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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。常用的分类模型评价指标有准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1值(F1 Value)、ROC和AUC等。常用的回归模型评价指标有平均绝对误差、均方根误差、中值绝对误差和可解释方差值等。

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:解决“是什么?在哪里?”的问题,即定位出这个目标的的位置并且知道目标物是什么。 分割-Segmentation:分为实例的分割(Instance-level)和场景分割(Scene-level),解决“每一个像素属于哪个目标物或场景”的问题。

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梯度变得非常大甚至无限大导致溢出。 随着网络深度的不断增加,常常会出现以下两个问题: 长时间训练但是网络收敛变得非常困难甚至不收敛 网络性能会逐渐趋于饱和,甚至还会开始下降,可以观察到下图中56层的误差比20层的更多,故这种现象并不是由于过拟合造成的。 这种现象称为深度网络的退化问题。

卷积神经网络

卷积神经网络沿用了普通的神经元网络即多层感知器的结构,是一个前馈网络。以应用于图像领域的CNN为例,大体结构如图。

神经网络简介

一直沿用至今的“M-P神经元模型”正是对这一结构进行了抽象,也称“阈值逻辑单元“,其中树突对应于输入部分,每个神经元收到n个其他神经元传递过来的输入信号,这些信号通过带权重的连接传递给细胞体,这些权重又称为连接权(connection weight)。细胞体分为两部分,前一部分计算总输入值(即输入信号的加权和,或者说累积电平),后一部分先计算总输入值与该神经元阈值的差值,然后通过激活函数(activation function)的处理,产生输出从轴突传送给其它神经元。

JVM 内存详解

JVM 是 Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM 是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。

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.

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