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torch02:logistic regression--MNIST识别

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torch01:torch基础

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tf37:tensorflow中将模型的权重值限定范围

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CosFace中的cos loss(Large Margin Cosine Loss)实现(tensorflow)

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smoothL1 loss的tensorflow实现

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opencv--基于深度学习的人脸检测器

首先, 一直以来就在考虑这么牛逼的opencv该换一下里边一些过时的东西了,像:检测器、识别器等等,果不其然,openv的大佬们还是偷偷的换了。

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使用openCV提取sift;surf;hog特征

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RNN:几张图搞懂RNN模型构建

循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍:http://blog.csdn.net/u014365862/article...

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tf35:tf.estimator

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tf34:从ckpt中读取权重值

在TensorFlow里,提供了tf.train.NewCheckpointReader来查看model.ckpt文件中保存的变量信息。

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机器学习-24:MachineLN之朴素贝叶斯源码

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机器学习-23:MachineLN之朴素贝叶斯

贝叶斯模型是指模型参数的推断用的是贝叶斯估计方法,也就是需要指定先验分布,再求取后验分布。

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机器学习-22:MachineLN之RL

原本打算将机器学习基础写完以后再写深度学习、强化学习、迁移学习的内容,但是现在看还是中间穿插一点比较好。

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机器学习-21:MachineLN之SVM源码

其实很多事情一定要找好自己的节奏,因为你会发现你不会的东西太多了,千万不要被带跑了。

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机器学习-20:MachineLN之SVM(2)

其实想一下从上学到毕业,学了那么多有多少是真实用到的呢?但是这些事潜移默化影响你的东西,其实我们学习的并不是真实的会这些知识(并且有很多知识现在过时),而是我们...

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机器学习-19:MachineLN之SVM(1)

说起SVM很多人都会感觉头疼,无非就是公式多一个,其实很多时候你真是用的话,都不用你手动自己实现,你是在学习的一种机器学习的思维方式,就要比为什么要提出svm?...

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机器学习-18:MachineLN之逻辑回归源码

上一节:MachineLN之逻辑回归,讲述了逻辑回归的原理,今天看一下带详细注释的源码:切记好代码都是敲出来的,并且越敲越有感觉:

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机器学习-17:MachineLN之逻辑回归

逻辑回归可以这样理解: 和感知机比较着来看或许更好,将感知机的表达式中的sign函数换成sigmoid就是逻辑回归的表达式,但是这一换不要紧,导致后边参数更新...

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机器学习-16:MachineLN之感知机源码

其实很多东西还是要靠自己,靠自己去完成最大的一点就是远离舒适区,试想一下自己每时每刻都要为下一顿能不能吃上饭而奋斗,是一种什么样的体验,估计你连想都不敢想;最...

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机器学习-15:MachineLN之感知机

其实感知机虽然原理简单,但是不得不说他的意义重大,为什们呢? 他是SVM的前身,后面的SVM是由此进化来的,其实两个结合起来学习会更好的,但是内容太多,SVM...

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