问题来源与七月学习之 （3.x线性代数与矩阵运算基础）
本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：机器学习之Hash集合问题 - Python技术站
微信扫一扫 
支付宝扫一扫
机器学习之回归
上一篇
2023年4月13日
[机器学习]-决策树-最简单的入门实战例子
下一篇
2023年4月13日
相关文章
-
Coursera机器学习week1 笔记
What is machine learning？ 实际上，即使是在机器学习的专业人士中，也不存在一个被广泛认可的定义来准确定义机器学习是什么或不是什么，本课程中给出了两个定义 1：Arthur Samuel (1959). Machine Learning: Field of study that gives computers the ability t…
-
L1和L2正则化之间的区别
L1和L2正则化是在机器学习中用于处理过拟合问题的常用技术。它们的主要区别在于对于罚项的处理方式不同。 L1正则化 L1正则化是将所有参数的绝对值加起来，并乘以一个正则化系数λ，将其加在优化函数的目标函数中，即 $$L1=\lambda\sum\limits_{i=1}^{n} \left| w \right|$$ 其中，$w$ 表示模型的权重，$n$ 表示…
-
机器学习中强化学习与监督学习、无监督学习区别
监督学习（Supervised learning）： 监督学习即具有特征（feature）和标签（label）的，即使数据是没有标签的，也可以通过学习特征和标签之间的关系，判断出标签——分类。 简言之：提供数据，预测标签。比如对动物猫和狗的图片进行预测，预测label为cat或者dog。 通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系，生成一个函数，将输入…
-
Google Colab V100 +TensorFlow1.15.2 性能测试
为了对比滴滴云内测版NVIDIA A100，跑了一下Google Colab V100 的 TensorFlow基准测试，现在把结果记录一下！ 运行环境 平台为：Google Colab 系统为：Ubuntu 18.04 显卡为：V100-SXM2-16GB Python版本： 3.6 TensorFlow版本：1.15.2 显卡相关： …
-
学习笔记TF028:实现简单卷积网络
载入MNIST数据集。创建默认Interactive Session。 初始化函数，权重制造随机噪声打破完全对称。截断正态分布噪声，标准差设0.1。ReLU，偏置加小正值(0.1)，避免死亡节点(dead neurons)。 卷积层函数，tf.nn.conv2d，TensorFlow 2 维卷积函数，参数x输入，W卷积参数，卷积核尺寸，channel个数，卷…
-
限制tensorflow训练时的显存设置，以及可见显卡号
import tensorflow as tf import os os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = ‘0’ #use GPU with ID=0 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 # m…
-
faster-rcnn(testing): ubuntu14.04+caffe+cuda7.5+cudnn5.1.3+opencv3.0+matlabR2014a环境搭建记录
python版本的faster-rcnn见我的另一篇博客: py-faster-rcnn(running the demo): ubuntu14.04+caffe+cuda7.5+cudnn5.1.3+python2.7环境搭建记录 1. 首先需要配置编译caffe的环境,并降级gcc为4.7.见: ubuntu14.04下安装cudnn5.1.3,op…
-
目标检测中bounding box regression
https://zhuanlan.zhihu.com/p/26938549 RCNN实际包含两个子步骤，一是对上一步的输出向量进行分类（需要根据特征训练分类器）；二是通过边界回归（bounding-box regression) 得到精确的目标区域，由于实际目标会产生多个子区域，旨在对完成分类的前景目标进行精确的定位与合并，避免多个检出。 fast rcnn…
