资料Hugging Face 官方文档：https://huggingface.co/ 1. 环境准备创建 conda 环境激活 conda 环境下载 transformers 依赖下载 transformers 中需要处理数据集的依赖下载 pytorch 依赖，因为这里使用的 transformers 是基于 PyTorch 实现的，所以需要导入 pytorch 依赖下载 tensorboard
线性分类线性分类器简介图像分类的任务，就是从已有的固定分类标签集合中选择一个并分配给一张图像。k-Nearest Neighbor （k-NN）分类器的基本思想是通过将测试图像与训练集带标签的图像进行比较，来给测试图像打上分类标签。k-Nearest Neighbor 分类器存在以下不足：分类器必须记住所有训练数据并将其存储起来，以便于未来测试数据用于比较。这在存储空间上是低效的，数据集的大小很容
实战说明本次实战为，使用一些常用的回归模型对数据集做出预测，绘制预测结果是否符合要求。本次实战的回归模型有：Linear Regression（线性回归）Decision Tree Regressor（决策树回归）SVM Regressor（支持向量机回归）K Neighbors Regressor（K近邻回归）Random Forest Regressor（随机森林回归）Adaboost Reg
转载
2024-05-13 13:02:14
126阅读
数据线性回归与分类分析一、高尔顿数据集（一元）线性回归分析二、 Anscombe四重奏（一元）线性回归分析 一、高尔顿数据集（一元）线性回归分析下载高尔顿数据集excel文件数据分析>>回归选择Y/X输入区域（这里Y为孩子身高，X为父亲身高），其他的勾上对应你想要的数据出现结果（我这里已经调整好线性回归图）调整回归图，双击红框部分，可以调整名称与X/Y轴数据右键蓝色区域（蓝色点为实际
转载
2024-05-11 15:15:05
80阅读
Model Scaling(模型扩展)一直以来都是提高卷积神经网络效果的重要方法。比如说ResNet可以增加层数从ResNet18扩展到ResNet200，GPipe通过对基线网络的四倍扩展在ImageNet上可以达到84.3%的准确率。本节要介绍的最新网络结构——EfficientNet，就是一种标准化模型扩展的结果。通过下面这张图，我们可以直观的感受一下EfficientNet B
转载
2024-09-20 18:15:27
96阅读
文章目录前言代码及原文链接主要的点如何进行图像恢复README 前言关于扩散模型以及条件扩散模型的介绍，大家可以前往我的上一篇博客：扩散模型diffusion model用于图像恢复任务详细原理 (去雨，去雾等皆可)，附实现代码。SR3是利用扩散模型进行图像超分辨率研究的，它在使用低分辨率图像作为条件来进行反向采样时先将低分辨率图像直接上采样到高分辨率图像。因此，它通过一些改进可以作为图像恢复这
转载
2024-04-21 14:43:24
79阅读
1.0 机器学习：机器学习的一个重要的目标就是利用数学模型来理解数据，发现数据中的规律，用作数据的分析和预测。数据通常由一组向量组成，这组向量中的每个向量都是一个样本，用??来表示一个样本，其中?=1,2,3,...,?，共N个样本，每个样本??=(??1,??2,...,???,??)，共p+1个维度，前p个维度的每个维度我们称为一个特征，最后一个维度??称为因变量(响应变量)。特征用来描述影响
动手学深度学习 图像分类数据集(二) softmax回归的从零开始实现动手学深度学习 图像分类数据系列:动手学深度学习 图像分类数据集(一) Fashion-MNIST的获取与查看动手学深度学习 图像分类数据集(二) softmax回归的从零开始实现动手学深度学习 图像分类数据集(三) softmax回归的简洁实现本文的内容是介绍如何从零开始使用softmax回归完成对Fashion-MNIST的
转载
2024-06-07 11:05:35
223阅读
（一）认识回归回归是统计学中最有力的工具之中的一个。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，事实上就是依据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。顾名思义。分类算法用于离散型分布预測，如前面讲过的KNN、决策树、朴素贝叶斯、adaboost、SVM、Logistic回归都是分类算法。回归算法用于连续型分布预測。针对的是数值型的样本，使用回归。能够在给定输入的时候预測出一个数值。这是对分类
转载
2023-12-20 16:50:06
95阅读
论文作者单位：美团，阿德莱德大学Arxiv: http://arxiv.org/abs/2104.13840
Github: https://github.com/Meituan-AutoML/Twins （分类、分割代码及模型均已开源）———————————————声明CSDN：越来越胖的GuanRunwei知乎：无名之辈 / IDPT集萃感知皆为本人———————
转载
2024-10-31 07:05:25
65阅读
这篇论文整理了CNN分类任务中一些常用的Tricks，如改善模型结构，训练过程中的一些Refinements如修改损失函数，数据预处理等，有较大工程意义。1. 前言论文全名： Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks 。论文地址见附录。这篇论文是亚马逊团队对CNN网络调优的经验总结，实验基
转载
2024-02-19 11:37:03
46阅读
现在NLP中很火的attention机制，其实早在14年Google-DeepMind的Compution Vision文章——Recurrent Models of Visual Attention中出现过了，15年的时候我曾做过一个ppt，介绍这篇文章，现在找不到了。这里我们通过重新梳理，希望能够搞清楚Attention的来龙去脉，有助于加深我们对Attention机制的理解。 文章目录H
转载
2024-03-21 19:50:08
71阅读
Spark作为一种开源集群计算环境，具有分布式的快速数据处理能力。而Spark中的Mllib定义了各种各样用于机器学习的数据结构以及算法。Python具有Spark的API。需要注意的是，Spark中，所有数据的处理都是基于RDD的。首先举一个聚类方面的详细应用例子Kmeans： 下面代码是一些基本步骤，包括外部数据，RDD预处理，训练模型，预测。
转载
2024-06-12 23:47:57
60阅读
Predictive Image Regression for Longitudinal Studies with Missing Data论文链接：https://arxiv.org/abs/1808.07553他人评价：实际上，LDDMM本身就可以理解为一个深度网络，而且是结构最优化的深度网络，基于geodesic shooting的方案实际上和deep learning的前向卷积+back
转载
2024-05-21 22:11:54
44阅读
分类和回归 回归：回归分析是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量之间是否相关、相关方向和强度，并简历数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。 分类：对输入矢量以所定义的合适方式进行分类。 分类模型和回归模型本质一样，分类模型是将回归模型的输出离散化。分类和回归问题之间存在重要差异。 从根本上说，分类是关于预测标签，而回归是关于预测数量。对于如何区分二者，其他回答已经说得
转载
2024-03-01 21:57:06
130阅读
1.分类（classification） 有监督学习的两大应用之一，产生离散的结果。 例如向模型输入人的各种数据的训练样本，产生“输入一个人的数据，判断是否患有癌症”的结果，结果必定是离散的，只有“是”或“否”。 分类方法是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习算法。使用案例包括邮件过滤、金融欺诈和预测雇员异动等输出为类别的
https://github.com/facebookresearch/multigrainMultiGrain: a unified image embedding for classes and instancesAbstractMultiGrain是一种网络架构，产生的紧凑向量表征，既适合于图像分类，又适合于特定对象的检索。它建立在一个标准分类主干上。网络的顶部产生包含粗粒度和细
1. 使用pytorch实现softmax回归模型使用pytorch可以更加便利的实现softmax回归模型。1.1 获取和读取数据读取小批量数据的方法：首先是获取数据，pytorch可以通过以下代码很方便的获取Fashion-MNIST数据集。mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='~/Datasets/FashionMNIST
转载
2024-04-04 12:07:00
79阅读
首先介绍图像退化、复原的一个线性模型，之后介绍噪声模型，接下来包含空间域滤波降噪和频率域降噪，介绍图像退化的线性和位置不变模型、估计退化函数的方法和基本的图像复原方法。图像退化/复原过程的模型目的：给定\(f(x,y)\)为输入图像，退化后的图像为\(g(x,y)\)，退化函数为\(H\)，加性噪声项为\(\eta(x,y)\)，得到原始图像的一个估计\(\hat{f}(x,y)\)，并且希望这个
转载
2024-05-10 20:22:46
41阅读
先给出回归的实际应用例子：股票预测（stock market forecast）自动驾驶（self-driving car）推荐系统（recommendation）接下来，我们将通过宝可梦进化的例子，来学习认识回归。1.宝可梦进化的例子step1：选择模型——线性模型 b：表示偏移量 xi：表示各种特征，如生命值、体重、身高… wi：表示各种特征的权重step2：找出最好的function——损失
转载
2024-02-22 15:21:29
15阅读
