<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[u014802909的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/u014802909</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; u014802909]]></copyright><item><title><![CDATA[用Sobel处理图像，边缘多出一条白线。]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u014802909/article/details/131567727</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u014802909/article/details/131567727</guid><author>u014802909</author><pubDate>Thu, 06 Jul 2023 08:44:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[用Sobel处理图像，边缘多出一条白线。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[C++ 实现tensor 转RGB图]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u014802909/article/details/131428909</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u014802909/article/details/131428909</guid><author>u014802909</author><pubDate>Wed, 28 Jun 2023 08:23:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[C++ 实现torch::Tensor tensor 转RGB图]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Pytorch 中像素分割“Assertion `t ＞= 0 && t ＜ n_classes` failed error ” 解决方案]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u014802909/article/details/131299154</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u014802909/article/details/131299154</guid><author>u014802909</author><pubDate>Tue, 20 Jun 2023 08:31:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[Assertion `t >= 0 && t < n_classes` failed.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[准确率/召回率/精准率/F值_模型评价]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u014802909/article/details/107101424</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u014802909/article/details/107101424</guid><author>u014802909</author><pubDate>Fri, 03 Jul 2020 11:05:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[模型训练及测试
模型选择：对特定任务最优建模方法的选择或者对特定模型最佳参数的选择。
在训练数据集上运行模型(算法)并在测试数据集中测试效果，
迭代进行数据模型的修改， 这种方式被称为 **交叉验证**(将数据分为**训练集**和**测试集**，
使用训练集构建模型，并使用测 试集评估模型提供修改建议) 

模型的选择会尽可能多的选择算法进行执行，并比较执行结果 模型的测试一般以下几个方面来进行比较，分别是准确率/召回率/精准率/F值
准确率(Accuracy)=提取出的正确样本数/总样本数
召回率(Rec]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数据清洗和转换]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u014802909/article/details/107048102</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u014802909/article/details/107048102</guid><author>u014802909</author><pubDate>Tue, 30 Jun 2020 18:33:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[数据清洗和转换
实际生产环境中机器学习比较耗时的一部分
大部分的机器学习模型所处理的都是特征，特征通常是输入变量所对应的可用于模型的 数值表示
大部分情况下 ，收集得到的数据需要经过预处理后才能够为算法所使用，预处理的操作 主要包括以下几个部分：

数据过滤
处理数据缺失
处理可能的异常、错误或者异常值
合并多个数据源数据
数据汇总

对数据进行初步的预处理，需要将其转换为一种适合机器学习模型的表示形式， 对许多模型类型来说，这种表示就是包含数值数据的向量或者矩阵


将类别数据编码成为对应的数值表示(一般]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[机器学习公开数据集]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u014802909/article/details/107043834</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u014802909/article/details/107043834</guid><author>u014802909</author><pubDate>Tue, 30 Jun 2020 15:44:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[机器学习可用公开数据集网址
在实际工作中，我们可以使用业务数据进行机器学习开发，但是在学习过程中， 没有业务数据，此时可以使用公开的数据集进行开发，常用数据集如下：
http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html
https://aws.amazon.com/cn/public-datasets/
https://www.kaggle.com/competitions
http://www.kdnuggets.com/datasets/index.html
http:]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Choosing the right estimator]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u014802909/article/details/107042715</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u014802909/article/details/107042715</guid><author>u014802909</author><pubDate>Tue, 30 Jun 2020 15:05:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[选择合适的估计器
	不同的估算器更适合于不同类型的数据和不同问题。

	下面的流程图旨在为用户提供一些粗略的指导，指导他们如何处理有关哪些估算器尝试使用数据的问题。


http://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html
此笔记仅作为复习知识。

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[编辑器]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u014802909/article/details/106223156</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u014802909/article/details/106223156</guid><author>u014802909</author><pubDate>Tue, 19 May 2020 21:12:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入
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