思考回归

图像处理任务 分类,定位,检测,图像分割辨析: 定位: 每张图片只有单个对象(可以有多个类),后面有提到,一般只要是固定个对象即可,不一定是一个(人体姿势判断部分)由于实现相对简单,所以能划分为定位任务时尽量划分为定位任务 检测: 每张图片可以有多个对象和多个类 分割: 不是简单的画框,而是围出轮廓,本节不予讨论 图像分类&定位 定位任务引入 和分类任务输出一个代表类标签的向量不同,定位任务输出的是描述框的四个数字,而网络评估不使用准确率而使用IOU.[注]IOU定义如下: 矩形框A.B的一个重

  在程序发展的每一个阶段所产生的问题是,每次重复的的回归测试所需时间太长,而且往往被证实功能并无明显变化.因此,缺陷存在的可能性是相当低的.自然的,其产生的结果就是,我们得出一个想法,自动化所有回归测试的场景,并拒绝手动进行回归测试.这里的好处非常显而易见: 自动化测试比人工更快; 自动化测试可以在任何时间进行; 自动化测试非常精确; 自动化可以用在几乎所有的测试过程中 可以自动创建报告. 但不幸的是,很少有关于回归测试自动化中所包含的陷阱的讨论. 在您开始进行自动化回归测试前,必须要解决几个

还是不习惯这种公式的编写,还是直接上word.... 对上面的(7)式取log后并最大化即可得到最小二乘法,即 argmaxθ J(θ) 思考二:线性回归到逻辑回归的转变: 1) 引入逻辑回归,假设用线性回归来做分类问题,设为二分类,即y取0或1. 则会出现如下的情况: 这种情况下是能很好的分类的,但若数据是如下所示呢: 则分类很不好. 思考三:逻辑回归损失函数的得来(解释):     答,也是通过最大似然得到的.y的取值为0,1:则认为这是一个伯努力的分布,也称为两点的分布,则公式表示如下:

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在知乎上搜索相关问题,有人推荐<数学之美>,之前粗略看过一次,这次想重新看一下并且做个读书笔记.下面是关于自然语言理解方面的一些读书笔记和自己的思考. 一． 自然语言处理历史: 自然语言处理最初发展的20多年里,相关科学家都极力通过电脑模拟人脑,试图用这种方式来处理人类语言,但是这种方式被证明是行不通的,成功几乎为零.NLP发展的第二阶段是70年代之后,科学家们终于找到了基于数学模型和统计的方法. 第一阶段的时候,学术界对人工智能和自然语言理解的普遍认识是:要让机器完成翻译或者语音识别等等,必

一.决策树通俗到深入理解 我们知道决策树可以用来分类,同样可以用来回归,我们主要其应用于分类的情况,回归其实是相似的. 举一个例子,一家银行要确定是否给用户发信用卡,那么它要根据用户的基本信息来确定是否要发给这个用户,假设我们知道用户的信息如下: 年龄 是否有工作 是否有自己的房子 信贷情况 性别 青年.中年.老年 是.否 是.否 差.非常差.一般.好.非常好 男.女 分类的结果当然是:发信用卡,不发信用卡 如果学过逻辑回归算法的话,我们知道,它是把这些特征进行加权之后的和然后带入sigmod函

我算是一个很爱动手的人,而且动手能力也是很强的.记得小的时候家里的,电风扇,吹风机,录音机,VCD我都拆过,非常好奇里面到底是些什么东西,不过往往我把东西拆了都不能还原.常常招来家里人的责骂.呵呵不过我还是不会怕他们的. 上了初中的时候对物理非常的感兴趣,我没周五都会把书上的试验自己做一遍,做的时候都很废寝忘食 很多东西现在都还蛮有印象,初中的时候学声音方面的知识有个试验是用啤酒瓶做乐器,我回家就搞了一个, 学光学部分的时候,我自己用易拉罐,白炽灯,放大镜,做了一个简单的幻灯机,能够把透明塑料上

读了<思考的艺术>推荐指数四星半.剩下的那半颗星是因为还没把题目做完,我会记得回头补上. 1 自省:“照镜子”,看看思维有哪些缺陷.这是读之前给自己提的问题,读完以后发现思维不仅有缺陷而且还不少.幸运的是,思维是可以锻炼,而且不大需要高智商.这句话不是我说的,不过感觉有点道理:P至少我看到了希望. 2 目标:按部就班完成任务,还是创新?思考的目标就是解决问题,问题的难易程度和思考的方式决定了最终的收成.现在流行讲“创新”,要实践创新首先思路得跟上.书里介绍了批判性思维.批判性阅读的步骤等实用信

1)幸存偏误 由于日常生活中更容易看到成功.看不到失败,你会系统性地高估成功的希望. 尽可能常去逛逛曾经大有希望的项目.投资和事业的墓地,这样的散步虽然伤感,但对你是有好处的. 2)游泳选手身材错觉 游泳选手之所以成为出色的游泳选手,是因为他们拥有这样的身材,他们的身材是一种选择标准,而不是他们运动的结果. 模特儿天生丽质,因此才被选来拍化妆品广告,而不是化妆品让人漂亮. 3)过度自信效应 请对所有预测持怀疑态度,尤其是当这些预测是由所谓的专家们作出的时候,请在筹划任何事情都从悲观的角度出发,作