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多類別分類（Multiclass Classification）一個樣本屬於且只屬於多個類中的一個，一個樣本只能屬於一個類，不同類之間是互斥的。多標籤分類（Multilable classification）多標籤分類又稱多標籤學習

2020-06-16 08:49:55

https://blog.csdn.net/SecondLieutenant/article/details/80693765

2020-06-16 08:49:55

想象你開着一架黑鷹直升機，得到命令攻擊地面上一隻敵軍部隊，於是你連打數十梭子，結果有一下幾種情況: 子彈基本上都打在隊伍經過的一棵樹上了，連在那棵樹旁邊等兔子的人都毫髮無損，這就是方差小（子彈打得很集中），偏差大（跟目的相距甚遠）。子彈

2020-06-16 08:49:55

MobileNetV1就是把VGG中的標準卷積層換成深度可分離卷積就可以了。 Mobile Net採用了深度可分離卷積。深度可分離卷積分爲逐深度卷積和逐點卷積。逐深度卷積的通道數爲1，卷積核數量爲輸入特徵圖的通道數。每個卷積核分別與輸

2020-05-21 23:58:50

方差、偏差與bagging、boosting的關係偏差指的是算法的期望預測與真實值之間的偏差程度，反映了模型本身的擬合能力；方差度量了同等大小的訓練集的變動導致學習性能的變化，刻畫了數據擾動所導致的影響。當模型越複雜時，擬合能力就越

2020-05-11 21:36:30

yolov3（one-state）和faster-rcnn（two-stage）的表現差異主要原因是: 1、大量前景（positive）和背景（negative）數量不平衡導致。

2020-05-11 21:36:30

Yolov1 參考資料鏈接：https://www.jianshu.com/p/cad68ca85e27 將一幅圖像分成S*

2020-04-21 17:00:54

DictVectorizer的處理對象時符號化（非數字化）的但是具有一定結構的特徵數據，如字典等，將符號轉成數字0/1表示。 test_dict = [{'name':'zhang','old':23},{'name':'wang','

2019-07-30 05:53:28

Python基礎： 1、Python環境安裝（anaconda）； anaconda是python的包管理器和環境管理器。 Anaconda附帶了一大批常用數據科學包，它附帶了conda、Python和 150 多個科學包及其依賴項。因此

2019-07-30 05:53:28

學習計劃：第一週一、本週學習內容：知識點：數據的描述性統計主要包括： 1、數據的集中趨勢：衆數、中位數、平均數、分位數、極差；算

2019-07-30 05:53:28

第一步：識別問題首先明確這個問題是分類還是迴歸，通過問題和數據就可以判斷出來，數據由X和label列構成，label可以一列也可以多列，可以是二進制也可以是實數。當它爲二進制時，問題屬於分類，當它爲實數時，問題屬於迴歸。

2019-04-08 16:26:46

神經網絡是用來處理非線性關係的，輸入和輸出之間的關係可以確定（存在非線性關係），可以利用神經網絡的自我學習（需要訓練數據集用明確的輸入和輸出），訓練後權值確定，就可以測試新的輸入了。遺傳算法是用來解決最值問題的，生物進化

2018-12-29 04:44:18

adaboost提高那些被前一輪分類器錯誤分類樣本的權值，而降低那些被正確分類樣本的權值。這樣一來，那些沒有得到正確分類的數據，由於其權值的加大而受到後一輪的弱分類器的更大關注。第二，adaboost採取加權多數表決的方法

2018-10-10 10:04:27

1、當我們定義一個class的時候，我們實際上就定義了一種數據類型。我們定義的數據類型和python自帶的數據類型，比如str、list、dict沒什麼兩樣。

2018-09-30 10:21:12

1、三種主要的降維技術：主成分分析；因子分析；獨立成分分析。 2、主成分分析（PCA）：優點：降低數據的複雜性，識別最重要的多個特徵。缺點：不一定需要，且可能損失有用信息。主要步驟：去除平均值計

2018-09-14 23:56:45