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DeepLearning tutorial(5)CNN卷积神经网络应用于人脸识别(详细流程+代码实现)
DeepLearning tutorial(5)CNN卷积神经网络应用于人脸识别(详细流程+代码实现)
李智
2019-05-28
7200
常用的机器学习算法比较
机器学习算法太多了,分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等,要想找到一个合适算法真的不容易,所以在实际应用中,我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法,诸如SVM,GBDT,Adaboost,现在深度学习很火热,神经网络也是一个不错的选择。假如你在乎精度(accuracy)的话,最好的方法就是通过交叉验证(cross-validation)对各个算法一个个地进行测试,进行比较,然后调整参数确保每个算法达到最优解,最后选择最好的一个。但是如果你只是在寻找一个“足够好”的算法来解决你的问题,或者这里有些技巧可以参考,下面来分析下各个算法的优缺点,基于算法的优缺点,更易于我们去选择它。
李智
2019-05-26
3510
网络基础原理
2001:0410:0000:0001:0000:0000:0000:45ff/64 压缩格式:2001:410:0:1::45ff/64(以零开头可以省略,连续全0的组可以用“::”表示,但是只能出现一次)
李智
2018-08-03
5130
leetcode(1)Two Sum
Given an array of integers, return indices of the two numbers such that they add up to a specific target.
李智
2018-08-03
3630
PRML笔记
其中,除以NN让我们能够以相同的基础对比不同大小的数据集,平方根确保了ERMSE_{RMS}与目标变量tt使用相同的规模和单位进行度量。
李智
2018-08-03
5370
斯坦福CS231n - CNN for Visual Recognition(6)-lecture5预处理、正则化、损失函数
关于数据预处理我们有3种常用的方式,假设数据矩阵XX,假设其尺寸是[N,D][N ,D](NN是数据样本的数量,DD是数据的维度)。
李智
2018-08-03
8550
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