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今日已更新 886 篇代码解决方案

  • 1：机器学习中的三种误差

    在机器学习中误差有三种来源1.Noise（噪声）2.Bias（偏差）3.Variance（方差） 数据固有存在noise 偏差的定义 以预测房屋价格为例用不同<em>训练</em>集<em>训练</em>的模型

    https://www.u72.net/daima/0bkd.html - 2024-08-28 14:43:09 - 代码库
  • 2：Some Improvements on Deep Convolutional Neural Network Based Image Classif ication

    本文的大概思想就是：       （1）增加<em>训练</em>样本；（2）增加测试样本预测数量；（3）多个CNN模型的融合；一、增加<em>训练</em>样本的数量     常用的增加样本的方法有

    https://www.u72.net/daima/xvvc.html - 2024-07-17 04:16:11 - 代码库
  • 3：机器学习【1】概念

    机器学习的主要任务就是分类，通过通过<em>训练</em>数据<em>训练</em>算法，最终可以将实际的数据分到合适的类别中监督学习算法

    https://www.u72.net/daima/1fz5.html - 2024-07-18 22:53:28 - 代码库
  • 4：Regularization —— linear regression

    因为在机器学习的一些模型中，如果模型的参数太多，而<em>训练</em>样本又太少的话，这样<em>训练</em>出来的模型很容易产生过拟合

    https://www.u72.net/daima/4u65.html - 2024-07-22 06:41:33 - 代码库
  • 5：fine-tuning

    fine-tuning是微调的意思，是用别人<em>训练</em>好的模型(即pre-trained model)，加上我们自己的数据，来<em>训练</em>新的模型。

    https://www.u72.net/daima/m3k5.html - 2024-09-17 09:12:44 - 代码库
  • 6：CUGBACM Codeforces Tranning 3 题解

    cid=62515#overview描述：第三场CF<em>训练</em>了，这次做的挺搞笑的，我记得这是内天持续<em>训练</em>九个小时中的

    https://www.u72.net/daima/nzc0s.html - 2024-08-01 15:32:11 - 代码库
  • 7：使用BOF实现动物分类：matlab版本

    1.<em>训练</em>集测试集划分（同上一篇）2.代码部分1）<em>训练</em>部分代码：training.m%% 该函数是使用Bag of Features来提取test_images

    https://www.u72.net/daima/ndsmk.html - 2024-09-30 01:55:02 - 代码库
  • 8：人脸检測流程及正负样本下载

    人脸检測做<em>训练</em>当然能够用OpenCV<em>训练</em>好的xml。可是岂止于此。我们也要动手做！~首先是样本的选取。样本的选取非常重要。找了非常久才发现几个靠谱的

    https://www.u72.net/daima/nzm6x.html - 2024-09-23 03:44:04 - 代码库
  • 9：交叉熵

    交叉熵可在神经网络(机器学习)中作为损失函数，p表示真实标记的分布，q则为<em>训练</em>后的模型的预测标记分布，交叉熵损失函数可以衡量真实分布p与当前<em>训练</em>得到

    https://www.u72.net/daima/nrn5f.html - 2024-10-12 20:20:39 - 代码库
  • 10：机器学习入门之四：机器学习的方法--其它算法（转载）

    　　转自 飞鸟各投林　　　　4、聚类算法 　　前面的算法中的一个显著特征就是我的<em>训练</em>数据中包含了标签，<em>训练</em>出的模型可以对其他未知数据预测标签。在

    https://www.u72.net/daima/nvc2s.html - 2024-10-29 17:34:01 - 代码库
  • 11：python--pickle序列化（持久化）

    　　机器学习过程分为<em>训练</em>过程和预测过程。<em>训练</em>过程得到一个模型，预测过程得到预测结果。为了节省时间，最好能够在每次执行预测时，调用已经构造好的模型，而

    https://www.u72.net/daima/nn9uh.html - 2024-09-21 06:27:19 - 代码库
  • 12：多个变量的线性回归

    xj(i):第i个<em>训练</em>样本中的第j个变量。x(i)：第i个<em>训练</em>

    https://www.u72.net/daima/nwzrv.html - 2024-11-03 23:27:02 - 代码库
  • 13：K近邻分类法

    K近邻法       K近邻法：假定存在已标记的<em>训练</em>数据集，分类时对新的实例根据其K个最近邻的<em>训练</em>实例的类别，通过多数表决等分类决策规则进行预测。

    https://www.u72.net/daima/hf70.html - 2024-08-13 07:54:19 - 代码库
  • 14：caffe模型各层数据和参数可视化

    先用caffe对cifar10进行<em>训练</em>，将<em>训练</em>的结果模型进行保存，得到一个caffemodel，然后从测试图片中选出一张进行测试，并进行可视化。

    https://www.u72.net/daima/bkbe.html - 2024-08-15 18:54:28 - 代码库
  • 15：树屋阶梯（codevs 1741）

    题目描述 Description　　暑假期间，小龙报名了一个模拟野外生存作战<em>训练</em>班来锻炼体魄，<em>训练</em>的第一个晚上，教官就给他们出了个难题。由于地上露营湿气重，必须

    https://www.u72.net/daima/h9k7.html - 2024-08-13 20:21:58 - 代码库
  • 16：OpenCV Machine Learning 之 K最近邻分类器 K-Nearest Neighbors

    K-Nearest Neighbors该算法存储所有的<em>训练</em>样本（已知标签），然后通过分析新给的样本（标签未知）与已知标签的<em>训练</em>样本的相&amp;#20284;度，

    https://www.u72.net/daima/k2me.html - 2024-07-07 05:39:19 - 代码库
  • 17：将.dat文件导入数据库

    但是这个先需要一些样本进行<em>训练</em>，感觉文本分类和&quot;按图索骥&quot;差不多，<em>训练</em>的文章样

    https://www.u72.net/daima/uxm2.html - 2024-08-22 08:31:55 - 代码库
  • 18：郑捷《机器学习算法原理与编程实践》学习笔记（第二章 中文文本分类（二）—朴素贝叶斯算法）

    （上接第二章）　　2.3 分类算法：朴素贝叶斯　　2.3.1 贝叶斯公式推导（略）　　分类的流程：　　　　第一阶段：<em>训练</em>数据生成<em>训练</em>样本集：TF-IDF

    https://www.u72.net/daima/1nbk.html - 2024-08-30 00:02:19 - 代码库
  • 19：机器学习-线性回归

    Linear Regreesion        线性回归属于监督学习，因此方法和监督学习应该是一样的，先给定一个<em>训练</em>集，根据这个<em>训练</em>集学习出一个线性函数，然后测试这个函数

    https://www.u72.net/daima/1ku2.html - 2024-07-18 20:24:09 - 代码库
  • 20：逻辑回归

    . + anXnX是影响Z的变量 a为权重 <em>训练</em>权重的过程 类似于<em>训练</em>一层神经网络 函数值域为[0, 1]对应于概率值 逻辑

    https://www.u72.net/daima/3nz2.html - 2024-09-02 09:11:10 - 代码库