《深度学习笔记》的笔记（二）：模型和算法的概念的界定

这段概念界定，讲的非常的通俗易懂，非常不错由于我们常常听到"所谓机器学习十大算法"这样的说法，久而久之算法就成了大家学习机器学习的直接目标。在这样的普遍观点下，线性回归、决策树、神经网络等都被划为算法的范畴。如果一定要将线性回归等机器学习方法称为算法，也不是不行，因为算法本身就是一个

常用的机器学习、优化算法

BP神经网络、SVM支持向量机、PCA主成分分析、K-means聚类、CAE卷积自编码、DNN深度神经网络、CNN卷积神经网络、PSO粒子群算法、ACO蚁群算法、GA遗传算法等

深度学习基础-优化算法详解

前言 所谓深度神经网络的优化算法，即用来更新神经网络参数，并使损失函数最小化的算法。优化算法对于深度学习非常重要，如果说网络参数初始化（模型迭代的初始点）能够决定模型是否收敛，那优化算法的性能则直接影响模型的训练效率。 了解不同优化算法的原理及其超参数的作用将使我们更有效的调整优化器的超参数，从而提高模型的性能。

关于非深度学习模型算法到SDC的移植

我们有个算法并没使用深度模型，而是使用opencv实现的算法，要移植到相机上需要怎么操作呢，其中到wk文件、rom包的转换又该怎样处理，有没有相关文档资料的介绍？

基于深度学习的目标检测算法发展（一）

视频接入服务常用的场景就是结合视觉算法构建高级视觉应用，比如智能监控、视频审核等等，其中，基于深度学习的目标检测算法是这些高级应用不可或缺的底座。那么基于深度学习的目标检测算法是如何发展的呢？下文将以简单易懂的方式为您介绍：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/196255

ElasticSearch实战——结合文本分析，推荐算法和元启发式算法实现资源自动分配

间延迟，匹配资源基于个人喜好和习惯而非基于可量化的标准。另外由于工单和资源的数据量巨大，一般的数据库查询很难满足实时查询需求。为了解决查询性能和文本模糊匹配的问题，在案例中尝试使用了工业级实时分布式搜索引擎ElasticSearch，并结合元启发式算法simulated anne

机器学习算法的优缺点(4）-回归算法

回归（Regression）是用于估计两种变量之间关系的统计过程。当用于分析因变量和一个 多个自变量之间的关系时，该算法能提供很多建模和分析多个变量的技巧。具体一点说，回归分析可以帮助我们理解当任意一个自变量变化，另一个自变量不变时，因变量变化的典型值。最常见的是，回归分析能在给定自变量的条件下估计出因变量的条件期望。

机器学习的算法（二）

network）：早期的 RNN 形式是会存在损耗的。尽管这些早期循环神经网络只允许留存少量的早期信息，新近的长短期记忆（LSTM）与门控循环单元（GRU）神经网络都有长期与短期的记忆。换句话说，这些新近的 RNN 拥有更好的控制记忆的能力，允许保留早先的值或是当有必要处理很多系

机器学习 算法分类

　　算法分类　　以下是一些流行的定义。在每种情况下，都会为算法提供一组示例供其学习。　　监督式学习　　为算法提供训练数据，数据中包含每个示例的“正确答案”；例如，一个检测信用卡欺诈的监督学习算法接受一组记录的交易作为输入，对于每笔交易，训练数据都将包含一个表明它是否存在欺诈的标记

机器学习算法介绍—SVM

 支持向量机算法是诞生于统计学习界，同时在机器学习界大放光彩的经典算法。　　支持向量机算法从某种意义上来说是逻辑回归算法的强化：通过给予逻辑回归算法更严格的优化条件，支持向量机算法可以获得比逻辑回归更好的分类界线。但是如果没有某类函数技术，则支持向量机算法最多算是一种更好的线性分类技

智能算法、机器学习、深度学习简介

及到的常用方法有：决策树、支持向量机、回归、朴素贝叶斯分类、隐马尔可夫模型、随机森林、循环神经网络、长短期记忆、卷积神经网络等。 3、深度学习，可以说是基于人工神经网络的机器学习。区别于传统的机器学习，深度学习需要更多样本，换来更少的人工标注和更高的准确率。深度学习利用深度来取代

【转载】机器学习算法

深度学习 - 深度学习 （人工神经网络的研究的概念）

文章目录 深度学习 - 深度学习 （人工神经网络的研究的概念）1、概念2、相关应用场景3、简介4、区别于浅层学习5、典型模型案例6、深度学习是如何进行训练的自下上升的非监督学习自顶向下的监督学习 深度学习 - 深度学习 （人工神经网络的研究的概念）

深度学习目标检测算法的开山之作：RCNN

RCNN作为将深度学习引入目标检测算法的开山之作，在目标检测算法的发展历史上具有重大意义。RCNN算法是两步走算法的代表，即先生成候选区域(Region Proposal)，然后再利用CNN进行识别分类。由于候选区域对于算法的成败起着关踺作用，所以该算法就以Region开头首字母

经典机器学习算法

经典机器学习算法源自1950年代的纯统计学。统计学家们解决的是诸如寻找数字中的模式、估计数据点间的距离以及计算向量方向这样的形式数学(formal math)问题。 今天，一半的互联网都在研究这些算法。当你看到一列“继续阅读”的文章，或者在某个偏僻的加油站发现自己的银行卡被锁定而

三维重建算法综述|传统+深度学习【转】

开启了RGB相机实时三维重建的序幕。此后有 Dynamic Fusion 和Bundle Fusion 等算法。  02 基于深度学习的三维重建算法 我们将基于深度学习的三维重建算法简要地分为三部分，更详细的文献综述将会在后续的公众号的系列文章中做介绍：  在传统三维重建算法中引入深度学习方法进行改