lc013的博客_机器学习

[GAN学习系列3]采用深度学习和 TensorFlow 实现图片修复(中）

我们先介绍了对于图像修复的背景，需要利用什么信息来对缺失的区域进行修复，以及将图像当做概率分布采样的样本来看待，通过这个思路来开始进行图像的修复。这篇文章将继续介绍原文的第二部分，利用对抗生成网络来快速生成假图片。目录如下：第二步：快速生成假的图片从未知的概率分布中学习生成新的样本[ML-Hea...

TensorFlow

GAN

图像修复

深度学习

github

翻译 2021-09-16 11:07:18 456 阅读 2收藏

模型评估、过拟合欠拟合以及超参数调优方法

2. 模型评估的方法 2.1 泛化能力泛化能力：指模型对未知的、新鲜的数据的预测能力，通常是根据测试误差来衡量模型的泛化能力，测试误差越小，模型能力越强；统计理论表明：如果训练集和测试集中的样本都是独立同分布产生的，则有模型的训练误差的期望等于模型的测试误差的期望。机器学习的“没有免费的午餐定理”表明：在所有可能的数据生成分布上，没有一个机器学习算法总是比其他的要好。该结论仅在考虑所

模型评估

交叉验证

过拟合

超参数调优

数据

原创 2021-09-13 17:54:57 2850 阅读

常用机器学习算法汇总(中）

机器学习入门系列（2）–如何构建一个完整的机器学习项目，第八篇！该系列的前七篇文章：机器学习入门系列(2)–如何构建一个完整的机器学习项目(一)机器学习数据集的获取和测试集的构建方法特征工程之数据预处理（上）特征工程之数据预处理（下）特征工程之特征缩放&特征编码特征工程(完)常用机器学习算法汇总比较(上）上一篇文章介绍了线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林四种算法，本...

机器学习

SVM

朴素贝叶斯

KNN

Kmeans

原创 2021-09-10 16:53:18 173 阅读

初学者的机器学习入门实战教程！

原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2019/01/14/machine-learning-in-python/作者：Adrian Rosebrock这是一篇手把手教你使用 Python 实现机器学习算法，并在数值型数据和图像数据集上运行模型的入门教程，当你看完本文后，你应当可以开始你的机器学习之旅了！本教程会采用下述两个库来实现机器学习算法：sci...

机器学习

教程

数据集

数据

机器学习算法

翻译 2021-09-10 14:46:48 427 阅读

常用机器学习算法汇总比较(完）

机器学习入门系列（2）–如何构建一个完整的机器学习项目，第九篇！该系列的前八篇文章：机器学习入门系列(2)–如何构建一个完整的机器学习项目(一)机器学习数据集的获取和测试集的构建方法特征工程之数据预处理（上）特征工程之数据预处理（下）特征工程之特征缩放&特征编码特征工程(完)常用机器学习算法汇总比较(上）常用机器学习算法汇总比较(中）常用机器学习算法汇总比较的最后一...

机器学习

CNN

GBDT

梯度下降

Boosting

原创 2021-09-10 14:44:59 424 阅读

简单聊聊模型的性能评估标准

机器学习入门系列（2）–如何构建一个完整的机器学习项目，第十篇！该系列的前 9 篇文章：机器学习入门系列(2)–如何构建一个完整的机器学习项目(一) 机器学习数据集的获取和测试集的构建方法特征工程之数据预处理（上）特征工程之数据预处理（下）特征工程之特征缩放&特征编码特征工程(完) 常用机器学习算法汇总比较(上）常用机器学习算法汇总比较(中）常用机器学习算法汇总比较(完）

机器学习

性能度量

ROC

AUC

召回率

原创 2021-09-09 15:11:22 1327 阅读

[GAN学习系列] 初识GAN

要说最近几年在深度学习领域最火的莫过于生成对抗网络，即 Generative Adversarial Networks(GANs)了。它是 Ian Goodfellow 在 2014 年发表的，也是这四年来出现的各种 GAN 的变种的开山鼻祖了，下图表示这四年来有关 GAN 的论文的每个月发表数量，可以看出在 2014 年提出后到 2016 年相关的论文是比较少的，但是从 2016 年，或者是

机器学习

GAN

图像合成

深度学习

总结

原创 2021-09-09 14:43:16 252 阅读

TensorFlow 加载多个模型的方法

采用 TensorFlow 的时候，有时候我们需要加载的不止是一个模型，那么如何加载多个模型呢？关于 TensorFlow 可以有很多东西可以说。但这次我只介绍如何导入训练好的模型（图），因为我做不到导入第二个模型并将它和第一个模型一起使用。并且，这种导入非常慢，我也不想重复做第二次。另一方面，将一切东西都放到一个模型也不实际。在这个教程中，我会介绍如何保存和载入模型，更进一步，如何加载

Tensorflow

深度学习

技巧

加载

tensorflow

翻译 2021-09-09 14:39:54 838 阅读

基于Colab Pro & Google Drive的Kaggle实战

原文：https://hippocampus-garden.com/kaggle_colab/原文标题：How to Kaggle with Colab Pro & Google Drive译文作者：kbsc13联系方式：Github：

算法

深度学习

kaggle

数据集

json

翻译 2021-09-09 14:07:50 1596 阅读

机器学习基础--一些基本的概念

前言开始重新巩固一下机器学习的内容，先从基本的一些概念和定义开始。本文介绍的内容如下

机器学习

深度学习

数据

特征值

大数据

原创 2021-09-08 18:00:43 213 阅读

[GAN学习系列3]采用深度学习和 TensorFlow 实现图片修复(上）

深度学习

TensorFlow

GAN

图像修复

概率分布

翻译 2021-09-08 16:00:02 642 阅读 1收藏

[资源分享] 吴恩达最新《机器学习训练秘籍》中文版可以免费下载了

本文大约 600 字，阅读大约需要 2 分钟吴恩达老师在上个月底宣布终于完成了他最新的书籍《Machine Learning Yearning》的最后几个章节：而最近这本书

机器学习

资源教程

github

官网

二维码

原创 2021-09-08 14:05:01 243 阅读

特征工程(完）

机器学习

特征工程

特征选择

特征提取

特征构建

原创 2021-09-08 13:14:32 60 阅读

[GAN学习系列3]采用深度学习和 TensorFlow 实现图片修复(下）

GAN

Tensorflow

深度学习

机器学习

图像修复

翻译 2021-09-08 13:09:36 441 阅读 1收藏

特征工程之特征缩放&特征编码

特征工程

特征编码

特征缩放

机器学习

one-hot

原创 2021-09-08 13:08:29 585 阅读

机器学习数据集的获取和测试集的构建方法

2019年第 11 篇文章，总第 35 篇文章机器学习入门系列（2）–如何构建一个完整的机器学习项目(二)上一篇机器学习入门系列(2)–如何构建一个完整的机器学习项目(一)介绍了开始一个机器学习项目需要明确的问题，比如当前任务属于有监督还是无监督学习问题，然后性能指标需要选择什么，常用的分类和回归损失函数有哪些，以及实际开发中需要明确系统的输入输出接口问题。第二篇，会...

机器学习

数据集

数据

计算机视觉

tensorflow

原创 2021-09-08 13:08:11 1746 阅读

特征工程之数据预处理（下）

机器学习入门系列（2）–如何构建一个完整的机器学习项目，第四篇！该系列的前三篇文章：机器学习入门系列(2)–如何构建一个完整的机器学习项目(一)机器学习数据集的获取和测试集的构建方法特征工程之数据预处理（上）上篇文章介绍了如何处理缺失值和图片数据扩充的问题，这篇文章会介绍另外两种情况，处理异常值和类别不平衡的问题。3.1.3 处理异常值异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有...

机器学习

特征工程

数据预处理

数据

数据集

原创 2021-09-08 13:07:29 839 阅读

特征工程之数据预处理（上）

机器学习

特征工程

数据预处理

缺失值处理

数据扩充

原创 2021-09-08 13:06:57 687 阅读

常用机器学习算法汇总比较(上）

机器学习入门系列（2）–如何构建一个完整的机器学习项目，第七篇！该系列的前六篇文章：机器学习入门系列(2)–如何构建一个完整的机器学习项目(一)机器学习数据集的获取和测试集的构建方法特征工程之数据预处理（上）特征工程之数据预处理（下）特征工程之特征缩放&特征编码特征工程(完)前面六篇文章从一个项目的终极目标、寻找和获取数据，到数据预处理，做特征工程，接下来就需要开始选择...

机器学习

逻辑回归

决策树

随机森林

线性回归

原创 2021-09-08 12:47:18 696 阅读

机器学习入门系列(2)--如何构建一个完整的机器学习项目(一)

机器学习

算法

损失函数

代码实现

数学公式

原创 2021-09-08 11:55:53 324 阅读

[GAN学习系列2] GAN的起源

这篇文章将开始介绍 GAN 的起源之作，鼻祖，也就是 Ian Goodfellow 在 2014 年发表在 ICLR 的论文–Generative Adversarial Networks”，当然由于数学功底有限，所以会简单介绍用到的数学公式和背后的基本原理，并介绍相应的优缺点。基本原理在[GAN学习系列...

GAN

机器学习

深度学习

图像生成

数据

原创 2021-09-07 11:04:44 222 阅读 1收藏

神经网络不收敛的 11 个原因及其解决办法

神经网络

算法

机器学习

数据

初始化

翻译 2021-09-06 11:33:51 341 阅读

[机器学习笔记] Note2--单变量线性回归

机器学习

最小值

代价函数

线性回归

梯度下降

原创 2021-09-05 20:58:26 185 阅读

[机器学习笔记]Note6--神经网络：表达

机器学习

神经网络

权重

逻辑运算符

多项式

原创 2021-09-05 20:57:57 141 阅读

[机器学习笔记]Note16--应用示例：图像文字识别

机器学习

数据

滑动窗口

文字识别

流程图

原创 2021-09-05 20:57:26 203 阅读

[机器学习笔记]Note7--神经网络：学习

神经网络

机器学习

算法

代价函数

反向传播算法

原创 2021-09-05 20:56:40 123 阅读

机器学习入门系列(1)--机器学习概览(上)

机器学习

总结

数据

监督学习

在线学习

原创 2021-09-05 20:53:56 269 阅读

机器学习入门系列(2)--机器学习概览(下)

机器学习

算法

数据

过拟合

正则化

原创 2021-09-05 20:53:28 186 阅读

[资源]基于 Pytorch 的 TorchGAN开源了！

pytorch

深度学习

工具框架

GAN

github

原创 2021-09-05 18:58:09 336 阅读

机器学习算法总结--SVM

简介 SVM是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，即支持向量机的学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。或者简单的可以理解为就是在高维空间中寻找一个合理的超平面将数据点分隔开来，其中涉及到非线性数据到高维的映射以达到数据线性可分的目的。

机器学习

算法

SVM

支持向量机

核函数

原创 2021-09-05 16:56:00 1157 阅读

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