机器学习算法评估标准:准确率,速度,强壮性(噪音影响较小),可规模性,可解释性。 1、决策树 Decision Tree:决策树是一个类似于流程图的树结构,其中每个内部节点表示在一个属性上的测试,每一个分支代表一个属性输出,每一个树叶节点代表类(label)或类的分布。树的最顶层是根节点。 2、信息 ...
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2017-12-21 00:19:47
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(没太听明白,以后再听) 1. 如何欺骗神经网络? 这部分研究最开始是想探究神经网络到底是如何工作的。结果人们意外的发现,可以只改变原图一点点,人眼根本看不出变化,但是神经网络会给出完全不同的答案。比如下图,左边的熊猫被识别成熊猫,但是加上中间的小“噪音”一样的数值,右图的熊猫就识别不出来了。而且这 ...
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编程语言 时间:
2017-12-10 23:07:07
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卷积算子计算方法(卷积运算) 卷积操作是对图像处理时,经常用到的一种操作。它具有增强原信号特征,并且能降低噪音的作用。 那么具体是如何计算的呢? 步骤: 1)将算子围绕中心旋转180度 2) 滑动算子,使其中心位于输入图像g的(i,j)像素上 3) 利用公式求和,得到输出图像的(i,j)像素值 (2 ...
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2017-12-02 15:09:23
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这个资料和技巧在网络上面很少有人分享,但是可能会有不少人需要这个东西。这里分享下经验。这也是一个困扰我很久的一个问题。因为买来了这个转接头,发现,录音的时候iPhone的耳机麦克风有很大的噪音无法消除。首先这个转接头在某淘X网有售的。这里主要说下如何设置声卡驱动。默认不要使用微软的驱动,因为降噪功能... ...
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2017-11-01 01:13:35
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之前给客户的视频 客户反映电机噪音大 速度太慢 现在改为下面的模式 新的速度换算公式下 输入速度 0-100 对应 PWM周期为1000-100 ...
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2017-10-30 21:10:46
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/dev/random和/dev/urandom是内核随机数源设备,用于产生随机数。产生随机数的原理是利用当前系统的熵池来计算出固定一定数量的随机比特,然后将这些比特作为字节流返回。熵池就是当前系统的环境噪音,熵指的是一个系统的混乱程度,系统噪音可以通过很多参数来评估,如内存的使..
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2017-10-30 21:06:40
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在函数中加入一个正则项: 三种方式: 一、Ridge回归(岭回归): 优点:具有较高的准确性、鲁棒性以及稳定性 缺点:求解速度慢 二、Lasso回归: 优点:求解速度快(原理降维计算,把数据维度中存在的噪音和冗余去除) 缺点:相比Ridge回归没有较高的准确性、鲁棒性以及稳定性 三、弹性网络: 特点 ...
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2017-10-29 11:20:40
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NFA引擎匹配原理 1 为什么要了解引擎匹配原理 一个个音符杂乱无章的组合在一起,弹奏出的或许就是噪音,同样的音符经过作曲家的手,就可以谱出非常动听的乐曲,一个演奏者同样可以照着乐谱奏出动听的乐曲,但他/她或许不知道该如何去改变音符的组合,使得乐曲更动听。 作为正则的使用者也一样,不懂正则引擎原理的 ...
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2017-10-18 14:55:44
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交叉验证的方法在训练过程中是否有用? 1、过拟合的表现? 1)训练集误差小,评估集误差大;2)训练集误差还在减小,评估集误差开始波动 2、过拟合的原因? 模型复杂,dvc高——对于决策树,就是没有剪枝,模型可以完美拟合数据;神经网络,收敛于复杂决策面; 噪音,模型overtrain,模型拟合了噪音和 ...
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2017-10-16 18:00:58
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目的:通过stm32最小系统设计电路对噪声进行检测并且报警的装置 噪音信号采集:利用驻极体话筒采集微弱声音信号,产生2-10mv的交流信号 放大噪音:利用lm358,(小倍数放大) 比较预设声音阈值:利用第二个lm358做比较器,将放大后的声音信号与电压比较器比较,超过一定分贝时,进行报警调节(大倍 ...
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2017-10-14 20:04:56
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