Datawhale干货 来源：机器之心编辑部为什么基于树的机器学习方法，如 XGBoost 和随机森林在表格数据上优于深度学习？本文给出了这种现象背后的原因，他们选取了 45 个开放数据集，并定义了一个新基准，对基于树的模型和深度模型进行比较，总结出三点原因来解释这种现象。 深度学习在图像、语言甚至音频等领域取得了巨大的进步。然而，在处理表格数据上，深度学习却表现一
转载
2024-07-24 09:52:38
32阅读
# 深度学习随机裁剪后是否需要resize到原图像大小
深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，其中一个重要的技术就是图像分类。在深度学习中，通常需要将图像输入模型进行训练和推理。然而，由于图像的大小不一致，需要对图像进行预处理，其中一个常见的操作就是随机裁剪。但是，随机裁剪之后是否需要将图像大小resize回原来的大小呢？本文将对这个问题进行探讨，并给出相应的代码示例。
## 为什么需要随
原创
2023-07-16 15:51:34
560阅读
### 深度学习 resize 必要性的实现流程
在深度学习中，resize（调整图像尺寸）是一个常见的操作。它可以用于处理输入图像的尺寸不一致的情况，以及提高训练和推理的效率。本文将带你了解深度学习 resize 的必要性，并教你如何实现该功能。
#### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[原始图像] --> B[确定目标尺寸]
B --> C[利
原创
2023-12-10 10:49:41
209阅读
哈喽大家好，我是iecne，本期为大家带来的是CPP/C++游戏设计教程的第①期—— 随机数 ，包教包会，快来看看吧！大家都知道，初学C++或者各种语言，面对枯燥无比的题目，脑子要爆的感觉是十分难受的，不妨会想设计一款游戏玩玩，但是由于能力不足、不知道如何设计而放弃。而这一专栏将会教会你们如何设计一款简单的Cpp游戏，快点赞收藏关注评论支持以下博主，蟹蟹目录一.运用位置1.随
转载
2024-05-02 07:15:42
42阅读
文章目录随机森林（Random Forest）简单介绍1. 介绍2. 工作原理2.1 随机森林的基本原理2.1.1 随机采样2.1.2. 随机选特征2.1.3. 多数表决2.2 随机森林的建模过程2.2.1. 建立多颗决策树2.2.2. 特征随机选择2.2.3. 样本随机选择2.2.4. 决策树训练与生成2.2.5. 集成多棵树3. Python示例4. 结论随机森林和决策树区别？1. 决策树2.
转载
2023-11-24 10:18:49
100阅读
## 深度学习推理过程也要 Resize：一个不可忽视的步骤
在深度学习的应用中，尤其是在计算机视觉领域，图像数据的处理与利用一直是一个重要的研究方向。在进行深度学习模型推理时，我们通常关注模型的架构、训练数据等。因此，图像数据的预处理，特别是图像的 Resize（调整大小），常常被忽视。然而，这一环节在推理过程中却至关重要。本文将详细探讨为什么 Resize 对于深度学习推理至关重要，并提供相
# 深度学习图片过大直接调整大小（Resize）的实现
在深度学习中，处理图像时常常需要调整图像的大小，以便输入到模型中。在这篇文章中，我将带你一步一步实现图像调整大小的过程。我们将使用Python的Pillow库来完成这个任务。
## 流程概述
以下是整个图像调整大小的流程：
```mermaid
flowchart TD
A[读取原始图像] --> B[检查图像大小] -->
作者丨王小二编辑丨极市平台导读打破Resize的支配！一、起因自己的推理实现在imagenet上eval结果和pytorch的差了0.924个点，看着差距不大但是就非常疑惑。首先进行两个可能点排查：在Python端使用pytorch和onnxruntime分别对torch和onnx文件进行推理比较，发现一致在c++端使用onnxruntime和自己的推理分别进行推理比较，发现一致这不是很奇怪吗？A
转载
2023-12-15 10:54:14
30阅读
学习率和β的随机搜索，一般选择对数轴进行优化，因为这样比较公平，不至于0到0.1只占了10%的资源，但是他的作用远远大于10%。 ...
转载
2021-10-01 10:45:00
417阅读
2评论
首先利用“绘图”工具栏画一个想要裁剪的图形，如椭圆。选中椭圆后单击“绘图”工具栏上“填充颜色”按钮右侧黑三角，从列表菜单中单击“填充效果”命令。打开选择“图片”选项卡，单击〔选择图片〕按钮，从“选择图片”对话框中找到合适的图片，单击〔插入〕按钮后返回到“填充效果”对话框最后单击〔确定〕按钮后退出。此图片当作椭圆图形的背景出现，改变了原来的矩形形状，获得了满意的裁剪图片效果。
转载
2023-07-06 09:31:50
77阅读
随机森林（Random Forest）随机森林（random forest）顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。随机森林主要应用于回归和分类。随机
转载
2023-12-01 06:42:55
203阅读
引言在机器学习中，随机森林由许多的决策树组成，因为这些决策树的形成采用了随机的方法，因此也叫做随机决策树。随机森林中的树之间是没有关联的。当测试数据进入随机森林时，其实就是让每一颗决策树进行分类，最后取所有决策树中分类结果最多的那类为最终的结果。因此随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。随机森林可以既可以处理属性为离散值的量，如ID3算法，也可以处
转载
2023-11-26 23:08:58
138阅读
简单来说，随机森林就是Bagging+决策树的组合（此处一般使用CART树）。即由很多独立的决策树组成的一个森林，因为每棵树之间相互独立，故而在最终模型组合时，每棵树的权重相等，即通过投票的方式决定最终的分类结果。随机森林算法主要过程：1、样本集的选择。 假设原始样本集总共有N个样例，则每轮从原始样本集中通过Bootstraping（有放回抽样）的方式抽取N个样例，得到一个大小为N的训练集。在原
转载
2023-12-12 16:24:38
142阅读
一、什么是随机深林 随机森林（Random Forest，简称RF）就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。随机森林的名称中有两个关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。“森林”我们很好理解，一棵叫做树，那么成百上千棵就可以叫做
转载
2023-11-12 08:14:26
258阅读
## 深度学习中的随机种子设置
在深度学习中，设置随机种子是确保结果可重现的重要步骤。很多深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）提供了设置随机种子的功能，这样即使在多次运行相同的代码，得到的训练结果也将一致。接下来，我们将讲解如何在深度学习中设置随机种子，并提供详细的步骤和代码示例。
### 整体流程
以下是设置随机种子的步骤：
| 步骤 | 说明
# 深度学习中的随机数生成
## 引言
在深度学习中，算法的有效性往往依赖于随机数生成的正确性。随机数在参数初始化、数据增强以及模型训练等多个环节扮演着至关重要的角色。本篇文章将详细介绍如何在深度学习中实现随机数生成，帮助你理解随机数的使用方式及其重要性。
## 流程图
以下是实现深度学习随机数生成的基本流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] -->
在深度学习领域，随机梯度下降（SGD）是一种广泛使用的优化算法。它通过逐步调整模型参数来最小化损失函数，从而提高模型的性能。本文将详细介绍在深度学习项目中应用随机梯度下降的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用。
## 环境准备
在进行深度学习以及实现随机梯度下降之前，我们首先需要准备好适合的软硬件环境。以下是必要的软硬件要求：
| 组件 |
二者最核心的区别就是速度，固态硬盘要比机械硬盘快得多。大幅度提升使用体验。 然后，固态硬盘非常省电，不怕震动不怕摔。体积小，重量轻……这些都不是决定性的，速度是决定性的！当然，固态硬盘比机械硬盘贵得多。128的固态盘比1T的机械盘还要贵点。以下是详细对比： 1、访问速度 固态硬盘在传输速度上有很大的优势，最高可达500M/秒，其中读取速度达到400-600M每秒，写入速度同样可以高达20
# 随机噪声在深度学习中的应用
在深度学习中，随机噪声可以用来增强模型的鲁棒性，改善模型对数据的泛化能力。接下来，我们将重点介绍如何在深度学习中实现随机噪声的添加，帮助你理解整个过程中涉及的步骤和实现代码。
## 整体流程
以下是实现“随机噪声 深度学习”的总体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录一、Deep Neural Decision Forests二、Deep Forest阅读参考 关于决策树随机森林与深度学习，以两篇论文为切入，作简要分析。 作者的研究动机，和经典的Decision Tree的关系，方法的Limits或适用的场景（给出自己的分析）。希望得到纠正和补充。 一、Deep Neural Dec
转载
2023-10-15 07:13:43
313阅读
