原文链接：https://www.mlpod.com/mlbase/66.html 1. 训练误差与测试误差 当损失函数给定时，基于损失函数的模型训练误差和魔性的测试误差就自然成为学习方法评估的标准。注意，统计学习方法具体采用的损失函数未必是评估时所使用的损失函数。 2. 过拟合与模型选择 当假设空 ...
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2018-09-02 02:08:11
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奇异点、异常点检查 定义： 1）、novelty detection：当训练数据中没有离群点，我们的目标是用训练好的模型去检测另外新发现的样本； 2）、outlier detection：当训练数据中包含离群点，模型训练时要匹配训练数据的中心样本，忽视训练样本中的其它异常点； sklearn提供了一 ...
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2018-08-30 20:10:28
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最近完成了一个以图搜图的项目，项目总共用时三个多月。记录一下项目中用到机器学习的地方，以及各种踩过的坑。总的来说，项目分为一下几个部分： 一、训练目标函数 1、 设定基础模型 2、 添加新层 3、 冻结 base 层 4、 编译模型 5、 训练 6、 保存模型 二、特征提取 三、创建索引 四、构建服 ...
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2018-08-30 02:01:58
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原文出处：机器学习项目流程 原文作者：wxquare 1. 理解实际问题，抽象为机器学习能处理的数学问题 理解实际业务场景问题是机器学习的第一步，机器学习中特征工程和模型训练都是非常费时的，深入理解要处理的问题，能避免走很多弯路。 2. 获取数据 获取数据包括获取原始数据以及从原始数据中经过特征工程 ...
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2018-08-24 21:20:07
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模型训练技巧 神经网络模型设计训练流程 图1-1 神经模型设计流程 当我们设计并训练好一个神经网络之后，需要在训练集上进行验证模型效果是否良好。这一步的目的在于判断模型是否存在欠拟合；在确定已经在训练集上拟合的很好，就需要在测试集上进行验证，如果验证结果差就需要重新设计模型；如果效果一般，可能需要增 ...
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2018-08-19 23:28:41
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call 》 q-2304636824-q 第1章 课程导学 对课程章节、知识点、课程安排、适用人群、前提条件以及学习完成后达到的程度进行了介绍，让同学们对本课程有基本的认识。 1-1 课程导学 第2章 基础知识 介绍tensorflow的基础知识和原理，介绍tensorflow的基本训练方法和训练 ...
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2018-08-19 12:57:44
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我们在进行模型训练时，不可避免的会遇到某些特征出现空值的情况，下面整理了几种填充空值的方法 1. 用固定值填充 对于特征值缺失的一种常见的方法就是可以用固定值来填充，例如0，9999， -9999, 例如下面对灰度分这个特征缺失值全部填充为-99 2. 用均值填充 对于数值型的特征，其缺失值也可以用 ...
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2018-08-16 17:39:16
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人脸检测、模型训练、人脸识别 2018-08-15 今天给大家带来一套人脸识别一个小案例，主要是帮助小伙伴们解决如何入门OpenCV人脸识别的问题，现在的AI行业比较火热，AI技术的使用比较广泛。就拿现在的只能手机来说吧，现在很多智能手机都必须有人脸识别解锁、拍照自动美颜、拍照物体识别等等功能，这些 ...
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2018-08-15 12:36:39
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https://blog.csdn.net/kunlong0909/article/details/16805889 Table of Contents 1 前言 2 LTR流程 3 训练数据的获取4 特征抽取 3.1 人工标注 3.2 搜索日志 3.3 公共数据集 5 模型训练 5.1 训练方法 ...
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2018-07-19 13:39:18
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机器学习类型 机器学习模型评估步骤 深度学习数据准备 特征工程 过拟合 解决机器学习问题的一般性流程 机器学习四分支 二分类、多分类以及回归问题都属于监督学习－－目标是学习训练输入和对应标签之间的关系。 监督学习只是机器学习的冰山一角。机器学习主要分为４类:监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习 ...
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编程语言 时间：
2018-07-18 23:33:11
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