Cross-corpus speech emotion recognition based on a feature transfer learning method 基于特征迁移学习方法的跨库语音情感识别 清华大学学报. 自然科学版/2016/quote：0 摘要:在实际语音情感识别系统中,训练语 ...
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2020-06-04 21:49:09
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这是比赛的最后一个阶段，模型的集成融合 在传统的机器学习中，模型集成融合有stack,投票等方式，在深度学习中，竟然也可以使用模型集成融合，这让我学到了很多，下面就将这些方法进行一下罗列记录，方便日后思考学习： ###方法一：Droupout droupout经常用作防止模型拟合来使用，但是由于其对 ...
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2020-06-03 00:49:28
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python难学吗?对于这个问题我们经常都会收到大家的提问，到底好不好学习，有什么合适的学习方法?今天小编为大家详细的介绍一下。
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2020-06-02 14:55:03
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概述 决策树是如何工作的 决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。 决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在 ...
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2020-06-02 12:50:22
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数据分析对于各个行业都起到了非常重要的作用，那么应该如何进行数据分析呢?python的出现刚好可以解决我么的烦恼，作为数据分析的一大利器，python做数据分析的时候拥有众多优势，广受大家的喜欢。
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2020-06-02 09:46:21
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 解析：人工智能是机器诠释的人类智能，是机器学习和深度学习后想实现的结果和目的，机器学习是实现人工智能的方法，深度学习是机器学习算法中的一种算法，一种实现机器学习的技术和学习方法。 2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。 解析：卷积神经 ...
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2020-06-01 11:53:33
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本节主要讲解如何使用集成学习来提高预测的精度 ###集成学习方法 在机器学习中的集成学习可以在一定程度上提高预测精度，常见的集成学习方法有Stacking、Bagging和Boosting，同时这些集成学习方法于具体验证集划分联系密切。 由于深度学习模型一般需要较长的训练周期，如果硬件设备不允许，建 ...
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2020-05-31 13:16:39
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首先写一下我为什么想写这样一个系列的博文？
距离大学毕业已经八九年的时间了，至今回忆起当年学习C语言的坎坷之路，自己走了很多的弯路，虽然当时学习的很艰难，但是正是那时候打下的坚实基础，成就了现在工作上可以说是游刃有余吧，作为“过来人”想给正在正在大学里学习C语言的同学一些学习方法和借鉴，希望大家在学习的过程中不在那么辛苦，有一个”大哥哥“一样的人帮助大家一块把C语言这门功课学好、学懂、考过、实战，为以后的工作能够打下良好的基础。
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2020-05-30 12:58:23
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本文介绍了针对few-shot图像分类的最新代表性元学习方法。 建立必要的符号后，我们首先在数学上制定few-shot learning，并为一般的one-shot训练和评估提供一个伪编码算法。 然后，我们提供分类学和对最近的少量元学习方法的简要回顾，以帮助研究人员快速掌握该领域的最新方法。 最后，... ...
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2020-05-30 10:59:27
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1.命令行模式中 2. 学习方法：守破离 《程序员修炼手册》 http://www.bjsxt.com/xiulian.html 抓大放小，重点在于形成体系，抓住主要的点，不在某个点纠结过多（太难理解就跳过）。 ...
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编程语言 时间：
2020-05-29 21:11:09
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