原创 損失正則化簡單易懂
模型思想（爲什麼要正則）： 衆所周知，同樣表現下模型參數值（自變量係數）越小越好，因爲y = 214124x1 + 24421x2 + 3x3 這樣的x有輕微變化都會引起y劇烈抖動，在高維情況更爲明顯。因此，在損失函數後加入正則可以減少這
2020-05-31 07:37:12
原创 LeetCode Python
[LeetCode] 3. Longest Substring Without Repeating Characters 最長無重複字符的子串 (Medium) Given a string, find the length of t
2020-04-13 20:13:12
原创 PyTorch NN 常用函數
import torch from toch import nn from torch.nn import Functional as F 卷積 >>> input (batch, in_channel, height, width) -
2020-03-19 13:08:36
原创 Detectron2 測試用例 demo 代碼註釋
demo預測流程: args傳參 -- cfg獲取 -- VisualizationDemo模型建立 (元數據獲取 -- \ DefaultPredictor預測模型 (元結構註冊 -- 指定要評估 -- 元數據註冊 -- 加載模
2020-03-16 11:21:36
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原创 MySQL + Python
創建表格： CREATE TABLE Users( id INTEGER blabla name VARCHAR(128), email VARCHAR(128) ) CREATE TABLE Course( id IN
2020-02-22 04:32:24
原创 Machine Learning SVM Kmeans Logistic Regression PCA 筆記
點贊 收藏 分享 文章舉報 黑山白雪m 發佈了39 篇原創文章 · 獲贊 20 · 訪問量 7萬+ 私信 關注
2020-02-22 04:32:24
原创 Image Segmentation
Main stream: 1. merging technique 2. splitting technique 3. clustering technique 3.1 Hierachical: based on concept
2020-02-22 04:32:24
原创 Using Databases with Python
僅供參考，還是自己做才能提升自己。 2. import sqlite3 conn = sqlite3.connect('emaildb.sqlite') cur = conn.cursor() cur.execute('DR
2020-02-22 04:32:24
原创 深度學習 機器學習 公式中常用的符號
θ theta λ lambda σ,Σ sigma δ delta ε epsilon β beta α aerfa γ gam
2020-02-22 04:32:24
原创 SIFT 尺度不變特徵變換 簡單易懂
很詳細的一個英文博客： http://aishack.in/tutorials/sift-scale-invariant-feature-transform-introduction/ SIFT （Scale-invariant fe
2020-02-22 04:32:24
原创 T檢驗 卡方檢驗 檢驗的要求
SPSS結果： R2：方程的確定性係數，表示方程中變量X對Y的解釋程度。取值在0到1之間，越接近1表明X對Y的解釋能力越強。 單樣本T檢驗：樣本所在的總體均數與已知的總體均數比較。 獨立樣本T檢驗：兩樣本的均數比較。如ADHD組與正常
2020-02-22 04:32:24
原创 數據集合劃分 Machine Learning
通常如果分爲訓練集和測試集，則比例爲7:3 如果分爲訓練集、驗證集和測試集，則比例爲6:2:2. 測試集不應該參與到模型選擇與訓練過程中，如果總集合分佈規律，儘量打亂數據使得訓練驗證測試重分佈均勻。 增加數據會增大方差，減小偏差。
2020-02-22 04:32:24
原创 Coursera Using python to access Web data quiz 4
1 point 1。 Which of the following Python data structures is most similar to the value returned in this line of P
2020-02-22 04:32:24
原创 Fisher r-z變換，z-score標準化與常用標準化
Z-score標準化 這是數據處理最常用的方法 * 目標：均值0，方差1 h(x1) = (h(x1)-mean(h(X))/squareroot(sum of h(xi)*h(xi)) 標準化 (標準差置1) *
2020-02-22 04:32:24
原创 Python 排序算法
1.直接插入排序 平均時間複雜度O（n^2），最好情況O(n)，穩定。 思想：每次迭代確保前2, 3, ...., n個爲排序好的，每次排序從後往前比較 待排序： [49,38,65,97,76,13,27,49] 第一次比較後：
2020-02-22 04:32:24