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、F

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

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.

K近邻算法(KNN)详解

K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例,这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中.

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.

机器学习知识点总结

主要是为了列个机器学习相关的提纲,方便对已经学过的知识进行整理,相同的知识点,每次或者每个阶段都会有不同的想法,而我需要做的就是把自己的想法写下来.

决策树详解

和支持向量机一样, 决策树是一种多功能机器学习算法, 即可以执行分类任务也可以执行回归任务, 甚至包括多输出(multioutput)任务.