4：要分阶段考虑： 1）数据预处理：对数据部分优化，更多，数据增强，输入图片resize调节，对图像预处理。 2）模型选择：模型选择，调参数，激活函数，网络结构等。 5：小卷积和大卷积有时会一起用 GoogleNet 1*1 3*3 5*5 7*7 卷积作用就是来特征提取的，对不同范围。 ...
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2019-09-11 22:16:48
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sklearn 机器学习的工具箱 sklearn功能模块 分类: 识别某个对象属于哪个类别 垃圾邮件监测, 图像识别 回归: 预测与对象相关联的连续值属性 >股价 聚类: 将相似对象自动分组 >客户细分, 分组实验结果 降维: 减少要考虑的随机变量的数量 >可视化 模型选择: 比较, 验证, 选择参 ...
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2019-08-25 16:07:30
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训练准备 模型选择 选择ssd_mobilenet_v2_coco模型，下载地址（https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md），解压到. ...
Optimizer SGD Momentum Nesterov(牛顿动量) 二.自适应参数的优化算法 这类算法最大的特点就是，每个参数有不同的学习率，在整个学习过程中自动适应这些学习率。 AdaGrad RMSProp Adam 二阶近似的优化算法 牛顿法 共轭梯度法 BFGS LBFGS ...
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2019-07-23 15:21:57
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机器学习”小憩“——总结应用场景 常见的机器学习模型：感知机，线性回归，逻辑回归，支持向量机，决策树，随机森林，GBDT，XGBoost，贝叶斯，KNN，K-means等； 常见的机器学习理论：过拟合问题，交叉验证问题，模型选择问题，模型融合问题等； K近邻：算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进 ...
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2019-07-20 13:00:47
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经常地，对一堆数据进行建模的时候，特别是分类和回归模型，我们有很多的变量可供使用，选择不同的变量组合可以得到不同的模型，例如我们有5个变量，2的5次方，我们将有32个变量组合，可以训练出32个模型。但是哪个模型更加的好呢？ 选择最优模型的指导思想是从两个方面去考察：一个是似然函数最大化，另一个是模型 ...
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2019-06-19 21:37:27
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1.数据分组 将原始数据分成训练集，验证集和测试集，它们的比例分别为：60%，20%，20%。 训练集（train set） —— 用于模型拟合的数据样本。验证集（development set）—— 是模型训练过程中单独留出的样本集，它可以用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估。 在神 ...
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2019-05-02 18:54:12
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import scipy from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.linear_model import LogisticRegre... ...
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2019-05-02 17:10:04
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import scipy from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.linear_model import LogisticRegre... ...
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2019-05-02 17:06:00
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing impor... ...
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2019-05-02 15:56:29
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