? 本文来自公众号“AI大道理” 解码就是将预测得到的调整参数应用于先验框，从而得到预测框。 ?解码原理 YOLOv3借鉴RPN网络使用anchor boxes来预测边界框相对先验框的offsets。 YOLOv3预测边界框中心点相对于对应cell左上角位置的相对偏移值，使用sigmoid函数处理偏 ...
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2021-06-22 18:47:11
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一、简介 1 概述 BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出，参见他们发表在Nature上的论文 Learning representations by back-propagating errors 。 BP神经网络是一 ...
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2021-06-22 17:51:15
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习题1.1 统计学习方法的三要素为：模型、策略、算法。 模型即需要用函数 \(Y=f_\theta(X)\) 或者条件概率分布 \(P_\theta(Y|X)\) 表示。 策略即寻找合适的损失函数，表示预测值与真实值之间的误差，进而构建风险函数。风险函数就是最优化的目标函数。 算法即学习模型时需要选 ...
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2021-06-21 20:51:54
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线性回归 房价预测 跟着李沐的动手学深度学习，跟着写了一遍房价预测的处理和预测，加了一些注释，同时稍微改动了一些地方 import hashlib import os import tarfile import zipfile import requests DATA_HUB = dict() DA ...
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2021-06-19 18:54:00
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概率与期望入门 1 定义性质与定理 随机试验： 不能预先确知结果。 试验之前可以预测所有可能结果或范围。 可以在相同条件下重复实验。 样本空间：随机试验所有可能结果组成的集合。 随机事件：样本空间的任意一个子集称之为事件。 事件发生：在一次事件中，事件的一个样本点发生。 事件之间的运算都是集合运算。 ...
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2021-06-13 10:38:15
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日常报错（累~）： 小编最近用yolact对BraTS数据集做预测，验证结果如下： 发现ET对于Dice和PPV太小了，根据公式，我一开始以为是模型预测的区域过多导致的。 后面生成图片观察： 忽然之间，意识到，是自己的target生成错了。笔者对这个三个区域，首先是采用边缘提取，获取边缘的坐标，之后 ...
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2021-06-13 10:35:43
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1-1,结构化数据建模流程范例 一，准备数据 titanic数据集的目标是根据乘客信息预测他们在Titanic号撞击冰山沉没后能否生存。 结构化数据一般会使用Pandas中的DataFrame进行预处理。 import numpy as np import pandas as pd import m ...
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2021-06-13 09:38:59
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=22721 原文出处：拓端数据部落公众号 Lease Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO）在给定的模型上执行正则化和变量选择。根据惩罚项的大小，LASSO将不太相关的预测因子缩小到（可能）零 ...
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2021-06-10 17:45:22
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近日，国内权威咨询机构赛迪顾问发布《2020－2021 年中国PaaS市场研究报告》（以下简称《报告》）。《报告》重点介绍了中国 PaaS 市场的规模与结构，并对中国 PaaS 市场竞争格局及细分市场现状进行了分析。 BoCloud博云作为独立、专业的 PaaS 厂商，凭借突出的产品与技术能力，丰富 ...
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2021-06-09 15:32:16
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RMSE（均方根误差）是一个衡量回归模型误差率的常用公式。 不过，它仅能比较误差是相同单位的模型。 假设上面的房价预测，只有五个样本，对应的 真实值为：100,120,125,230,400 预测值为：105,119,120,230,410 ...
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2021-06-08 23:19:33
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