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深度学习、图像识别入门,从VGG16卷积神经网络开始

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面试整理:关于代价函数,正则化

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车辆目标检测

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【Keras】基于SegNet和U-Net的遥感图像语义分割

上两个月参加了个比赛,做的是对遥感高清图像做语义分割,美其名曰“天空之眼”。这两周数据挖掘课期末project我们组选的课题也是遥感图像的语义分割,所以刚好又把...

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深度学习的目标检测技术演进:R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN

object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物体在哪里...

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【OCR技术】大批量构造中文文字训练集

放假了,终于可以继续可以静下心写一写OCR方面的东西。上次谈到文字的切割,今天打算总结一下我们怎么得到用于训练的文字数据集。如果是想训练一个手写体识别的模型,用...

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卷积神经网络(CNN)融合PMF模型构建推荐系统

深度学习在推荐系统上的运用,具体用了卷积神经网络(CNN)提取文本特征,融合PMF模型进行推荐。 具体论文见http://dm.postech.ac.kr/~c...

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如何上手深度学习中的图像领域?有这个资源库就够了

本页面收集了大量深度学习项目图像处理领域的代码链接。包括图像识别,图像生成,看图说话等等方向的代码,以便大家查阅使用。 图像生成 绘画风格到图片的转换:Neur...

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如何用 Python 攻克「最强大脑」

最强大脑之【七阶立方密码】 在 2018 年《最强大脑之燃烧吧大脑》节目中,来自清华大学的杨易和来自北京大学的 刘宇进行了个人淘汰赛,两个人所要挑战的项目是“七...

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天池大赛—商场中精确定位用户所在店铺 作品分享

题目回顾 题目地址: 题目要求给定一条用户的消费记录,求该用户当前所在的店铺。 下面介绍题目数据和评测方式 1. 店铺和商场信息表(mall) ? 2. 用户...

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不踩坑的Python爬虫:如何在一个月内学会爬取大规模数据

Python爬虫为什么受欢迎 如果你仔细观察,就不难发现,懂爬虫、学习爬虫的人越来越多,一方面,互联网可以获取的数据越来越多,另一方面,像 Python这样的...

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一个强化学习 Q-learning 算法的简明教程

本文是对 http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htm 的翻译,共分两部分,第一部分为...

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Twitter情感分析及其可视化

主要是基于twitter的内容有: 实时热点话题检测 情感分析 结果可视化 Twitter数据挖掘平台的设计与实现 实时热点话题挖掘 Twitter的数据量是十...

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RF、GBDT、XGBoost面试级整理

RF、GBDT和XGBoost都属于集成学习(Ensemble Learning),集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁...

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机器学习算法GBDT的面试要点总结

? def findLossAndSplit(x,y): # 我们用 x 来表示训练数据 # 我们用 y 来表示训练数据的label ...

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通俗的将Xgboost的原理讲明白

初看Xgboost,翻了多篇博客发现关于xgboost原理的描述实在难以忍受,缺乏逻辑性,写一篇供讨论。 观其大略,而后深入细节,一开始扎进公式反正我是觉得效...

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基于VGG19的识别中国人、韩国人、日本人分类器

这是本学期机器学习课程的项目。通过这个项目了解了不少东西,希望通过博客记录下整个项目过程。 ---- 国外有一个网站 http://www.alllooksam...

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keras系列︱深度学习五款常用的已训练模型

不得不说,这深度学习框架更新太快了尤其到了Keras2.0版本,快到Keras中文版好多都是错的,快到官方文档也有旧的没更新,前路坑太多。 到发文为止,已经有...

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百度魅族深度学习大赛初赛冠军作品(图像识别.源码)

赛题以识别类似手写体的四则运算式为主题,参赛者需要在充满干扰信息的10万张图片中,设计算法识别图片上数学运算式并计算结果。决赛在初赛的基础上,引入分数和更加复杂...

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极简增强学习新手教程 返回专栏查看评论

“如何学习新技能?”这是一个全球科学家都在研究的基础问题。为什么会想要知道这个问题的答案呐,答对了好处都有啥呢? 因为一旦我们能够理解这一点,就可以实现一些前...

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