原创 《百面》-7.優化算法
1.有監督學習的損失函數 問題1：有監督學習涉及的損失函數有哪些？請列舉並簡述他們的特點。 答：1.二分類問題，Y={1,-1} （1）0-1損失，非凸，非光滑，算法很難優化 ,,當P爲真時取值爲1，否則爲0. （2）Hinge，凸上界，
2020-06-16 05:54:25
原创 ubuntu opencv3.4.0 opencv_contrib cuda 10.0
1.首先要刪除原來的opencv sudo make uninstall cd .. sudo rm -r build sudo rm -r /usr/local/include/opencv2 /usr/local/include/o
2020-05-10 18:07:52
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原创 c程序編譯解釋
最近在編譯ubuntu opencv gpu版本。 1.cmake 與make 的聯繫 參考：https://blog.csdn.net/lisfaf/article/details/90411862 1.make 就是一個批處理，通過
2020-05-09 04:46:58
原创 ubuntu 16.0.4 安裝 cmake 3.17.2
參考：https://blog.csdn.net/king_700/article/details/105752062 0.如果系統有cmake，版本過低，先卸載 sudo apt remove cmake 1.先在官網（https:/
2020-04-30 22:22:26
原创 python深度學習第七章
7.1第二種模型表示方式 # coding=utf-8 """ __project_ = 'Python深度學習' __file_name__ = '7.1函數式API' __author__ = 'WIN10' __time__ =
2020-04-18 13:51:17
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原创 python深度學習第五章
5.1簡單的神經網絡 # coding=utf-8 """ __project_ = 'Python深度學習' __file_name__ = '5.1卷積神經網絡' __author__ = 'WIN10' __time__ = '2
2020-04-18 13:51:17
原创 python深度學習筆記第三章
Table of Contents 3.1神經網絡 3.4電影評論分類，二分類問題 3.5新聞分類:多分類問題 3.6預測房價，迴歸問題 總結： 3.1神經網絡 3.4電影評論分類，二分類問題 # coding=utf-8 """ _
2020-04-12 22:26:19
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原创 python深度學習第二章筆記
2.1MNIST實例 # coding=utf-8 """ __project_ = 'Python深度學習' __file_name__ = '2.1MNIST' __author__ = 'WIN10' __time__ = '20
2020-04-12 22:26:19
原创 pyinstealler 打包keras 程序爲exe
1.安裝pyinstaller pip install pyinstaller 2.使用anaconda 創建虛擬環境 conda create -n hefa python=3.6 3.激活虛擬環境，安裝你需要的包 conda a
2020-04-10 01:26:06
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原创 deeplab v3 訓練自己的圖片
1.deeplab 源碼地址 https://github.com/tensorflow/models 在reserach/deeplab （1）下載源碼 git clone https://github.com/tensorflow
2020-02-21 13:20:30
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原创 特徵工程
公衆號：哥達鴨 https://mp.weixin.qq.com/mp/homepage?__biz=MzIxMTczNDM4NQ==&hid=3&sn=503781aa7d9035f8c96dfb55fc382edc 點贊
2020-02-21 13:20:30
原创 《百面》-4.降維
3.線性判別分析 問題1：對於具有類別標籤的數據，應當如何設計目標函數使得降維的過程中不損失類別信息？在這種目標下，應當如何進行求解？ 答：LDA首先是爲了分類服務的，所以需要找到一個投影w，使得投影后的樣本儘可能按照原始類別分開。 假設
2020-02-21 13:20:30
原创 數字圖像_python
我的公衆號：哥達鴨 https://mp.weixin.qq.com/mp/homepage?__biz=MzIxMTczNDM4NQ==&hid=2&sn=ded8b3adc3994ae5fd163417551b9a75
2020-02-21 13:20:30
原创 《百面》-4.降維（PCA專場）
1.PCA最大方差理論 問題1.如何定義主成分？從這種定義出發，如何設計目標函數使得降維達到提取主成分的目的？針對這個目標函數，如何對PCA問題進行求解？ 答： PCA旨在找到數據中的主成分，並利用這些主成分表徵原始數據，從來達到來降維的
2020-02-21 13:20:30