為何基于決策樹的模型經(jīng)久不衰?何時使用基于決策樹的模型?

現(xiàn)在是植樹時刻！我決定使用Titanic數(shù)據(jù)集，機器學習社區(qū)最著名的數(shù)據(jù)集之一。你可以從Kaggle（c/titanic）或GitHub（alanmar...

2018-10-09 標簽：數(shù)據(jù)集決策樹R語言 1.1萬 0

匯總幾種開源的深度學習模型以及針對姿態(tài)估計的代碼

DensePose的論文中提出了DensePose-RCNN，這是Mask-RCNN的一種變體，可以以每秒多幀的速度在每個人體區(qū)域內(nèi)密集地回歸特定部位的...

2018-07-02 標簽：代碼數(shù)據(jù)集深度學習 1.0萬 0

樸素貝葉斯分類算法并實現(xiàn)中文數(shù)據(jù)集的輿情分析案例

先驗概率是由以往的數(shù)據(jù)分析得到的概率，泛指一類事物發(fā)生的概率，根據(jù)歷史資料或主觀判斷未經(jīng)證實所確定的概率。后驗概率而是在得到信息之后再重新加以修正的概率...

2018-10-23 標簽：數(shù)據(jù)集貝葉斯分類器 1.0萬 1

AttnGAN可以生成任意圖像，從普通的田園風光到抽象的場景

更具體地說，除了將自然語言描述編碼到全局句子向量中，句中的每個單詞同樣有對應的向量。在第一階段，生成網(wǎng)絡(luò)利用全局句子向量生成一個低分辨率的圖像。接著，它...

2018-08-24 標簽：機器學習數(shù)據(jù)集自然語言 1.0萬 0

從簡介、計算步驟、應用三方面進行理解PCA的降維作用

數(shù)據(jù)集看起來像一個從原點到右上角延伸的細長扁平的橢圓。要降低整個數(shù)據(jù)集的維度，我們必須把點映射成一條線。下圖中的兩條線都是數(shù)據(jù)集可以映射的，映射到哪條線...

2018-10-08 標簽：PCA數(shù)據(jù)集 1.0萬 0

基于學習的數(shù)據(jù)增強策略擴充你的數(shù)據(jù)集！

數(shù)據(jù)增強廣泛是機器學習中常用的數(shù)據(jù)處理手段，不同的數(shù)據(jù)集通常會利用針對性的數(shù)據(jù)處理手段來處理。例如MNIST大多使用尺度、旋轉(zhuǎn)和平移的操作，也有加入顏色...

2019-08-02 標簽：算法機器學習數(shù)據(jù)集 1.0萬 0

如何將自定義圖片輸入到TensorFlow的訓練模型

對于上述代碼中與模型構(gòu)建相關(guān)的代碼，請查閱官方《Deep MNIST for Experts》一節(jié)的內(nèi)容進行理解。在本文中，需要重點掌握的是如何將本地圖...

2018-08-17 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集TensorFlow 9.8k 0

深入淺出地介紹了一個有趣的概念：等待時間悖論

當乘客在隨機時間點到達公交站時，他們經(jīng)歷的等待時間的概率既會受p(T)影響，又會受T本身影響：汽車到達間隔越長，乘客遇到較長等待時間的概率也會相應變大。

2018-11-13 標簽：數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)可視化 9.6k 0

OpenAI發(fā)布了一個“逆天”的AI模型——GPT2整個模型包含15億個參數(shù)

能有這樣出色的表現(xiàn)，不是沒有原因的，GPT-2各種特定領(lǐng)域的語言建模任務中都取得了很好的分數(shù)。作為一個沒有經(jīng)過任何領(lǐng)域數(shù)據(jù)專門訓練的模型，它的表現(xiàn)，比那...

2019-03-07 標簽：AI數(shù)據(jù)集獨角獸 9.5k 0

SkeletonNet：完整的人體三維位姿重建方法

骨旋轉(zhuǎn)回歸器（Bone rotation regressor）。首先，骨旋轉(zhuǎn)回歸器的任務是從輸入圖像中預測出人體全局的選擇信息以及每一個骨頭相對于整體的...

2019-01-06 標簽：機器人計算機視覺數(shù)據(jù)集 9.3k 0

廣泛應用的城市語義分割的數(shù)據(jù)集整理

這是最早用于自動駕駛領(lǐng)域的語義分割數(shù)據(jù)集，發(fā)布于2007年末。他們應用自己的圖像標注軟件在一段10分鐘的視頻中連續(xù)標注了700張圖片，這些視頻是由安裝在...

2018-05-29 標簽：數(shù)據(jù)集自動駕駛深度學習 9.2k 0

用人類智商測試題檢驗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抽象推理能力

既然目的是讓AI做題，我們先得有題啊！當然了，手動搜集整理是不可能的，為了創(chuàng)建題庫，首先我們構(gòu)建了一個可以自動生成推理題的生成器，它包含一組抽象元素，包...

2018-07-14 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習數(shù)據(jù)集 9k 0

基于語義布局的圖像合成更逼真、效果更好

本次實驗在三個數(shù)據(jù)集上進行：Cityscapes、NYU和ADE20K。Cityscapes數(shù)據(jù)集包含的是城市道路景觀照，其中有3000張帶有精細標記的...

2018-07-02 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像數(shù)據(jù)集 8.7k 0

機器學習實用指南——多類分類與誤差分析

分析混淆矩陣通?？梢越o你提供深刻的見解去改善你的分類器?；仡欉@幅圖，看樣子你應該努力改善分類器在數(shù)字 8 和數(shù)字 9 上的表現(xiàn)，和糾正 3/5 的混淆。...

2018-06-19 標簽：機器學習數(shù)據(jù)集TensorFlow 8.7k 0