Kerrwy的博客

决策树学习本文内容参考周志华机器学习，李航统计学习，python机器学习实践整理而来：1、基本概念以前接触的感知机，逻辑回归和LinearSVM等分类器都是要求被学习的数据特征和目标之间存在线性关系，也就是w1x1+w2x2...+wnxnw_1x_1+w_2x_2...+w_nx_n与类别yiy_i可以计算出某种线性映射，然而现实生活中，很多数据（如根据一个人的年龄，体重等特征来预测流感死亡率）

一、DenseNet一、DenseNet论文：Densely Connected Convolutional Networks 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 代码的github链接：https://github.com/liuzhuang13/DenseNet 1. 介绍 DenseNet是CVPR20...

# sum(y_pred == y_test)# [max(y_pred_k[i], key=list(y_pred_k[i]).count)， 以key的函数判断max是怎么运算，这里是求出现最多次的值# y_pred_k[i]=[1,2,3,3] 结果为3import numpy as npfrom sklearn.datasets import load_digitsfrom ...

from sklearn.datasets import make_blobsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltX, y = make_blobs(n_samples=1000, centers=2)# y = y[:...

from sklearn.datasets import make_blobsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npX, y_ = make_blobs(n_samples=10000, n_features=2, cent...

# 3个非常重要的公式在此代码中#################################import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport timenp.random.seed(1)X = 2*np.rando...

最近在实践人脸识别，目标检测等的项目，需要用到数据集的构建，从https://www.pyimagesearch.com/2018/04/09/how-to-quickly-build-a-deep-learning-image-dataset/找来资源，以供学习。我的项目地址：我的Github。1、介绍2、创建您的Cognitive Services帐户1、介绍为...

Matlab下配置matconvnet实现gpu运行深度学习网络网上虽然有很多关于这个的介绍，但是看来看去每个人有每个人的实现方案，问题也有很多。 本文的方法是楼主亲测有效的，供参考。**我电脑的配置： matlab2017a, vs2015, cuda8.0, cudnn6首先，第一步： https://github.com/vlfeat/matconvnet下载matconv...

使用GitBush提交自己本地的第一个项目转载自：http://blog.youkuaiyun.com/qq_28690547/article/details/50961047写得很清晰，推荐亲测~

基于脑启发式无监督脉冲神经网络的DVS脉冲手势数据流分类系统

https://www.zybuluo.com/kerrwy/note/877319

n01440764 鱼n01443537 鱼n01484850 鱼n01491361 鱼n01494475 鱼n01496331 鱼n01498041 鱼n01514668 鸡n01514859 鸡n01518878 鸵鸟n01530575 鸟n01531178 鸟n01532829 鸟n01534433 鸟n01537544 鸟n01558993 鸟n015604...