CV之FC(H+k机器学习):基...基于每人几张人脸图片训练hk模型实现国内外明星新人脸图像的姓名预测准确度高达100 CV之FC(H+k机器学习):基... CV之FC(H+k机器学习):基于每人几张人脸图片训练H+k模型实现(国内外明星)新人脸图像的姓名预测(准确度高达100%) 输出结果 设计思路...
1. 分类的准确度高,并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强; 2. 对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力,能充分逼近复杂的非线性关系,具备联想记忆的功能等。 缺点: 1. 神经网络需要大量的参数,如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值; 2. 不能观察之间的学...
并且很多指标可以对多种不同的机器学习模型进行评价,如精确率-召回率(precision-recall),可以用在分类、推荐、排序等 在这里我分享均方误差(MSE)、精确率-召回率(precision-recall)和归一化折损累计增益(NDCG)三个不同用处的评价指标。 一、均方误差(MSE) 均方误差(MSE),检测模型预测值和真实值的偏差,可用在回归...
09 bagging和随机森林 随机森林是最流行和最强大的机器学习算法之一。它是一种被称为Bootstrap Aggregation或Bagging的集成机器学习算法。 bootstrap是一种强大的统计方法,用于从数据样本中估计某一数量,例如平均值。它会抽取大量样本数据,计算平均值,然后平均...
一、机器学习 1.1 机器学习定义 计算机程序从经验E中学习,解决某一任务T,进行某一性能P,通过P测定在T上的表现因经验E而提高 eg:跳棋程序 E: 程序自身下的上万盘棋局 T: 下跳棋 P: 与新对手下跳棋时赢的概率 1.2 监督学习 supervised learning 1.2.1 监督学习定义 ...
简单的机器学习c语言代码 系统软件采用C语言编程,主要包括主程序、运动控制程序、灭火程序和回家程序等部分,主要用到的算法有沿墙走算法和趋光走算法。在程序设计中,通过传感器采集信息,按照沿墙走算法控制机器人的行动,当发现火源后按照趋光走算法迅速、准确地靠近火源、灭火并回家。程序运行中应避免机器人碰撞障碍物...
( ) A.人工智能就是机器学习 B.机器学习只是人工智能中的一个方向 C.人工智能最近十年受到深度学习的驱动较多 D.人工智能就是深度学习 我的答案:AD 2. [判断题] 哲学思维对于人工智能的重要性表现在,哲学所强调的批判性思维有助于认清人工智能发展中的问题。( ) 我的答案 :对 3. [判断题] 深度学习在...
机器学习可以分为两个阶段,制作人工神经网络的“学习阶段”和利用已完成的人工神经网络输出正解的“()”。A.判断阶段B.预测阶段C.验证阶段D.训练阶段
第四步:实用机器学习 没什么好说的,首推吴恩达的《机器学习》,必须学,不解释 https://www.coursera.org/learn/machine-learning? 然后就可以去deeplearning.ai学习如下几门(链接不贴了,自行搜索吧) Neural Networks and Deep Learning Improving Deep Neural Networks: Hyper-parameter tuning, Regularization, and ...
距离度量是有监督和无监督学习算法的基础,包括k近邻、支持向量机和k均值聚类等。 距离度量的选择影响我们的机器学习结果,因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。因此,我们在决定使用哪种测量方法时应该谨慎。但在做出决定之前,我们需要了解距离测量是如何...