abstract句子结构是文本语言质量的关键，我们记录了以下实验结果：句法短语统计和其他结构特征对文本方面的预测能力。手工评估的句子fluency流利度用于机器翻译评估和文本摘要质量的评估是黄金准则。我们发现和短语长度相关的结构特征是弱特征，但是与fluency强相关，基于整个结构特征的分类器可以在 ...
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2018-11-14 20:51:28
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项目地址：https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list 列表结构： NLP 与语音处理 计算机视觉 概率/生成库 其他库 教程与示例 论文实现 PyTorch 其他项目 自然语言处理和语音处理 该部分项目涉及语音识别、多说话人语音处理、机器翻译、 ...
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2018-11-13 23:49:26
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代码第一行： 导入图片 第二行： 灰度化处理 第六--九行： 读取特征数据，并使用分类器对特征数据进行处理 第十--十三行： 进行人脸识别 第十五--二十一行： 进行人脸切分，在上部分识别眼睛；人脸下部分识别嘴的预处理 第二十三--二十五行： 识别眼睛 第二十八--三十行： 识别嘴 ...
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2018-11-13 22:12:50
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训练集作用：估计模型学习样本数据集，通过匹配一些参数来建立一个分类器。建立一种分类的方式，主要是用来训练模型的。验证集作用：确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数，超参数对学习出来的模型，调整分类器的参数，如在神经网络中选择隐藏单元数。验证集还用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数。测试集作用：检验最终选择最优的模型的性能如何主要是测试训练好的模型的分辨能力（识别率等）
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2018-11-12 19:52:22
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1. 概率密度函数的参数估计 前文讲到了利用贝叶斯决策理论构建贝叶斯分类器，初学者难免会有疑问，既然已经可以通过构建贝叶斯分类器的方法处理分类问题，那为什么还要学习本章节内容？ 事实上，贝叶斯分类器的缺可以通过计算先验概率与类条件概率来设计最优分类器。但是对于大多数实际问题，我们往往无法知道这两个概 ...
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2018-11-08 00:21:39
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boosting：不同的分类器是通过串行训练而获得的，每个新分类器都根据已经训练出的分类器的性能来进行训练。通过集中关注被已有分类器错分的那些样本来获得新的分类器。 权重alpha：弱分类器的线性组合系数，用来构成完整分类器。对每个数据的分类时，其结果是弱分类器结果的线性组合。 权重D：样本的权重向 ...
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2018-11-07 21:06:28
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变换器通常与分类器，回归器或其他估计器组合以构建复合估计器。最常见的工具是 管道。管道通常与FeatureUnion结合使用 ，后者将变换器的输出连接成复合特征空间。 TransformedTargetRegressor处理转换目标 （即对数转换y）。相反，Pipelines只转换观察到的数据（X） ...
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2018-11-07 18:39:00
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最优间隔分类器 最优间隔分类器 对于一个给定的数据集，目前有一个很现实的需求就是要找到一个合适的决策边界，使得样本中的最小间隔(几何间隔)最大，而且这样的分类器能够使得分割的训练样本集之间的间隔(gap)最大。现在，我们假设训练集合线性可分，即可以找一条超平面把正样本和负样本分割开来。那么我们如何找... ...
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2018-11-04 17:04:28
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0 - 背景 经典的R-CNN存在以下几个问题： 训练分多步骤（先在分类数据集上预训练，再进行fine-tune训练，然后再针对每个类别都训练一个线性SVM分类器，最后再用regressors对bounding box进行回归，并且bounding box还需要通过selective search生 ...
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2018-11-04 14:22:01
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1. 背景 大规模视觉识别有三大方向：1）对网络结构改造，加深网络，增加每层网络的神经元数量。 2）做迁移学习：例如学习到的1000类分类器用在500类（大用在小）。 3）多个CNN结合：多个1000类分类器来识别10000类（小用在大）。——本文的方向 Deep Mixture ：深度混合，对多个 ...
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2018-11-04 01:40:44
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