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调优的关键指标：精度，性能，能耗，可解释性。精度，指模型输出与预期结果的百分比（匹配程度），比如图像分类中的准确度，精确度，召回率，F1值等，目标检测中的mAP或语义分割任务中的平均交并比等。通常这些精度值越高，则模型的能力越强。性能，主要指模型的推理时延，吞吐量，模型对资源的消
的规则。4.SVM算法 SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。 SVM的主要思想可以概括为两点： 1.它是针对线性可分情况进行分析，对于线
专业工具软件课程学习心得 部分资源链接： 1 http://download.csdn.net/detail/zhangrelay/9799032 2 http://download.csdn.net/detail/zhangrelay/9799055 3 http://pan
算法”列表中，选择“ResNet_v1_50”算法。运行参数：选择“ResNet_v1_50”算法后，默认包含“max_epoches”参数，默认值为“100”。1个epoch代表整个数据集训练一遍，此运行参数表示训练100个epoch，“max_epoches”值越大训练时间越
可解释的AutoML图表示方法(e-AutoGR)，该方法在性能估计过程中利用可解释的图特征，并通过非线性去相关加权回归学习不同超参数的去相关重要权重，以影响模型性能。这些学习到的重要权重在超参数搜索过程中可以反过来帮助提供更多的洞察力。我们从理论上证明了去相关加权算法的正确性。
这是一个github网站11W+星标的项目教程，对于前15天的基础部分，作者还专门配套了视频讲解，帮助小白尽快弄懂基础知识，快速入门进行学习。 https://github.com/jackfrued/Python-100-Days 4 [ LeetCode ]
学习笔记|广义拉格朗日函数与KKT条件的应用中提到了凸函数的性质，今天来对凸函数及其性质做个回顾。 1. 凸函数的定义 凸函数可以有多种相互等价的定义，它们也揭示了凸函数的重要性质。 那么什么是凸集？ 定义7所谓Hesse矩阵 2. 凸函数的性质 后记
不会因为他们从未支付过的产品和服务而被收费。如果想了解如何检测在线支付欺诈，本文适合你。在本文中，我将带你完成使用 Python 进行机器学习的在线支付欺诈检测任务。 文章目录 一、数据集 二、案例实践
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任务求解。-- 多分类任务拆解成多个二分类器 首先了解下进行多分类学习任务的策略，第一种策略是直接采用支持多分类的模型，例如K近邻分类器、决策树等，第二种策略则是利用多个二分类学习期来解决多分类问题。第一种策略中的多分类模型后面会逐一详细介绍，这里重点介绍下第二种策略。 第二种策
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Python学习笔记：生成器（Generator） 拥有迭代序列的一致方式，比如列表里的对象或文件里的行，是Python的一项重要特性。这是通过迭代器协议的方式来完成的，一种生成可迭代对象的通用方式。例如，迭代一个字典会生成字典键构成的集合。
功能描述 明星人物识别 可识别图像中包含的明星人物信息 可识别图像中包含的明星人物信息 网红人物识别 可识别图像中包含的网红人物信息 可识别图像中包含的网红人物信息 产品优势 识别准确 基于华为自研的深度图像识别审核模型，识别准确率高 基于华为自研的深度图像识别审核模型，识别准确率高
1、自动填充功能介绍 2、实现自动填充功能 MybatisPlus学习笔记（七）😁 Code皮皮虾 一个沙雕而又有趣的憨憨少年，和大多数小伙伴们一样喜欢听歌、游戏，当然除此之外还有写作的兴趣，emm…，日子还很长，让我们一起加油努力叭🌈 欢迎各位小伙伴们关注我的公众
三、网络应用程序的工作方式 1. C/S方式（客户/服务器方式） 在采用客户/服务端方式的网络应用程序中，客户是服务的请求方，服务器是服务提供方。服务器可接受来自多个客户的请求并提供相应服务。 2. P2P方式 在P2P方式中，通常无固定的服务请求方和服务提供方。也就是不区分客户和服务器。 四、电路交换和分组交换
-for-drummers） 2、将提取特征保存在JSON文件夹中3、将特征提供给决策树进行训练以决策树为例，这是一种常见的机器学习算法，并不涉及“神经网络”、“深度学习”的范畴。简言之，决策树是一种以递归方式学习每个特征的阈值并将数据分类的系统。 Peter 创建了一个决策树模型
用。 前提条件 为了保证训练结果中输出Summary文件，在编写训练脚本时，您需要在脚本中添加收集Summary相关代码。 TensorFlow引擎的训练脚本中添加Summary代码，具体方式请参见TensorFlow官方网站。 注意事项 运行中的可视化作业不单独计费，当停止Notebook实例时，计费停止。
概述 今天接着学习设计模式，今天要学习的模式是策略模式。PS: 最近有点懈怠了。沉迷于业务代码不能自拔，自己的学习进程被中断了，实在是不应该。闲话不多说，我们接着看看策略模式。 引子 一个比较典型的策略模式的应用场景是：商场的促销活动，不同的促销活动我们可以编写不同的算法。
目录 欢迎订阅本专栏，持续更新中~ 本专栏前期文章介绍！ 机器学习配套资源推送 进阶版机器学习文章更新~ 点击下方下载高清版学习知识图册 概率图模型 隐马尔可夫模型(HMM
Singirikonda正如巴菲特所言：「近似的正确好过精确的错误。」在机器学习中，过拟合（overfitting）会使模型的预测性能变差，通常发生在模型过于复杂的情况下，如参数过多等。本文对过拟合及其解决方法进行了归纳阐述。在机器学习中，如果模型过于专注于特定的训练数据而错过了要点，那么该模型就
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