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
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2024-02-19 11:37:03
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有监督学习(Supervised learning)是一种有示教信号的学习方法，也就是已知一部分数据及其相应的标签(Label)，然后建立模型并选取相应的损失函数(Loss function)，通过最小化损失函数的方法得到最优模型参数，其中，最小化损失函数的过程就是训练过程。 图2 监督学习训练过程 有监督学习一般用于解决两类问题：回归问题(Regression)和分类问题(Class
前言在Adaboost算法原理小结中，我们对adaboost的原理做了简单介绍，本文对Boosting家族另外一个重要的算法梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree，以下简称GBDT）做总结。1.GBDT概述GBDT也是集成学习Boosting家族的一员，但是却和传统的Adaboost算法由很大的不同，回顾Adaboost，我们利用的是上一轮迭代弱学习器的误差率来
RCNN=R+CNN 定义： R:Region Proposal(候选区域)； CNN:Convolutional Neural Network(卷积神经网络)； 作用： R:用于解决定位问题； CNN:用于解决识别问题；定位的问题的解决思路？ 思路一：看作回归(Regression)问题 目的：预测出(x,y,w,h)四个参数的值，从而得出方框的位置。 步骤一：搭建一个识别图像的人
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2024-01-10 20:25:40
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基于MATLAB的深度学习工具箱（推荐2018b以上），实现CNN回归。网上的例子比较少，这里简单的说一下传统的多输入单输出怎么做。手把手的教（PS:MATLAB自带一个回归教程，竟然还是有学生不知道对照着写）1、首先加载数据与数据集划分clc;clear;close all
load data
n=700;
train_x=input(:,1:n);
train_y=output(:,1:n)
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2023-10-06 20:48:30
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一、如何学习回归分析？1.学习回归分析之前，我们需要先明白什么是回归分析? 为什么要学习回归分析？简单线性回归初中时期，我们都学习过简单的线性方程。例如，一元一次方程、一元二次方程等。这些简单的线性方程就是回归分析中线性回归的一种体现，通过线性回归方程，我们可以输入一个自变量得到一个预测的因变量。简单线性回归的自变量和因变量也被称为特征和标签。因为线性回归具有预测功能，所以线性回归时常运用到生活当
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2023-11-21 19:09:23
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目录题目最终效果图理解中介者模式的核心思想思路分析代码项目目录结构Mediator（中介者）Component（组件）Component（组件）的实现类MainFrame（主窗口界面）题目某软件公司欲开发一套CRM系统，其中包含一个客户信息管理模块，所设计的“客户信息管理窗口”界面效果图如图所示。组件之间的交互关系如下：(1) 当用户单击“增加”按钮、“删除”按钮、“修改”按钮或“查询”按钮时，界
在一些其他场景中，我们的模型输出可能是一个图像类别这样的离散值，对于这样的离散值预测问题，可以使用 softmax 回归的分类模型。1.1 分类问题在一个简单图像分类问题中，输入图像的高和宽均是 2 像素，色彩为灰度，可以将图像中的 4 像素分别记为 ，假设训练集中图像的真实标签为狗、猫和鸡，也就是说通过这4种像素可以表示出这三种动物，这些标签对应着 &
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2024-05-24 09:12:31
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文章目录1. K近邻法基础1.1 模型与算法1.2 距离度量1.3 K值选择1.4 邻近点的搜索算法2. kd-tree算法2.1 kd-tree构建方法2.2 kd-tree K近邻搜索方法3. ball-tree算法3.1 ball-tree构建方法3.2 ball-tree K近邻搜索方法4. 附录4.1 K值选择对回归性能的影响4.2 kd-tree构建和搜索4.3 ball-tree构
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2024-06-14 10:14:37
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使用“匹配颜色”命令，可以将两个图像或图像中两个图层的颜色和亮度相匹配，使其颜色色调和亮度协调一致。其中被调整修改的图像称为“目标图像”，而要采样的图像称为“源图像”。使用“匹配颜色”命令要注意该命令仅适用于RGB模式。 为了更加便于朋友们理解这个命令的应用，我精心的为朋友们安排了实例，在开始教程的学习之前，请先在网站下载配套的练习文件，以便跟随操作步骤学习。（1）执行“文件”→“打开”命令，将
回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点。我们为什么使用
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2024-05-06 10:13:02
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# 面板数据回归分析 Python
面板数据是指在不同时间和不同单位上收集的数据，通常包含了时间序列和截面数据的特点，适合用来进行回归分析。在Python中，可以使用pandas和statsmodels库来处理面板数据并进行回归分析。
## 准备数据
首先，我们需要准备面板数据，可以使用pandas库读取数据文件或者从数据库中获取数据。假设我们有一个包含了多个时间点和多个单位的面板数据，其中
原创
2024-02-26 06:22:56
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一、回归问题——线性回归和softmax回归线性回归—指一类为一个或多个自变量之间的关系建立模型的方法。在自然科学领域和社会科学领域，回归经常表示输入和输出的关系。二、美国波士顿房价(回归问题)问题叙述： 该数据集是一个回归问题。每个类的观察值数量是均等的，共有 506 个观察，13 个输入变量和1个输出变量。 每条数据包含房屋以及房屋周围的
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2024-03-18 15:27:29
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1、KNN算法 ① KNN算法原理: K临近(K-nearst neighbors) 是一种基本的机器学习算法，所谓的k临近，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。KNN算法即可以应用分类应用中，也可以应用在回归应用中 KNN在做回归和分类的主要区别在于最后做预测的时候的决策方式不同。KNN在分类预测时，一般采用多
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2023-12-19 11:23:58
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逻辑回归 文章目录逻辑回归一、概念二、代价函数2.1 损失函数2.2 极大似然法2.3 优化2.4 逻辑回归中的梯度下降三、二分类逻辑回归实现四、多分类逻辑回归4.1 概念4.2 实现4.3 过拟合问题五、小结 一、概念 逻辑回归是一种很容易实现的分类模型，但仅在线性可分类上表现不错。是一种应用广泛的 二分类模型，而且可以利用 OVR 技术扩展到多元分类。 要解释作为概率模型的逻辑回归原理，首
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2024-08-03 20:20:09
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一、概述1.回归：利用样本（已知数据），产生拟合方程，从而对未知数据进行预测2.分类线性回归：一元线性；多元线性逻辑回归：实际上预测的是数据X属于分类Y的概率p。逻辑回归公式由 log(p/(1-p))=β0+β1X 推导求得。非线性回归3.求解回归时需考虑的问题样本是否符合正态分布假设？误差是否满足独立性、等方差、正态分布等假设条件？是否存在离群值导致模型产生较大误差？线性模型是否合理，是否存在
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2023-08-04 14:11:05
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文章目录1、模型2、回归分析2.1 线性回归2.2 拟合2.3 损失函数3、回归模型评估4、简单线性回归5、多元线性回归 1、模型可以将模型理解为一个函数（一种映射规则），由训练数据来确定函数的参数，当参数确定好之后，我们就可以利用该模型对未知的数据进行求值。输入模型的数据，称为训练数据。我们使用样本数据训练模型，数据中的每个属性，我们称为特征（习惯用x表示）。每条数据的目标输出值，我们称为标签
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2023-06-30 21:58:00
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使用Excel中的数据分析功能完数据分类。请在“父母子女身高”数据集（高尔顿数据集）基础上利用线性回归做出科学分析。 1）选取父子身高数据为X-Y，用Excel计算线性回归方程和相关系数、方差、p值等，判断回归方程是否成立。 现在如果有一个新家庭的数据，已知父亲身高75英寸，请测算儿子的身高为多少？ 2）选取母子身高数据为X-Y，用Excel计算线性回归方程和相关系数、方差、p值等，判断回归方程是
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2024-08-13 16:48:32
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最近论文，刚好研究下R的回归分析。作此笔记，以便将来参考。
1.读入数据，R-STUDIO直接有按钮，否则就
> zsj <- read.csv("D:/Paper/data/zsj.csv")
数据一般从excel的CSV或者txt里读取，实现整理好以符合R的数据框的结构
ps1：这块有很多包提供
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2023-06-02 14:20:08
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Python爬虫与文本分析现场班回顾5月17日 Python基础首先，司继春老师，对 Python 的基础知识做了一定的介绍，比如基本的四则运算法则，加减乘除取余 +-*/%，逻辑运算符，以及各个运算符的优先级关系。另外，转义字符串，如 \\：反斜杠、\'：单引号、\n：换行等，都在编程中有着极为广泛的应用。随后，司继春老师对 Python 中的数据类型作了简短的介绍。整型、浮点型、字符串以及后面
