静默虚空

通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。每个算法都看了好几个视频，挑出讲的最清晰明了有趣的，便于科普。以后有时间再对单个算法做深入地解析。今天的算法如下：决策树随机森林算法逻辑回归SVM朴素贝叶斯K最近邻算法K均值算法Adaboost 算法神经网络马尔可夫

在这篇文章中，我们将总结计算机视觉和卷积神经网络领域的重要进展，重点介绍过去5年发表的重要论文并讨论它们为什么重要。从 AlexNet 到 ResNet 主要讲基本网络架构的发展，余下则是各领域的重要文章，包括对抗生成网络、生成图像描述模型。　　本文结构如下：　　AlexNet(2012年)　　ZF Net(2013年)　　VGG Net(2014年)　　GoogLeNet (

PS：一直以来对SVD分解似懂非懂，此文为译文，原文以细致的分析+大量的可视化图形演示了SVD的几何意义。能在有限的篇幅把这个问题讲解的如此清晰，实属不易。原文举了一个简单的图像处理问题，简单形象，真心希望路过的各路朋友能从不同的角度阐述下自己对SVD实际意义的理解，比如 个性化推荐中应用了SVD，文本以及Web挖掘的时候也经常会用到SVD。原文：We recommend a sing

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用PCA降维本章我们将介绍一种降维方法，PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）。降维致力于解决三类问题。第一，降维可以缓解维度灾难问题。第二，降维可以在压缩数据的同时让信息损失最小化。第三，理解几百个维度的数据结构很困难，两三个维度的数据通过可视化更容易理解。下面，我们用PCA将一个高维数据降成二维，方便可视化，之后，我们建一

从RCNN, fast RCNN， 到faster RCNN， YOLO, 以及最新的YOLO2， 检测的速度是越来越快了， 最新的YOLO2据作者说可以达到67Fps， 支持的种类达9000.想看效果的请戳这里YOLO2 .这么快速度，当然很多人估计跟我一样，想把它用来检测特定类的物体。这里，我将根据自己查找的一些资料，以及自己的实践，告诉大家怎么在YOLO2中增加识别自己需要的物体。主