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机器学习(一)模型评估与选择(上)

模型评估与选择1. 误差与过拟合1.1. 误差及其类型1.2. 过拟合/欠拟合2. 评估方法 1. 误差与过拟合         我们在训练模型上,希望泛化误差越小越好,在模型选择上,我们则需要从这三个方面:评估方法、性能度量、比较验证 来考虑,最后选出最优模型。 1.1. ...

生成对抗网络(一)GAN讲解

生成对抗网络GAN讲解 ABSTRACT 1. INTRODUCTION2.Related work        原文:Generative Adversarial Nets代码:收录:NIPS(NeurIPS) 2014 (Conference and Workshop on Neural Inform...

迁移学习——域自适应

Domain Adaptation 1. 源域与目标域区别在哪? 2. 不同的域自适应方法 Reference        含义:在经典的机器学习中,当 源域 和 目标域 数据分布不同,但是两者的任务相同时,这种 特殊 的迁移学习就是域自适应(Domain Adaptation)   &

计算方法(向量/矩阵微分)

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机器学习(三)回归问题之Robust Regression

          我们知道最小二乘法的 误差函数 是 均方L2范数,接下来则是讨论 为什么均方回归会对异常点outliers敏感 以及 有没有更好的误差函数使得更好的处理outliers?        &nb...

Convolutional Pose Machine(CPM)解读

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Python基本函数:np.argmax()

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