准确率至上已是过去式，这些趋势在2020年的AI领域更受关注 AI 领域最杰出的头脑如何总结 2019 年技术进展，又如何预测 2020 年发展趋势呢？本文介绍了 Soumith Chintala、Celeste Kidd、Jeff Dean 等人的观点。 人工智能不是将要改变世界，而是正在改变世界 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-05-04 15:00:42
阅读次数：
116
一、赛题简介 基于对公共交通路口摄像头类似视角的影像数据进行处理，采用计算机视觉的算法对各种复杂的交通场景进行检测识别。 二、业务场景描述 运用计算机视觉对我们生活中的交通场景进行智能识别，其要求参赛选手的参赛作品应该具有至少一种常见的场景案例识别 1、对路口过往车辆的流量和车速进行检测 2、对于路 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-04-29 18:38:15
阅读次数：
69
数据不平衡又称样本比例失衡，比如二分类问题，如果标签为1的样本占总数的99%，标签为0的样本占比1%则会导致判断「失误严重」，准确率虚高。 常见的解决不平衡问题的方法如下。 「数据采样」 数据采样分为上采样和下采样，上采样是将少量的数据通过重复复制使得各类别比例均衡，不过很容易导致过拟合问题，所以需 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-04-27 22:14:26
阅读次数：
68
1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下） 2.用logiftic回归来进行实践操作，数据不限。 答：1.逻辑回归有两种方法防止过拟合，一种是通过减少数量特征，也就是变量。第二种 就是通过正则化了，一般都是通过正则化，因为正则化不需减少数量特征，只需要通过减 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-04-26 19:00:14
阅读次数：
56
opencv图像处理进阶第7节：识别图像中的人脸，识别视频中的人脸，识别摄像头中的人脸。 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-04-26 17:13:18
阅读次数：
116
最初目的：搞清楚网络深度与模型的识别精度和准确率之间的关系。 获得的结果：不能无限制的加深网络，在网络加深到一定层数之后就会出现训练效果褪化、梯度消逝或者梯度爆炸等问题。 主要的贡献： 1、提出用多层3 x 3的卷积层来替换大尺寸的卷积核，从而提升网络深度。 2、使用1 x 1的卷积核进行各通道的特 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-04-01 16:25:19
阅读次数：
91
loss：训练集损失值 accuracy:训练集准确率 val_loss:测试集损失值 val_accruacy:测试集准确率 以下5种情况可供参考： train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;（最好的） train loss 不断下降，test loss趋于不变 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-03-29 12:24:26
阅读次数：
452
""" K-近邻算法（KNN）：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别） K取值问题：取小容易受异常值影响，取太大预测准确率不好 性能问题：时间复杂度很高，计算量太大，适用小数据场景，于几千~几万样本 """ from skl ...
分类：
编程语言 时间：
2020-03-26 01:13:03
阅读次数：
86
召回率表示的是样本中的某类样本有多少被正确预测了。比如对与一个分类模型，A类样本包含A0个样本，预测模型分类结果是A类样本中有A1个正样本和A2个其他样本，那么该分类模型的召回率就是 A1/A0,其中 A1+A2=A0 准确率表示的是所有分类中被正确分类的样本比例，比如对于一个分类模型，样本包含A和 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-03-22 22:28:21
阅读次数：
106
来自简书“owolf”：python sklearn模型中random_state参数的意义 “如果你在需要设置随机数种子的地方都设置好，那么当别人重新运行你的代码的时候就能得到完全一样的结果，复现和你一样的过程。” “ 这里的random_state就是为了保证程序每次运行都分割一样的训练集和测试 ...
分类：
编程语言 时间：
2020-03-21 13:11:55
阅读次数：
70
