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红色石头的机器学习之路

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1 分钟搞定!ChatGPT + XMind 打造最高效的思维导图
今天专门写篇文章手把手教大家如何使用 ChatGPT 和 XMind,1 分钟自动生成思维导图。
红色石头
2023-04-12
1.9K0
机器学习100天(二十):020 分类模型评价指标-PR曲线
上一节我们已经了解了混淆矩阵的概念,并掌握了精确率、召回率的计算公式,在这里。现在我们来学习 PR 曲线的概念。
红色石头
2022-12-31
4360
手撕 CNN 经典网络之 VGGNet(PyTorch实战篇)
详细介绍了 VGGNet 的网络结构,今天我们将使用 PyTorch 来复现VGGNet网络,并用VGGNet模型来解决一个经典的Kaggle图像识别比赛问题。
红色石头
2022-04-14
4980
手撕 CNN 之 AlexNet(PyTorch 实战篇)
详细介绍了 AlexNet 的网络结构,今天我们将使用 PyTorch 来复现AlexNet网络,并用AlexNet模型来解决一个经典的Kaggle图像识别比赛问题。
红色石头
2022-04-14
1.2K0
手撕 CNN 经典网络之 AlexNet(理论篇)
第一个典型的CNN是LeNet5网络,而第一个大放异彩的CNN却是AlexNet。2012年在全球知名的图像识别竞赛 ILSVRC 中,AlexNet 横空出世,直接将错误率降低了近 10 个百分点,这是之前所有机器学习模型无法做到的。
红色石头
2022-04-14
5790
你所不知道的 Transformer!
可以看出,在计算X2加进去吐出来的值的时候必须要先把X1得出的参数值与X2放在一起才行。换句话说,RNN的计算是必须一个接一个,并不存在并行运算。如果不能并行运算,那么时间和计算成本均会增加。
红色石头
2022-01-20
4320
第01课:深度学习概述
机器学习,顾名思义,是机器从数据中总结经验,找出某种规律构建模型,并用它来解决实际问题。而深度学习,是机器学习的一个重要分支和延伸,是包含多隐层的神经网络结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,从而学习到数据本身最关键的特征。
红色石头
2022-01-20
3800
从零开始 Mask RCNN 实战:基于 Win10 + Anaconda 的 MaskRCNN 环境搭建
大名鼎鼎的 Mask RCNN 一举夺得 ICCV2017 Best Paper,名声大造。Mask RCNN 是何恺明基于以往的 Faster RCNN 架构提出的新的卷积网络,实现高效地检测图中的物体,并同时生成一张高质量的每个个体的分割掩码,即有效地目标的同时完成了高质量的语义分割。
红色石头
2022-01-20
1.8K0
吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 3:回归问题和正则化
假设预测的变量y是离散的值,需要使用逻辑回归Logistic Regression,LR的算法,实际上它是一种分类算法
红色石头
2022-01-20
2060
吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 6:关于机器学习的建议
当学习的算法时候,考虑的是如何选择参数来使得训练误差最小化。在模型建立的过程中很容易遇到过拟合的问题,那么如何评估模型是否过拟合呢?
红色石头
2022-01-20
1920
吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 7:支持向量机 SVM
总代价函数通常是对所有的训练样本进行求和,并且每个样本都会为总代价函数增加上式的最后一项(还有个系数1/m,系数忽略掉)
红色石头
2022-01-20
3930
吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 12:大规模机器学习和图片文字识别 OCR
在低方差的模型中,增加数据集的规模可以帮助我们获取更好的结果。但是当数据集增加到100万条的大规模的时候,我们需要考虑:大规模的训练集是否真的有必要。获取1000个训练集也可以获得更好的效果,通过绘制学习曲线来进行判断。
红色石头
2022-01-20
7640
一个网站拿下机器学习优质资源!搜索效率提高 50%
现在大家平时会遇到很多不错的机器学习资源,但是大多数情况下,资源比较分散,不方便集中管理和查阅。更重要的是往往很难找到一个系统完整的资源导航,形成系统的学习路线,方便搜索。 重磅!今天小编在网上“闲逛”的时候发现了一个超级棒的机器学习优质资源分类导航。至少节约大家 50% 的时间。 下面详细给大家介绍一下!
红色石头
2022-01-20
2900
专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册:特征选择(五)
数据预处理后,我们生成了大量的新变量(比如独热编码生成了大量仅包含0或1的变量)。但实际上,部分新生成的变量可能是多余:一方面它们本身不一定包含有用的信息,故无法提高模型性能;另一方面过这些多余变量在构建模型时会消耗大量内存和计算能力。因此,我们应该进行特征选择并选择特征子集进行建模。
红色石头
2022-01-16
3480
专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册:数据预处理(一)
特征工程在机器学习中的重要性不言而喻,恰当的特征工程能显著提升机器学习模型性能。我们在 Github 上整理编写了一份系统的特征工程教程,供大家参考学习。
红色石头
2022-01-14
8210
强烈推荐!最好用的《机器学习实用指南》第二版终于来了,代码已开源!
早在去年的这个时候,红色石头就发文给大家推荐过一本非常棒的机器学习实用指南书籍《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》,中文译为《Scikit-Learn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》。
红色石头
2022-01-14
4680
系列笔记 | 深度学习连载(5):优化技巧(下)
本节我们一起探讨 Early stopping and Regularization,这两个技巧不是深度学习特有的方法,是机器学习通用的方法。
红色石头
2022-01-14
1440
系列笔记 | 深度学习连载(2):梯度下降
我们定义 θ 改变的方向是movement的方向, 而gradient的方向是等高线的法线方向
红色石头
2022-01-14
2300
系列笔记 | 深度学习连载(1):神经网络
自2012年CNN的imagenet 上的突破,以神经网络网络为基础的深度学习开始风靡学界和工业界。我们来看一张图片,关于google 内部深度学习项目的数量。而且应用领域极广,从Android 到 药品发现,到youtube。
红色石头
2022-01-14
3460
PyTorch 官方教程发布,限时免费开放!
PyTorch 如今已经称为最受欢迎的深度学习框架之一了!2019年1月到6月底,在arXiv.org上发表的论文中,提及TensorFlow和PyTorch的数量相差无几。与2018年1月到6月相比,PyTorch增长了194%。相比之下,TensorFlow的增长幅度仅为23%。
红色石头
2022-01-12
2980
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