前言 前面的文章中介绍了决策树以及其它一些算法，但是，会发现，有时候使用使用这些算法并不能达到特别好的效果。于是乎就有了 （Ensemble Learning），通过构建多个学习器一起结合来完成具体的学习任务。这篇文章将介绍集成学习，以及其中的一种算法 AdaBoost。 集成学习 首先先来介绍下什 ...
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2019-12-27 23:58:53
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import cn.tom.learning.Array; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; public class System0 { public static void main(String[] args) { lon ...
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2019-12-27 23:19:13
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facebook AI 出品 之前的关键点论文大多是在静态图片上进行关键点识别，作者的工作是在不完全标注的视频序列中识别关键点，方法是每k帧进行一次关键点标注，标注的帧和某帧未标注的帧进行特征的warping，进行预测标注帧的结果，利用标注帧的结果反向优化未标注帧的关键点结果。 《摘要》 现在视频中 ...
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2019-12-26 21:40:40
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Deep Q-learning Network 参考资料： Q_learning论文 "Playing Atari with Deep Reinforcement Learning" https://arxiv.org/abs/1312.5602 李宏毅"强化学习教程" http://speech. ...
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2019-12-26 16:02:30
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In this lesson you will learn to talk about abilities. 课上内容（Lesson) 在描述故事的时候，注意使用过去时态。要更多的记住过去时态的单词变形和读音 词汇（Key Word ） staff manager 人事经理 unable adj.不 ...
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2019-12-26 09:20:15
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URL:http://ydwen.github.io/papers/WenECCV16.pdf这篇论文主要的贡献就是提出了Center Loss的损失函数，利用Softmax Loss和Center Loss联合来监督训练，在扩大类间差异的同时缩写类内差异，提升模型的鲁棒性。为了直观的说明softm... ...
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2019-12-25 23:34:57
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奥卡姆剃刀：Occam’s razor 半监督学习：semi supervised learning 标注：tagging 不完全数据：incomplete data 参数空间：parameter space 残差：residual 测试集：test set 测试数据：test data 测试误差： ...
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2019-12-25 17:38:42
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XML 文档形成了一种树结构，它从"根部"开始，然后扩展到"枝叶"。 树结构是通常被称为 XML 树，并且可以很容易地描述任何 XML 文档。 通过采用树状结构，你可以知道所有从根开始的后续的分行及支行。 一个 XML 文档实例 XML 文档使用简单的具有自我描述性的语法： 第一行是 XML 声明。 ...
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2019-12-24 15:46:32
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AST11103 Problem Solving with Programming SkillsAdditional Individual Assignment: Min-Game Programming (40%)Learning Outcomes1. Use common application ...
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2019-12-22 19:59:28
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In this lesson you will learn to express difficulties. 课上内容（Lesson) What goes up but never comes down? Your age Expressing difficulties st. is diffico ...
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2019-12-22 14:37:47
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