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基于差分池化的分层图表示方法概述
本篇论文的主要内容来自于斯坦福大学的博士生Rex Ying,论文名称为:Hierarchical Graph Representation Learning withDifferentiable Pooling。论文地址:[点击下载]( https://github.com/vcjmhg/Test... ...
分类:其他好文   时间:2019-10-27 17:06:36    阅读次数:146
半监督学习(三)——混合模型
Semi-Supervised Learning 半监督学习(三) 方法介绍 Mixture Models & EM 无标签数据告诉我们所有类的实例混和在一起是如何分布的,如果我们知道每个类中的样本是如何分布的,我们就能把混合模型分解成独立的类,这就是mixture models背后的机制。今天,小 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-27 10:20:17    阅读次数:209
~postman全局变量与环境变量介绍
postman官方文档:https://learning.getpostman.com/docs/postman/scripts/test_examples/ 一、环境变量 实例:将URL作为环境变量,进行接口访问 1、 通过变量控制台手动设置 2、使用js设置环境变量 3、清除环境变量 4、将bo ...
分类:其他好文   时间:2019-10-24 13:29:39    阅读次数:134
~postman基础断言方法
postman官方文档:https://learning.getpostman.com/docs/postman/scripts/test_examples/ 断言1:检查响应主体是否包含字符串 断言3:检查JSON值 断言4:使用响应头断言 断言5:响应时间小于200ms 断言6:响应状态码 断言 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-24 00:17:33    阅读次数:101
Paper | Deep Residual Learning for Image Recognition
[toc] ResNet的意义已经不需要我在这里赘述。该文发表在2016 CVPR,至今(2019.10)已有3万+引用。由于ResNet已经成为大多数论文的baseline,因此我们着重看其训练细节、测试细节以及bottleneck等思想。 核心: We explicitly reformulat ...
分类:其他好文   时间:2019-10-23 20:05:40    阅读次数:83
Fast and accurate bacterial species identification in urine specimens using LC-MS/MS mass spectrometry and machine learning (解读人:闫克强)
文献名:Fast and accurate bacterial species identification in urine specimens using LC-MS/MS mass spectrometry and machine learning(利用质谱技术和机器学习模型在尿液样本中快速准 ...
分类:系统相关   时间:2019-10-21 11:53:40    阅读次数:79
字典学习(Dictionary Learning)
0 - 背景 0.0 - 为什么需要字典学习? 这里引用这个博客的一段话,我觉得可以很好的解释这个问题。 0.1 - 为什么需要稀疏表示? 同样引用这个博客的一段话,我觉得可以很好的解释这个问题。 左图是新飞行员(不熟练的飞行员)的大脑。图中黄色的部分,是被认为活跃的脑区。右图是老飞行员(熟练的飞行 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-20 19:41:41    阅读次数:814
Learning World
1. 不能在包含JSX 元素的 map 循环中使用 if 表达式2. 不能在Array.map 之外的方法中操作 JSX 数组3. 不能在JSX参数中使用匿名函数4.不支持在render() 之外的方法中定义JSX所有的JSX定义,都要写在 render()中> render(){> const h... ...
分类:其他好文   时间:2019-10-18 15:26:56    阅读次数:83
机器学习介绍及基本概念
什么是机器学习? 机器学习技术的存在,使得人们可以享受强大的垃圾邮件过滤带来的便利,拥有方便的文字和语音识别软件,能够使用可靠的网络搜索引擎,同时在象棋的网络游戏对阵中棋逢对手,而且在可见的将来,我们将拥有安全高效的无人驾驶汽车。 分类: 监督学习(supervised learning)、无监督学 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-18 10:58:43    阅读次数:130
集成学习(二):AdaBoost与LogitBoost
总结两种具体的提升算法: AdaBoost算法: AdaBoost的基本想法是不断调整训练数据中样本的权值来训练新的学习器,对于当前误分类的点在下一步中就提高权重“重点关照一下”,最后再将所有的弱分类器做加权和,对于分类正确率高的权重给得大大(更可靠),分类正确率低的给的权重低乃至是负的权重。其具体 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-16 19:58:16    阅读次数:100
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