
【机器学习】
文章平均质量分 89
Houchaoqun_XMU
计算机科学与技术专业的一名学生,记录、分享所学所闻!
展开
专栏收录文章
- 默认排序
- 最新发布
- 最早发布
- 最多阅读
- 最少阅读
-
【期刊&&会议】机器学习&&深度学习 + 计算机视觉(To be continued..)
收集一些关于计算机视觉领域的资源。原创 2017-06-03 14:02:16 · 3790 阅读 · 0 评论 -
【python】还原二进制图像(可视化):mnist,cifar10,cifar100
Mnist参考网址:1)http://blog.youkuaiyun.com/u014046170/article/details/47445919#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-from PIL import Imageimport structdef read_image(filename): f = open(filenam...原创 2018-03-20 22:22:37 · 2610 阅读 · 3 评论 -
【Active Learning - 01】深入学习“主动学习”:如何显著地减少标注代价
主动学习系列博文:【Active Learning - 00】主动学习重要资源总结、分享(提供源码的论文、一些AL相关的研究者):https://blog.youkuaiyun.com/Houchaoqun_XMU/article/details/85245714【Active Learning - 01】深入学习“主动学习”:如何显著地减少标注代价:https://blog.youkuaiyun.com/Hou...原创 2018-07-08 17:50:46 · 27084 阅读 · 33 评论 -
【时间序列 - 04】tsfresh:一种“提取时间序列特征”的包
Install 假设你的PC已经装了python开发环境: ## 使用pip直接安装pip install tsfresh## 测试是否安装成功from tsfresh import extract_features 如果还没装python环境,建议安装Anaconda,可参考:https://blog.youkuaiyun.com/houchaoqun_xmu/article/d...原创 2018-09-07 13:39:59 · 17373 阅读 · 3 评论 -
【Active Learning - 03】Adaptive Active Learning for Image Classification
【2013-CVPR】Adaptive Active Learning for Image Classification阅读时间:20181023:摘要20181024:Related Work20181025:Uncertainty Measure、Information Density Measure、A Combination Framework20181026:...原创 2019-04-26 22:52:51 · 3780 阅读 · 1 评论 -
【Active Learning - 04】Generative Adversarial Active Learning
【2017.11.15】Generative Adversarial Active Learning相关文档:【2017】Generative Adversarial Active Learning.pdf【2017】Generative Adversarial Active Learning_PPT.pdf学习笔记:GAN + Active learning主要步骤:GANs ...原创 2019-04-28 09:52:20 · 2531 阅读 · 2 评论 -
【Active Learning - 06】面向图像分类任务的主动学习系统(理论篇)
主动学习策略研究(学位论文)本文目的:本文旨在构思并设计一套基于主动学习算法的系统,核心功能包括:1)业务需求满足某些条件下,对于某些任务(如,图像分类、NLP等等),可以显著地减少样本标注代价;2)提供一套完整的流程,包括后台的“模型/算法”、“打标系统”和前端的“用户交互界面”,让使用者能够更加友好地与后台算法进行交互;3)可扩展性:将这套系统的后台比喻为一个武器库,我们需要不断充实和完善...原创 2019-05-01 00:20:46 · 3451 阅读 · 0 评论 -
【Active Learning - 05】Adversarial Sampling for Active Learning
ADVERSARIAL SAMPLING FOR ACTIVE LEARNING阅读时间:2019.01.02:早上-选择要精读这篇论文;晚上-abstract、Introduction 部分;论文:https://arxiv.org/pdf/1808.06671.pdf作者(PHD)信息:ETH Zurich, Switzerland - 瑞士苏黎世联邦理工学院...原创 2019-05-01 11:46:34 · 1510 阅读 · 2 评论 -
【Active Learning - 07】面向图像分类任务的主动学习系统(实践篇 - 展示)
本文目的:本文主要围绕主动学习方法的实际应用场景,首先,简要介绍了主动学习方法在实际应用中可能遇到的问题。然后,针对这些问题,我们设计并实现了一个面向图像分类任务的主动学习系统,并围绕部分核心功能模块展开介绍。最后,通过模拟实际应用场景对系统的有效性和稳定性进行验证。雏形详见我的2019年04月份总结(提供了一个演示小视频):https://mp.weixin.qq.com/s/syzW3...原创 2019-06-12 22:33:43 · 4059 阅读 · 5 评论 -
【Active Learning - 09】主动学习策略研究及其在图像分类中的应用:研究背景与研究意义
主动学习系列博文:【Active Learning - 00】主动学习重要资源总结、分享(提供源码的论文、一些AL相关的研究者):https://blog.youkuaiyun.com/Houchaoqun_XMU/article/details/85245714【Active Learning - 01】深入学习“主动学习”:如何显著地减少标注代价:https://blog.youkuaiyun.com/Hou...原创 2019-08-31 21:56:32 · 4127 阅读 · 0 评论 -
【Active Learning - 10】图像分类技术和主动学习方法概述
主动学习系列博文:【Active Learning - 00】主动学习重要资源总结、分享(提供源码的论文、一些AL相关的研究者):https://blog.youkuaiyun.com/Houchaoqun_XMU/article/details/85245714【Active Learning - 01】深入学习“主动学习”:如何显著地减少标注代价:https://blog.youkuaiyun.com/Hou...原创 2019-09-21 23:42:09 · 3848 阅读 · 2 评论 -
Windows + CUDA + Anaconda + TensorFlow + PyCharm
【深度学习-tensorflow】CUDA + Anaconda + tensorflow + PyCharm研究生期间的第一学年,机器学习和深度学习的氛围很浓,包括各种学术报告,各种讲座,还有老师课上的经验之谈。这学期的《机器学习》课程中,王老师提到了【深度学习】的重要性,并告诉我们,“如果不懂得深度学习,那么将来工作都不好找了”(应该是因为我们是计算机系的硕士学生,想让我们找到更好的工作)...原创 2017-03-24 11:36:10 · 13996 阅读 · 5 评论 -
写个python脚本下载并解压 MNIST, CIFAR10, SVHN 数据集(2)
【UpdateTime:201706013】写个python脚本下载并解压 MNIST, CIFAR10 和 SVHN 数据集一、本文目的MNIST之于机器学习&&深度学习,就相当于cout<<"hello world"之于编程(引用于tensorflow教程)。最近刚入门深度学习,当然也不忘学习机器学习,接触了各种MNIST相关的案例。本文的主要贡献是基于上一篇博文...原创 2017-06-13 15:42:03 · 5782 阅读 · 1 评论 -
写个python脚本下载并解压 MNIST 数据集(1)
【UpdateTime:201706011】写个python脚本下载并解压MNIST一、本文目的MNIST之于机器学习&&深度学习,就相当于cout二、环境1、Ubuntu环境:http://blog.youkuaiyun.com/houchaoqun_xmu/article/details/724531872、Anaconda2:htt原创 2017-06-11 20:57:56 · 5492 阅读 · 0 评论 -
Matlab + LibSVM + 问题集锦【20170407】
【2017年4月7日】由于实验环境需求,实验代码调用了LibSVM工具包,所以今天配置了一下环境,听师兄说有点麻烦,还要用C++编译器进行编译什么的。于是在网上找了一些教程,基于前辈们的分享,本人进一步进行完善(编译的时候遇到一点问题,但是找到了对应的解决办法)。原创 2017-04-07 21:44:29 · 6395 阅读 · 4 评论 -
稀疏贝叶斯工具包+Matlab | SparseBayes toolbox Matlab
本文主要介绍一款机器学习领域中常用的数学工具包,也是一个仿真实验工具 --- SparseBayes(稀疏贝叶斯)toolbox。原创 2017-04-13 19:45:35 · 7441 阅读 · 8 评论 -
A tutorial on Principal Components Analysis | 主成分分析(PCA)教程
本文对“A tutorial on Principal Components Analysis”进行了翻译,在翻译原文的过程中,在保证不改变原文意思的前提下,对一些知识点进行了扩充并附上参考网址。本人刚开始尝试翻译文献,经验不足,有些理解可能不到位,有些翻译可能不够准确。若读者们有发现有误之处,还望海涵并加以指正,本人会及时加以指正。本文中涉及到公式的编辑,使用的是“在线LaTeX公式编辑器”,将编辑完成后的公式(图片的形式)复制到博文中即可。此外,原文可能缺少一些图,本人通过Matlab作图并补充。为了更翻译 2017-01-23 21:35:35 · 4692 阅读 · 4 评论 -
【Active Learning - 11】一种噪声鲁棒的半监督主动学习框架
写在前面:在本章中,首先,我们简要地分析了半监督主动学习方法存在的一些不足。然后,针对这些不足,我们提出了一个噪声鲁棒的半监督主动学习框架,并分别对框架的各个核心部分展开详细地介绍。最后,通过第二章介绍的五组图像数据集验证了所提出框架的有效性。说明:本文只分享理论方法,具体实验结果暂略。主动学习系列博文:【Active Learning - 00】主动学习重要资源总结、分享(提供源...原创 2019-10-08 23:01:02 · 2524 阅读 · 6 评论