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ICCV 2017——Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming(模型剪枝)

ICCV 2017——Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming(模型剪枝)

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#剪枝#深度学习#人工智能
【机器学习】KNN算法实现手写板字迹识别

文章目录【机器学习】KNN算法实现手写板字迹识别1. 前言2. 实验背景3. 测试过程3.1 手写板及测试数据的制作3.2 加载训练数据并进行KNN模型搭建3.3 结果预测4. 总结【机器学习】KNN算法实现手写板字迹识别1. 前言​上篇博客通过KNN算法实现鸢尾花数据集分类,在博客最后对KNN算法是否适合于图像分类进行了讨论。本篇博客通过KNN算法实现手写板字迹识别,通过人机交互的模式验证KNN

#算法#python#opencv
ICCV 2017——Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming(模型剪枝)

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#剪枝#深度学习#人工智能
ICCV2019 ——Clustered Object Detection in Aerial Images(目标检测)

文章目录ICCV2019 ——Clustered Object Detection in Aerial Images(目标检测)1.论文摘要及背景介绍2.网络结构2.1 总体框架2.2 Cluster Region Extraction2.2.1 CPNet2.2.2 ICM2.3Fine Detection on Cluster Chip2.3.1 Scale Estimation Sub-..

#人工智能#聚类#python +1
【机器学习】KNN算法实现手写板字迹识别

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#算法#python#opencv
【机器学习】朴素贝叶斯实战

文章目录【机器学习】朴素贝叶斯实战1. 贝叶斯公式2. 朴素贝叶斯分类器3. 垃圾邮件分类【机器学习】朴素贝叶斯实战1. 贝叶斯公式P(Bi∣A)=P(Bi)P(A∣Bi)∑j=1nP(Bj)P(A∣Bj)(i=1,2,…,n)P\left(B_{i} \mid A\right)=\frac{P\left(B_{i}\right) P\left(A \mid B_{i}\right)}{\sum_

#算法#机器学习
【机器学习】基于Logistic Regression的新冠肺炎CT影像识别

文章目录【机器学习】基于Logistic Regression的新冠肺炎CT影像识别1. 线性模型与回归2. 通过最小二乘实现参数求解3. 对数线性回归4. Logistic Regression5. 新冠肺炎CT影像识别【机器学习】基于Logistic Regression的新冠肺炎CT影像识别本篇博客通过Logistic Regression的方法实现新冠肺炎CT影像的识别。我们通过代码与概念

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#算法#python#opencv
【学习记录】有监督学习和无监督学习的概念理解

文章目录【学习记录】有监督学习和无监督学习的概念理解(机器学习)1.有监督学习KNN算法KNN算法概念理解KNN的优缺点KNN算法的流程KNN算法分类器SVM算法SVM算法概念理解SVM算法的小知识SVM特性SVM算法的推导公式2.无监督学习3.无监督学习和有监督学习的采用【学习记录】有监督学习和无监督学习的概念理解(机器学习)1.有监督学习有监督学习可以说是一种分类问题,通过已有的训练样本(已知

#机器学习#算法#深度学习 +2
【机器学习】决策树算法(ID3算法及C4.5算法)的理解和应用

文章目录【机器学习】决策树算法(ID3算法及C4.5算法)的理解和应用1.决策树的介绍1.1 ID3算法1.1.1 算法核心1.1.2 基本概念1.1.3 算法过程1.2 C4.5算法1.2.1 算法核心1.2.2 基础概念1.2.3 算法过程2.决策树分类实战2.1 C++实现ID3算法和C4.5算法2.1.1 安装Graphviz(可视化决策树)2.2 Python下实现CART算法【机器学习

#决策树#算法#机器学习
ICCV2019 ——Clustered Object Detection in Aerial Images(目标检测)

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#人工智能#聚类#python +1
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