Mr_zhuo_的博客

Def：如果存在H个样本能够被函数集中的函数按所有可能的2的H次方种形式分开，则称函数集能够把H个样本打散；函数集的VC维就是它能打散的最大样本数目H。VC维越大，推广能力越差？分类器的VC维，可以认为是分类器可以分开各种样本的能力。VC维很大，分类器就可以分开一些很特殊情况下的样本。如，一个2维的平面，线性分类器的VC维是3，可以分开任意的3个点。若有4个点，就有点无能为力了。...

https://www.cnblogs.com/alexanderkun/p/8149059.htmlhttps://www.cnblogs.com/alexanderkun/p/8149059.html

机器学习算法中的准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)https://www.cnblogs.com/Zhi-Z/p/8728168.html比赛Object Matriceshttps://github.com/rafaelpadilla/Object-Detection-Metrics?spm=5176.12281978.0.0.6a...

翻译版链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20878530?refer=intelligentunit原文如下这篇教程由Justin Johnson创作。我们将使用Python编程语言来完成本课程的所有作业。Python是一门伟大的通用编程语言，在一些常用库（numpy, scipy, matplotlib）的帮助下，它又会变成一个强大的科学...

图像分类笔记（上）https://zhuanlan.zhihu.com/p/20894041图像分类笔记（下）补充：1. 计算机视觉中的特征指什么？计算机视觉中常用的图像特征包括：点、边缘、直线、曲线等https://www.cnblogs.com/AndyJee/p/3734805.html2. 鲁棒性？所谓“鲁棒性”，是指控制系统在一定（结构，大小）...

将高维空间的点降到低维空间求这样一个超平面，它有如下性质：最近重构性：样本点到这个超平面的距离都足够近 最大可分性：样本点在这个超平面上的投影能尽可能分开利用其中任何一个性质都可以推导出PCA推导过程如下：1. 从最近重构性出发：2. 从最大可分性出发：...

转载自https://blog.youkuaiyun.com/u010700335/article/details/74488262一、特征选择和降维1、相同点和不同点 特征选择和降维有着些许的相似点，这两者达到的效果是一样的，就是试图去减少特征数据集中的属性(或者称为特征)的数目；但是两者所采用的方式方法却不同：降维的方法主要是通过属性间的关系，如组合不同的属性得新的属性，这样就改变了原来...