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RSS订阅原创 CV实习一周小记
从开始实习到现在刚好一周的时间。无心插柳的一封邮件，却换来了难得的机器视觉实习机会。对于非科班的我来说还是很珍贵的。另外将知识转化为博客的习惯也要继续坚持下去，在很多方面都会有巨大的好处。这次实习的岗位为CV算法，目前部门在使用深度网络实现目标检测方面的算法。本周主要实验用来研究了darknet框架的代码。除了基本的代码阅读外，还在darknet的框架下利用voc数据集在YOL
2017-10-03 02:47:27
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原创 统计学习方法笔记（二）感知机
在看这一章之前我以为不就是个感知机，可以直接跳过这一章了。但其实仔细看完还是有一些原来不知道的知识。先从上一章介绍的“模型、策略、算法”的框架来简要总结一下感知机。模型假设输入空间是X∈Rn（表示n维输入特征），输出空间是Y∈{+1, -1}（表示实例的类别）。由输入空间到输出空间的如下函数 f(x) = sign(w·x + b) 称为感知机。其中w和b为感知机模型参数。
2017-09-05 21:39:34
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原创 统计学习方法笔记（一）概论
第一章主要是梳理了机器学习整体的框架和脉络结构，并对一些概念进行了详细的解释。本文整理了第一章主要介绍的概念。1.统计学习方法包括模型的假设空间，模型选择的准则以及模型学习的算法。简称为模型、策略和算法。是统计学习方法的三要素。方法=模型+策略+算法模型2.监督学习的模型可以是概率模型或非概率模型，由条件概率分布P(Y|X)或决策函数Y=f(X)表示，随具体学习方法而定
2017-08-31 20:52:48
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原创 leetcode感想
首次刷leetcode，写完两题easy和一题medium后准备挑战一下hard，选择的题目如下：There are two sorted arrays nums1 and nums2 of size m and n respectively.Find the median of the two sorted arrays. The overall run time c
2017-07-20 13:51:36
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原创 变分自编码器数学原理小结
本文针对变分自编码器的数学原理进行一个详细的推导和总结。变分自编码器作为生成模型的一种非常有代表性，其代码实现也非常的简单，但更有意义的是其背后利用神经网络进行变分贝叶斯推断的数学原理和reparameterization 的对随机变量进行学习的技巧。所谓变分自编码器不过是林中一树。
2017-05-26 21:20:43
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空空如也
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