决策树分类：用if-else进行选择目前数据竞赛中排名靠前的算法除了深度学习系列之外，机器学习算法基本上都是选用XGBoost或Lightgbm算法，而这两者的基石都是决策树分类算法。决策树的简单来说就是if-else层层相套的判断结构，同时也是数据结构中典型的树形结构。决策树这一类算法，基本原理都是用一长串的if-else完成样本分类，区别主要在纯度度量等细节上选择了不同的方案。决策树算法的核心
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2024-04-25 14:27:45
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一.数据集准备数据集共1400张机场或湖泊的图片，因此此分类为简单的二分类问题，通过CNN对数据集进行模型训练，得出相关指标。数据集如下： 机场
湖泊
二.读取数据集数据集路径 导入相关模块 import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
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2024-04-15 14:51:37
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导 语在过去十年中，机器学习技术取得了快速进步，实现了以前从未想象过的自动化和预测能力。随着这一技术的发展促使研究人员和工程师为这些美妙的技术构思新的应用。不久，机器学习技术被用于加强网络安全系统。网络安全性最常见的风险就是入侵，例如暴力破解、拒绝服务，甚至是网络内部的渗透。随着网络行为模式的变化，有必要切换到动态方法来检测和防止此类入侵。许多研究都致力于这一领域。我们需要可修改、可重复、可扩
当需要在好几个优秀的候选人中选出最适合的一个来担任某个市场的负责人时，很多决策者们都在为同样的问题而头疼：该选择哪一个呢？出现这样的问题很大原因是因为他们没有一个具体的用人策略。 为有一个理想的结果，你的策略是什么呢？
作为决策者，我们知道一开始就有一套策略是非常重要的。是否完备不要紧，但是至少心中要有一个计划。 一旦计划产生，接下来就会有观点产生，无论好的坏的，无论赞成还是反对。只要它已
↑↑↑↑目录在这里↑↑↑↑缩进YOLO全称You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection，是在CVPR2016提出的一种目标检测算法，核心思想是将目标检测转化为回归问题求解，并基于一个单独的end-to-end网络，完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出。YOLO与Faster RCNN有以下区别：Faster RCNN将目标检测
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2024-08-06 11:24:38
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动手学深度学习7.1 AlexNet试着增加迭代轮数。对比LeNet的结果有什么不同？为什么？增加迭代次数，LeNet的准确率比AlexNet低，因为复杂的网络有着更强的学习能力。LeNet AlexNet![在这里插入图片描述](AlexNet对Fashion-MNIST数据集来说可能太复杂了。尝试简化模型以加快训练速度，同时确保准确性不会显著下降。设计一个更好的模型，可以直接在图像上工作。 读
if语句的使用一、if判断语句介绍if语句是用来进行判断的，其使用格式如下：if 要判断的条件:
条件成立时，要做的事情
Copydemo1:age = 30
print("------if判断开始------")
if age >= 18:
print("我已经成年了")
print("------if判断结束------")
基于FPGA的可显示数字时钟，设计思路为自底向上，包含三个子模块：时钟模块，进制转换模块。led显示模块。所用到的FPGA晶振频率为50Mhz，首先利用它得到1hz的时钟然后然后得到时钟模块。把时钟模块输出的时、分、秒输入到进制转换模块后得到十进制的值再输入到led显示模块，该project已经在FPGA开发板上亲測可用。&nbs
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2024-10-08 18:29:09
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基于区域的CNN（R-CNN） Region-based CNNs (R-CNNs) 基于区域的卷积神经网络或具有CNN特征的区域（R-CNN）是一种将深度模型应用于目标检测的开创性方法。在本节中，将讨论R-CNN及其一系列改进：Fast R-CNN[Girshick，2015]、Faster R-
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2020-06-30 19:18:00
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来自浦江实验室、清华等机构的研究人员提出了一种新的基于卷积的基础模型，称为 InternImage，与基于 Transformer 的网络不同，InternImage 以可变形卷积作为核心算子，使模型不仅具有检测和分割等下游任务所需的动态有效感受野，而且能够进行以输入信息和任务为条件的自适应空间聚合。InternImage-H 在 COCO 物体检测上达到 65.4 mAP，ADE20K 达到 6
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2024-07-31 14:03:04
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本文主要介绍 CTR 预估中一些深度学习模型，包括 FNN、Wide&Deep、PNN、DIN、 Deep&Cross等。每个模型会简单介绍其原理、论文出处以及其一些开源实现。FNN(Factorization-machine supported Neural Network)模型结构FNN 是伦敦大学于 2016 在一篇论文中发表的，模型的结构如下FNN 假设输入数据的格式是离散
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2024-05-07 14:08:44
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最近需要做一点行为识别相关的项目，于是把行为识别类的算法（特别是基于CNN的算法）调研了一遍。到目前为止，CNN行为识别类的算法主要都是基于双流和3D卷积两种方法，近年来，融合使用光流和C3D的算法逐渐增多（I3D），也有的算法使用了如RGB Diffierence（TSN）或人体关节点等多模态的数据。评估行为识别算法主要使用的数据集包括：UCF-101：最通用的数据集，几乎所有论文都会在UCF-
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2024-05-31 10:27:30
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之前的由线性层组成的全连接网络是深度学习常用的分类器，由于全连接的特性，网络提取的特征未免冗余或者抓不住重点，比如像素的相对空间位置会被忽略。所以，在全连接层前面加入特征提取器是十分有必要的，卷积神经网络就是最好的特征提取器。CNN 关于卷积神经网络的输入输出特征图，以及多通道多批量的特征处理，参考：卷积神经网络的输入输出特征图大小计算。单输出通道的卷积核：输入图像的每个通道分别对应一片卷积核矩阵
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2024-05-17 09:51:14
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为了让文章不那么枯燥，我构建了一个精灵图鉴数据集（Pokedex）这都是一些受欢迎的精灵图。我们在已经准备好的图像数据集上，使用Keras库训练一个卷积神经网络（CNN）。深度学习数据集上图是来自我们的精灵图鉴深度学习数据集中的合成图样本。我的目标是使用Keras库和深度学习训练一个CNN，对Pokedex数据集中的图像进行识别和分类。Pokedex数据集包括：Bulbasaur (23
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2024-03-22 14:00:24
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LSTM 中实现attention：https://distill.pub/2016/augmented-rnns/， 文章链接中给出的第三方attention实现非常清晰！ 理解LSTM/RNN中的Attention机制Posted on 2017-07-03 Deep Learning | 1 Comment&nbs
CNN架构之ResNetResNet在2015年的ImageNet大规模视觉识别竞赛（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, ILSVRC）中获得了图像分类和物体识别的优胜，名声大噪。在此之前，AlexNet——2012年ImageNet的获胜者，这个模型仅有8个卷积层的深度学习，后来的VGG网络有16乃至19层，GoogleNet有2
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2024-04-04 19:12:12
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中文介绍：MatConvNet是一个MATLAB工具箱，提供了计算机视觉的卷积神经网络（CNN）。简单，高效，是一个先进的可以运行和学习的CNN。许多预测训练的CNN网络可以用于图像分类，分割，面部识别和文本检测。下载官网：http://www.vlfeat.org/matconvnet/下载后无需安装，只需解压，然后在Matlab中进行配置即可。实验平台：win7 64位；Matlab R201
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2024-05-20 14:23:48
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需求说明：深度学习FPGA实现知识储备 来自： 整理来自：时间的诗 Introduction to Matconvnet MatConvNet是实现用于计算机视觉领域的卷积神经网络(CNN)的MATLAB工具箱。自从取得突破性工作以来,CNN在计算机视觉领域有一个重大影响，特别是图像理解，基本上取代了传统图像表示。有许多其他机器学习、深度学习和CNN开源库的存在。一些最受欢迎的:
卷积网络循环网络结合-CNN+RNN卷积网络循环网络结合-CNN+RNN1. CNN+RNN 相同点都是传统神经网络的扩展；前向计算产生结果，反向计算进行模型的更新；每层神经网络横向可以多个神经元共存，纵向可以有多层神经网络连接。不同点CNN进行空间扩展，神经元与特征卷积；RNN进行时间扩展，神经元与多个时间输出计算；RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能；CNN
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2024-08-08 11:34:15
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深度强化学习CS285 lec10-lec12 基础知识LQR Framework一、线性二次型调节器LQR（Linear Quadratic Regulator）1.1 LQR符号与术语1.2 LQR问题下的设定1.3 LQR求解1.3.1 推导过程1.3.2 LQR算法流程二、iLQR（Iterative Linear Quadratic Regulator）2.1 Newton Metho
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2024-07-23 11:21:08
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