评估方法详解

模型评估的相关方法详解。模型评价是指对于已经建立的一个或多个模型,根据其模型的类别,使用不同的指标评价其性能优劣的过程。常用的聚类模型评价指标有ARI评价法(兰德系数)、AMI评价法(互信息)、V-measure评分、FMI评价法和轮廓系数等。常用的分类模 ......

深度学习基础知识详解

深度学习基础知识详解。

机器学习数学基础

机器学习数学基础,学习机器学习的必备知识。

目标检测

计算机视觉中关于图像识别有四大类任务: 分类-Classification:解决“是什么?”的问题,即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。 定位-Location:解决“在哪里?”的问题,即定位出这个目标的的位置。 检测-Detection ......

朴素贝叶斯

叶斯分类器是一种概率框架下的统计学习分类器,对分类任务而言,假设在相关概率都已知的情况下,贝叶斯分类器考虑如何基于这些概率为样本判定最优的类标。在开始介绍贝叶斯决策论之前,我们首先来回顾下概率论委员会常委--贝叶斯公式。

ResNet 详解

深度网络随着层数不断加深,可能会引起梯度消失/梯度爆炸的问题: “梯度消失”:指的是即当梯度(小于1.0)在被反向传播到前面的层时,重复的相乘可能会使梯度变得无限小。 “梯度爆炸”:指的是即当梯度(大于1.0)在被反向传播到前面的层时,重复的相乘可能会使 ......

AAAI2020对话相关论文整理

最近不上班,在家闲的要死,整理一下 aaai2020 对话相关的论文,后续组内会组织分享,可以好好学习一下。

深入理解L1,L2正则化

正则化(Regularization) 是机器学习中对原始损失函数引入额外信息,以便防止过拟合和提高模型泛化性能的一类方法的统称。正则化是在经验风险上面加了一个正则化项或者惩罚项,正则化函数一般是模型法则度的单调增函数,模型越负责,正则化值就越大.

生成模型和判别模型

监督学习方法可以分为生成方法和判别方法,所学到的模型分别为生成模型和判别模型.

VARIATIONAL RECURRENT AUTO-ENCODERS 详解

VARIATIONAL RECURRENT AUTO-ENCODERS 笔记