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决策树算法原理及应用(详细版)

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。

2020-09-24

2.3K0

手把手学机器学习算法中数据预处理(附代码)

编程算法 javascript 机器学习神经网络深度学习

当你想了解机器学习，最好的方式就是用真实的数据入手做实验。网络上有很多优秀的开源资料。这里我们选择了加利福尼亚的房价数据集(数据的获得后面会给出)，它的统计图如下所示，横纵坐标分别代表经纬度，图上有很多圈圈，而圈圈的大小代表着人口数，颜色图则表示房均价，那么一堆数据到手了，但是我们到底要做什么呢？

2020-09-08

9510

Fast-SCNN的解释以及使用Tensorflow 2.0的实现

机器学习神经网络深度学习人工智能 keras

Fast Segmentation Convolutional Neural Network (Fast- scnn)是一种针对高分辨率图像数据的实时语义分割模型，适用于低内存嵌入式设备上的高效计算。原论文的作者是：Rudra PK Poudel, Stephan Liwicki and Roberto Cipolla。本文中使用的代码并不是作者的正式实现，而是我对论文中描述的模型的重构的尝试。

2020-08-20

8970

SSD目标检测算法必须知道的几个关键点

存储编程算法机器学习神经网络深度学习

SSD算法的目标函数分两部分：计算相应的预选框与目标类别的confidence loss以及相应的位置回归。如下公式：

2020-07-14

1.8K0

目标检测算法SSD结构详解

存储图像识别编程算法机器学习神经网络

我们知道之前学的RCNN系列需要选取候选框和分类回归两步操作，称为Two-Stage类算法。今天我们学习一种新的目标检测算法SSD(Single Shot MultiBox Detector)，该算法属于One-Stage类算法范畴。首先我们先看一下One-Stage和Two-Stage类算法到底有哪些区别。

2020-07-02

2.2K0

目标检测算法Faster RCNN的损失函数以及如何训练？

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

从上一期Faster RCNN的算法原理上，我们知道Faster RCNN算法有两部分，一个是用来提取候选框的RPN网络，一个是最后检测目标的分类回归网络。通过学习，我们知道RPN网络在提取候选框的时候有两个任务，一个是判断该anchor产生的候选框是否是目标的二分类任务，另一个是对该候选框进行边框回归的回归任务。而Faster RCNN最后的目标检测网络同样也有两个任务，跟RPN网络类似，一个是判断RPN网络产生的候选框框住的物体是具体哪一类物体的分类任务，另一个是对该候选框进行回归的回归任务。既然两个网络都是多任务网络，那么，我们先看看RPN网络的损失函数是怎么样的？先上RPN网络的总体损失函数，接下来分析，如下（公式可左右滑动）：

2020-06-17

4.3K0

Faster RCNN的神器是什么？

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

由于每期都是逐步改进，重复的不在赘述，所以建议先阅读前面的，这期我们继续改进，学习一下Faster RCNN都做了哪些改进？

2020-06-09

8980

目标检测算法SPP-Net详解

.net 编程算法机器学习神经网络深度学习

SPP-Net全称Spatial Pyramid Pooling Networks，翻译过来就是空间金字塔池化网络。为什么这里会插进来一个SPP-Net呢？因为SPP-Net对R-CNN的进化有着比较大的影响。主要改进有以下两点：

2020-05-27

1.3K0

【起航】目标检测的里程碑R-CNN通俗详解

编程算法图像识别机器学习神经网络

为了系统的学习，以及形成一个完整的知识体系，所以接下来我们逐步深入学习常见的目标检测模型。后面常见模型的学习顺序大致为R-CNN->SPP-Net->Fast-RCNN->Faster-RCNN->SSD->YOLOv1->YOLOv2->YOLOv3->Mask-RCNN，依次从two-stage到one-stage逐步学习目标检测算法常见的原理。 R-CNN是将卷积神经网络方法应用到目标检测问题上的一个里程碑算法，借助于CNN良好的特征提取和分类性能通过RegionProposal的方法实现目标检测。

2020-05-27

7540

目标检测算法Fast R-CNN详解

.net 神经网络机器学习深度学习人工智能

但是由于SPP-Net仍采用SVM训练分类器和边框回归的方式，无法实现端到端的操作。那么Fast RCNN借鉴了SPP-Net算法的思想，改进了这3点：

2020-05-27

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机器学习新手的十大算法导览

线性回归决策树编程算法机器学习

机器学习中，有一个称为“ No Free Lunch ”的定理。简单来说，与监督学习特别相关的这个定理，它指出没有万能算法，就是用一个算法能很好地解决每个问题。

2020-05-27

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前奏 | 传统目标检测算法思路

编程算法深度学习机器学习卷积神经网络神经网络

目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，通过计算机视觉减少对人力资本的消耗，具有重要的现实意义。

2020-05-08

2.6K0

全卷积神经网络(FCN)

机器学习深度学习人工智能神经网络卷积神经网络

上期我们一起学习了，关于传统的目标检测算法的大致思路，通常是利用滑动窗口进行选取目标候选框，然后利用一些算法进行特征提取，最后再扔到分类器中去检测分类，这样效率上来说是比较低的。

2020-05-07

1.4K0

一文读懂目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD

.net 图像识别深度学习机器学习神经网络

object detection，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。所以，object detection要解决的问题就是物体在哪里以及是什么的整个流程问题。

2019-12-06

1.2K0

深度学习算法(第26期)----深度网络中的自编码器

数据分析机器学习神经网络深度学习人工智能

深度学习算法(第25期)----机器翻译中的编码解码器网络今天我们一起学一下深度网络中的自编码器.

2019-09-26

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深度学习算法(第24期)----自然语言处理中的Word Embedding

神经网络机器学习深度学习人工智能 NLP 服务

深度学习算法(第23期)----RNN中的GRU模块今天我们一起简单学习下自然语言处理中的Word Embedding.

2019-08-20

6180

深度学习算法(第23期)----RNN中的GRU模块

机器学习神经网络深度学习人工智能

上期我们一起学习了RNN的STML模块，深度学习算法(第22期)----RNN中的LSTM模块术今天我们一起简单学习下RNN中的另一个常用模块GRU模块 (Gated Recurrent Unit)。

2019-07-30

1.6K0

深度学习算法(第22期)----RNN中的LSTM模块

机器学习神经网络深度学习人工智能

上期我们一起学习了RNN为了防止过拟合的DropOut技术，深度学习算法(第21期)----RNN中的Dropout技术今天我们一起简单学习下RNN中的LSTM (Long Short-Term Memory)。

2019-07-30

8050

深度学习算法(第21期)----RNN中的Dropout技术

机器学习神经网络深度学习人工智能 css

上期我们一起学习了如何训练RNN并预测时序信号，深度学习算法(第20期)----创意RNN和深度RNN的简单实现今天我们一起简单学习下RNN中的Dropout的实现。

2019-07-25

7200

机器视觉表面缺陷检测综述

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

中国是一个制造大国，每天都要生产大量的工业产品。用户和生产企业对产品质量的要求越来越高，除要求满足使用性能外，还要有良好的外观，即良好的表面质量。但是，在制造产品的过程中，表面缺陷的产生往往是不可避免的。不同产品的表面缺陷有着不同的定义和类型，一般而言表面缺陷是产品表面局部物理或化学性质不均匀的区域，如金属表面的划痕、斑点、孔洞，纸张表面的色差、压痕，玻璃等非金属表面的夹杂、破损、污点，等等。表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适度，而且一般也会对其使用性能带来不良影响，所以生产企业对产品的表面缺陷检测非常重视，以便及时发现，从而有效控制产品质量，还可以根据检测结果分析生产工艺中存在的某些问题，从而杜绝或减少缺陷品的产生，同时防止潜在的贸易纠份，维护企业荣誉。

2019-07-19

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