例如对每个像素使用的图像块的大小为 15x15,然后不断滑动窗口,每次滑动的窗口给 CNN 进行判别分类,因此则所需的存储空间根据滑动窗口的次数和大小急剧上升。查看全文>>
从图中我们可以看出ndarray在存储数据的时候,数据与数据的地址都是连续的,这样就给使得批量操作数组元素时速度更快。查看全文>>
Bagging:对数据进行采样训练; Boosting:根据前一轮学习结果调整数据的重要性。查看全文>>
从线性可分情况下,原问题,特征转换后的dual问题,引入kernel(线性kernel,多项式,高斯),最后是soft margin。查看全文>>
明确问题是进行机器学习的第一步。机器学习的训练过程通常都是一件非常耗时的事情,胡乱尝试时间成本是非常高的。 这里的抽象成数学问题,指的明确我们可以获得什么样的数据,抽象出的问题,是一个分类还是回归或者是聚类的问题。查看全文>>