Dulpee的博客

机器学习术语表 本术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。AA/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法，用于将两种或多种技术进行比较，通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好，而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较，但也适用于任意有限数量...

概述下面给大家介绍一下人脸关键点检测之ASM、AAM模型，人脸关键点检测主要是在人脸图像中定位出关键位置如脸部轮廓、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等，是人脸识别中重要的基础环节，应用场景主要有人脸姿态矫正、3D人脸重建、表情识别、脸型识别等。人脸关键点标注图:人脸关键点检测的算法大致有如下几个，ASM主动形状模型、AAM主动表观模型、CLM局部约束模型、CPR级联姿态回归模型之后就是深度学习，本...

有监督学习:通过标注数据进行学习的方法，就叫做有监督学习无监督学习:一组数据中只有样本没有标签，通过数据的特征进行学习的方法叫做无监督学习泛化能力:算法的鲁棒性，对未知样本数据的适应能力。方差:表示数据的离散程度过拟合:一个训练好的模型中训练集上指标很好而在测试集上表现不好，解决方法:减少特征、增加数据量欠拟合:模型在训练集上指标不好并且在测试集上表现也不好，解决方法:增加特征、增加数据...

监督学习:通过标注数据进行学习的方法无监督学习:当一组数据很难获取标签的时候采用无监督学习，一般采用的方法是聚类分析。损失函数:一种衡量指标，用于衡量模型的预测偏离其标签的程度，在求解最优化问题的时候一般通过损失函数来对模型参数进行评估。线性回归:一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化。方差:表示一...