10.1 决定下一步做什么 10.2 评估一个假设 10.3 模型选择和交叉验证集 10.4 诊断偏差和方差 10.5 归一化和偏差/方差 10.6 学习曲线 10.7 决定下一步做什么 10.1 决定下一步做什么 到目前为止，我们已经介绍了许多不同的学习算法，如果你一直跟着这些视频的进度学习，你会 ...
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2016-04-27 18:30:44
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最近数值计算学了Guass列主消元法和三角分解法解线性方程组，具体原理如下： 1、Guass列选主元消去法对于AX =B 1）、消元过程：将（A|B）进行变换为，其中是上三角矩阵。即： k从1到n-1 a、 列选主元 选取第k列中绝对值最大元素作为主元。 b、 换行 c、 归一化 d、 消元 2）、 ...
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2016-04-27 12:30:31
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编辑 函数fir2用来设计多通带任意响应FIR滤波器，该滤波器的幅频特性由向量对f和m确定，f为归一化频率向量，m为对应频率点上的幅度。当设计的滤波器在频率为π的幅度响应不是0时，滤波器的阶数n为偶数 ...
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2016-04-24 15:39:01
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抽取和提交数据虽然也很重要，但是只是传输和装载数据而已。 数据的清洗和归一化是ETL系统为数据增值的步骤，实际上改变了数据。 子系统4——数据清洗系统 主要用于修正脏数据，同时又希望数据仓库提供该数据的准确描述。 数据清洗的目标之一是提供一个用于数据清洗的综合架构，捕捉与数据质量相关的事件，同时在数... ...
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2016-04-21 20:17:39
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直方图均衡化又称为灰度均衡化，是指通过某种灰度映射使输入图像转换为在每一灰度级上有近似相同的像素点的输出图像。在经过均衡化处理后的图像中，像素将尽可能占尽可能多的灰度级并且均匀分布。对于一般的灰度图片来说，灰度级变化范围为0～255.为了计算方便，将灰度范围变为0～1，且连续，连续这个地方一定要注意，这意味着讨论某一个特定灰度级的出现概率是没意义的，这个过程称之为直方图归一化。归一化前的直方图：对应...
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2016-04-19 19:41:51
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图像预处理第7步：标准归一化将分割出来的各个不同宽、高的数字字符宽、高统一 运行效果： ...
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2016-04-19 15:40:41
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1.加载数据(Data Loading) 假设输入是特征矩阵或者csv文件，首先数据被载入内存。 scikit-learn的实现使用了NumPy中的arrays，所以，使用NumPy来载入csv文件。以下是从UCI机器学习数据仓库中下载的数据。 2.数据归一化(Data Normalization) ...
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2016-04-07 20:51:05
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上一篇中我们对训练数据做了一些预处理，检测出人脸并保存在\pic\color\x文件夹下（x=1,2,3,...类别号），本文做训练和识别。为了识别，首先将人脸训练数据 转为灰度、对齐、归一化，再放入分类器（EigenFaceRecognizer）,最后用训练出的model进行predict。 环境 ...
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2016-04-05 14:04:01
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因为工作的原因，本人需要用到分类器来检测目标，所以需要训练自己的分类器 在这里我就简单的说下步骤和注意事项。 HaarTraining步骤 1.正负样本处理 正样本处理需要对正样本进行归一化处理，一般情况下可以用Photoshop对图像进行尺寸统一处理，比如都是20*20或者24*24，其中其它尺寸 ...
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2016-04-01 23:26:32
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在caffe中，网络的结构由prototxt文件中给出，由一些列的Layer（层）组成，常用的层如：数据加载层、卷积操作层、pooling层、非线性变换层、内积运算层、归一化层、损失计算层等；本篇主要介绍loss层 1. loss层总述 下面首先给出全loss层的结构设置的一个小例子（定义在.pro
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2016-03-11 01:14:21
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