原创 機器學習基礎（四）——ConvolutionNeuralNetwork
1、卷積 前向過程 Convolution概念 既然叫卷積神經網絡，那麼就先了解這裏的卷積是什麼，對於卷積神經網絡一般使用離散數據，離散形式的函數f,gf,g 卷積定義如下： (f∗g)[n]=∑m=−∞∞f[m]g[n−m](f∗g)[
2018-08-26 10:55:47
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原创 機器學習基礎（一）——LinearRegression
假設輸入輸出間爲線性關係，其中x∈Rnx∈Rn ,w∈Rnw∈Rn ,預測輸出爲yˆy^ 。定義輸出爲： yˆ=wTXy^=wTX 使用均方誤差作爲P來衡量模型的性能，則損失函數爲（其中12m12m 的2加在常數項不影響結果）： loss
2018-08-26 10:55:38
原创 機器學習基礎(七) —— Face Recognition with GoogLeNet-V1
Face Recognition 1、問題描述 人臉識別問題其實主要分爲兩類： * 人臉驗證 通過一對一比對預測是否屬於同一人臉 * 人臉識別 通過一對多的樣本與數據庫比較預測人臉所屬身份 如果有一些圖片處理的神經網絡的知識的話就會知
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原创 機器學習基礎（二）——LogisticRegression
假設有如下數據集代表y=(0,1)y=(0,1) 兩類不同數據 以P(yˆ=1|x,w)P(y^=1|x,w) 來表示yˆ=1y^=1 的概率,而由於y的取值爲0或1，有P(yˆ=1|x,w)+P(yˆ=0|x,w)=1P(y^=1|x
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原创 機器學習基礎（五）——Residual Network
殘差網絡 1、動機 a、基本問題描述 在一定範圍內隨着神經網絡隨着層數增加可以更明確的學習出不同的特徵從而提升網絡性能。但是由於具體實現時其他問題的干擾導致普通的神經網絡在增加層數到一定數量後再進行這樣的操作反而會導致性能下降，如下圖所示
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原创 機器學習基礎（三）-NeuralNetwork
NueralNetwork模型 一個神經元通常具有多個樹突，主要用來接受傳入信息；而軸突只有一條，軸突尾端有許多軸突末梢可以給其他多個神經元傳遞信息： 據此建立的神經元模型如下，其中σσ 函數被稱爲“激活函數”，實際起到“約束函數”的作
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原创 機器學習基礎(六) —— Car Detection With YOLO(V2)
1、問題描述 應用需要解決的問題是在一段實際公路行駛視頻中實時進行車輛檢測並顯示其位置及預測概率，這裏使用的公路行駛錄像如下(這段視頻資料來自drive.ai)： https://github.com/Alnlll/ML/blob/mas
2018-08-26 10:55:38
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原创 數據分析（一）--pandas數據結構
Series 一組數據以及一組與之相關的數據標籤（索引）組成 創建 In [27]: obj = pd.Series([4, 5, -6, 2]) In [28]: obj Out[28]: 0 4 1 5 2 -6
2018-08-26 10:55:34
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原创 STM32 看門狗
看門狗釋義 看門狗基本功能即爲開啓後需要定時“餵食”，否則就會“咬到系統復位”或“觸發中斷”（僅存在於WWDG），一般用於防止，出現在系統運行的主循環或定時任務中，保證系統在運行，否則復位。 獨立看門狗：獨立看門狗獨立於系統之外，與系統使
2018-08-26 10:55:34
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原创 STM32 Boot模式設置方法
STM32 Boot模式設置方法 1、模式設置 Boot模式設實際指的就是選擇啓動的起始地址區域，在STM32F20x和STM32F21x中存在以下三種模式可供選擇，分別爲片內Flash、系統內存、片內SRAM： 2、BOOT
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