6.k-平均算法 k-平均算法 ,是一种无监督学习算法,为聚类问题提供了一种解决方案。 K-Means 算法把n个点(可以是样本的一次观察或一个实例)划分到k个集群(cluster),使得每个点都属于离他最近的均值(即聚类中心, centroid) 对应的集群。重复上述过程一直持续到重心不改变。 ...
和现有的各种大小的实时目标检测模型进行了对比(包括X,L,M和S)结果显示DEIM可以加速和提升最好的检测器D-FINE [8],成为了目前最强的实时目标检测器。其中提升最明显的是小目标(APs)和高准确的预测(AP75)。例如在D-FINE-X [8]中,DEIM在整体AP仅提升0.7下,却提升了1.3 AP75和1.5 APs。说明了DEIM能有效地...
前面有人让我讲解一下RSA算法,今天我就用我所学的知识讲解一下,首先我们先了解一下RSA RSA是一种非对称加密算法,1977年由罗纳德·李维斯特(Ron Rivest)、阿迪·萨莫尔(Adi Shamir...)和伦纳德·阿德曼(Leonard Adleman)一起提出的,因此以三人姓氏的首字母命名了
目前已知的最强加密算法RSA 前面有人让我讲解一下RSA算法,今天我就用我所学的知识讲解一下,首先我们先了解一下RSA RSA是一种非对称加密算法,1977年由罗纳德·李维斯特(Ron Rivest)、阿迪·萨莫尔(Adi Shamir)和伦纳德·阿德曼(Leonard Adleman)一起提出的,因此以三人姓氏的首字母命名了该非对称加密算法,RSA算法。
首先,CornerNet 通过检测角点确定目标,而不是通过初始候选框 anchor 的回归确定目标,由于没有了 anchor 的限制,使得任意两个角点都可以组成一个目标框,这就对判断两个角点是否属于同一物体的算法要求很高,一但准确度差一点,就会产生很多错误目标框。其次,恰恰这个算法有缺陷。因为此算法在判断两个角点是否属于同一...
今儿分享的十个贝叶斯算法有: 朴素贝叶斯分类器 贝叶斯线性回归 贝叶斯逻辑回归 贝叶斯网络 马尔可夫链蒙特卡洛 变分贝叶斯方法 拉普拉斯近似 高斯过程 贝叶斯优化 层次贝叶斯模型 一起来看看~ 1. 朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier) 朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类方法,假设特征之间是条件独立的。适用...
推导过程可以通过反向传播算法进行参数优化。 核心案例 使用Keras来构建和训练LSTM模型,并使用Matplotlib来绘制数据分析图形。我们使用一个简单的模拟时间序列数据来演示LSTM模型的应用。该数据代表某种时间序列,例如每日温度变化。 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 生成模拟时间序列数据np.random.seed(...
线性回归是最古老也是最简单的回归算法之一,其历史可以追溯到 18 世纪,这种方法在统计学中占据了重要地位,成为许多复杂算法的基础。 原理: 线性回归通过寻找数据点之间的最佳拟合直线,来预测目标变量。其数学模型为: 其中,( y ) 是目标变量,( x ) 是特征变量,( \beta_0 ) 和 ( \beta_1 ) 分别为截距和斜...
综上所述,可知改进后的 Cascade R-CNN 算法是目前(2019.07.07)目标检测方向性能最强的算法,其 mAP 为 50.9。 侃侃 这里将 mAP 作为目标检测最强的指标,确实有失偏颇,不够严谨,因为很多人将目标检测应用在不同的任务上,其实要求的性能也有所不同。但请放心,小编后续会统计一波 FPS最快的目标检测算法 和 mAP-...