但是这么炫酷专业的功能让人难以割舍，幸运的是，作者本人给出了私有化部署的方案，通过白嫖vercel，vercel每个月提供100G 带宽，即别人访问你的项目所耗费的流量，快速部署自己的任务是一个不错的选择。访问不便的话，可以参考本文下面的图文教程。在issue区看了下，原来是看起来是服务消耗量已经超出了 Anurag 账户在 Vercel 上的配置限制，并且这次故障很可能会持续到月底(虽然明天就是

目录Bagging & Boosting方差 &偏差近似误差 &估计误差判别模型 &生成模型期望风险 &经验风险 &结构风险上采样 &下采样先验概率 &后验概率信息增益 &基尼系数正确率、精确率、召回率、虚警率和漏检率机器学习有好多概念需要理解，这里做个总结Baggi...

使用分类器进行分类后，需要绘制出ROC曲线来描述该分类器的性能。Matlab中自带的函数plotroc()，可以帮助我们来绘制ROC曲线。先来看一下这个函数plotroc(targets,outputs)这个函数是绘制一个ROCplotroc(targets1,outputs1,'name1',targets2,outputs2,'name2',...)这个函数是绘制多个R...

目录1. 修改最后一层的网络结构2. 不同网络层设置不同的学习速率3. Demo在使用深度学习的时候有时候需要用到迁移学习，但是由于不同的任务最终的输出可能不同因此需要修改最后的网络结构，并且由于最后一层前面的权重是已经训练好的，因此不用再花大量的精力集中在它们上面只需要对最后一层的权重进行重点训练即可。1. 修改最后一层的网络结构以为分类为题为例，如果在Imagenet上...

目录1. Eclat简介2. Eclat模型2.1 倒排2.2 频繁项集2.3 关联规则3. 总结与分析1. Eclat简介Equivalence Class Transformation(Eclat)是频繁项挖掘和关联性分析的另外一种常用的算法，与Apriori和FP-growth不同的是，Eclat采用垂直数据格式。所谓的垂直数据格式，就是从对原有数据进行倒排。...

目录1. Blending1.1 Blending 流程1.2 Blending 图解2. Stacking2.1 Stacking 流程2.2 Stacking 图解3. Blending与Stacking对比模型融合有许多方法，简单的有平均融合，加权融合，投票融合等方法；较为复杂的就是Blending和Stacking了。后面两种模型融合方法理解起来比较困难，本...

时间和状态都是离散的马尔科夫过程称为马尔科夫链，简称马氏链。记为它可以看做在时间集上对离散的马氏过程相继观察的结果。我们约定记链的状态空间为在链的状态下，马尔科夫性通常用条件分布律来表示，即满足有记上式右端为我们称条件概率为马氏链在时刻m处于状态ai条件下，在时刻m+n转移到aj的转移概率。由于链在时刻m从任何一个状态ai出发，到另一时刻...

打开Word文档。按下Win + R打开运行对话框，输入charmap并回车，打开字符映射表。在字符映射表中，选择“所有Unicode子范围（含隐藏）”。在搜索框中输入“x”或者直接滚动查找，找到带帽子的X符号（通常在数学符号范围内）。选中这个符号，点击“选择”按钮，然后点击“复制”。返回Word文档，使用Ctrl + V粘贴这个符号

目录1.基础介绍2.网络结构2.1卷积层2.1.1 Padding2.1.2 Stride2.1.3 多通道计算2.2池化层2.2.1 最大池化2.2.2 平均池化2.3全连接层3.代码实例1.基础介绍卷积神经网络的基础内容可以参考：机器学习算法之卷积神经网络2.网络结构卷积神经网络一般包括卷积层，池化层和全连接层，下面分别介绍一下2...

目录1.什么是人工神经网络2.神经网络的相关概念2.1 输入层、隐含层，输出层2.2 激活函数2.3 权重和偏置2.4 损失函数1.什么是人工神经网络神经网络起源于对生物神经元的研究，如下图所示生物神经元包括细胞体，树突，轴突等部分。其中树突是用于接受输入信息，输入信息经过突触处理，当达到一定条件时通过轴突传出，此时神经元处于激活状态；反之没有达到相应条件，...