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搜索关键字:adaboost boosting 人脸    ( 1963个结果
04-06 梯度提升树
[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站,更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/# 梯度提升树梯度提升树(gradien boosting decision tree,GBDT)在工业上用途广泛,... ...
分类:其他好文   时间:2019-10-16 17:53:57    阅读次数:80
04-04 AdaBoost算法代码(鸢尾花分类)
[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站,更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/# AdaBoost算法代码(鸢尾花分类)# 一、导入模块```pythonimport numpy as npim... ...
分类:编程语言   时间:2019-10-16 17:49:29    阅读次数:117
04-10 Bagging和随机森林
[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站,更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/# Bagging算法和随机森林集成学习主要分成两个流派,其中一个是Boosting算法,另一个则是本文要讲的Bag... ...
分类:其他好文   时间:2019-10-16 17:42:44    阅读次数:96
04-05 提升树
[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站,更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/# 提升树提升树(boosting tree)是以分类树或回归树作为弱学习器的强学习器。提升树模型用的是加法模型,算... ...
分类:其他好文   时间:2019-10-16 17:40:32    阅读次数:106
04-09 XgBoost算法
[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站,更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/# XgBoost算法XgBoost算法(eXtreme Gradient Boosting)属于Boosting系... ...
分类:编程语言   时间:2019-10-16 17:34:15    阅读次数:102
Context_Encoder在mnist的实战
Context_Encoder是一种基于GAN的人脸修复框架,后面附带了简单地的理论讲解。论文中人脸照片被攻击的方式有三种:在图片(矩阵)中扣一个正方形,让正方形的数字变成0;在图片中任意扣除n个正方形,让正方形中的数字变成0;最后一种是让图片中(矩阵)中任意的一些数字变成0.第三种才是大家比较喜欢 ...
分类:Web程序   时间:2019-10-16 16:21:53    阅读次数:222
分析一套源代码的代码规范和风格并讨论如何改进优化代码
我的工程实践是有关计算机视觉的,因此我选择了一个计算机视觉的分类任务的代码进行分析。该套代码的主要任务是狗的识别及分类,接下来分析这套代码的结构和规范。 一、源代码目录结构 该代码目录结构很清晰明了。主要分为以上几个部分,导入数据集,检测狗狗脸,检测人脸,定义模型,训练模型,结构清晰明了,且根据目录 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-11 18:28:33    阅读次数:88
AI人脸识别的测试重点
最常见的 AI应用就是人脸识别,因此这篇文章从人脸识别的架构和核心上,来讲讲测试的重点。 测试之前需要先了解人脸识别的整个流程,红色标识代表的是对应AI架构中的各个阶段 首先是人脸采集。 安装拍照摄像设备之后,需要在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在人脸,并分离出这种面像。然后采集到人脸的照片。 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-09 15:45:03    阅读次数:131
直接可用的人脸识别+人脸对齐模块
人脸识别:mtcnn (依赖opencv和tensorflow) 人脸对齐:face-alignment 国内镜像: 清华:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 阿里云:http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-09 09:23:58    阅读次数:399
机器学习之Adaboost
入门认知 集成学习:集成多个学习器来完成学习任务。主要分为两类:Bagging和Boosting。 Bagging:自举汇聚法,从样本种随机取出n个样本作为训练样本,用完放回,这样进行k次得到K个训练集(这K个训练集中的样本可能有相同的,也可能相互之间完全不一样),这样使用K个训练器(可以一样,也可 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-06 14:57:11    阅读次数:116
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