1.交叉熵代价函数 2.正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout 3. 数据预处理 4.机器学习算法中如何选取超参数：学习速率、正则项系数、minibatch size 5.随机梯度下降（Stochastic gradient descent）和 批量梯度下降 ...
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2016-08-22 21:41:51
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第3张 探索数据 第2章讨论知识发现过程中重要的高层数据问题。本章是数据探索，对数据进行初步研究，以便更好地理解它的特殊性质。数据探索有助于选择合适的数据预处理和数据分析技术。甚至可以处理一些通常由数据挖掘解决的问题。例如，有时可以通过对数据进行直观检查来发现模式。 本章包括三个主题：汇总统计、可视 ...
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2016-08-21 21:06:06
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个人实践代码如下： 结果生成两个文件：00b_train_lmdb.sh; 00b_val_lmdb.sh 参考一： 由于参数比较多，因此我们可以编写一个sh脚本来执行命令： 首先，创建sh脚本文件： 编辑，输入下面的代码并保存 [cpp] [cpp] [cpp] 注释：/convert_image ...
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2016-08-17 11:58:56
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使用sklearn中的函数可以很方便的将数据划分为trainset 和 testset 该函数为sklearn.cross_validation.train_test_split，用法如下： >>> import numpy as np >>> from sklearn.cross_validati ...
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2016-07-24 17:35:41
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作为一个WWW服务器（WEB）软件，微软公司的Internet Infomation Server（IIS）简单易学，管理方便，得到了广泛的使用。您还可以通过ISAPI过滤器，进行自己定制的处理，来增强IIS的功能。ISAPI过滤器可以定制以下的处理：接收HTTP协议头预处理、发送HTTP协议头预处理、发送生数据预处理、获得生数据预处理、HTTP会话结束信息处理、自定义的安全认证机制、URL映射信...
三维计算视觉研究内容包括： 三维匹配 多视图三维重建 SLAM 目标识别 形状检测与分类 语义分类 立体视觉与立体匹配 ZNCC SFM 1、点云滤波方法（数据预处理）： 双边滤波、高斯滤波、条件滤波、直通滤波、随机采样一致性滤波。 VoxelGrid 2、关键点 ISS3D、Harris3D、NA ...
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2016-06-23 21:56:46
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1.原始数据存在的几个问题：不一致；重复；含噪声；维度高。 2.数据预处理包含数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约几种方法。 3.数据挖掘中使用的数据的原则 应该是从原始数据中选取合适的属性作为数据挖掘属性，这个选取过程应参考的原则是：尽可能赋予属性名和属性值明确的含义；统一多数据源的属性值编码； ...
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2016-06-04 17:58:39
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原文：http://www.jianshu.com/p/94516a58314d Dataset transformations| 数据转换 Combining estimators|组合学习器 Feature extration|特征提取 Preprocessing data|数据预处理 1 Da ...
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2016-06-03 21:17:36
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1. 数据预处理 $ sh data/mnist/get_mnist.sh 2. 重建lmdb文件。Caffe支持多种数据格式输入网络，包括Image(.jpg, .png等)，leveldb，lmdb，HDF5等，根据自己需要选择不同输入吧。 $ sh examples/mnist/create_ ...
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2016-05-28 15:45:59
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1 数据处理
首先注明我们要处理的数据是矩阵X，其shape为[N x D] (N =number of data, D =dimensionality).
1.1 Mean subtraction 去均值
去均值是一种常用的数据处理方式.它是将各个特征值减去其均值，几何上的展现是可以将数据的中心移到坐标原点，Python中的代码是 X -= np.mean(X, axis = 0). 对于...
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2016-05-28 06:41:22
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