机器学习是一项经验技能，经验越多越好。在项目建立的过程中，实践是掌握机器学习的最佳手段。在实践过程中，通过实际操作加深对分类和回归问题的每一个步骤的理解，达到学习机器学习的目的。预测模型项目模板不能只通过阅读来掌握机器学习的技能，需要进行大量的练习。本文将介绍一个通用的机器学习的项目模板，创建这个模板总共有六个步骤。通过本文将学到：端到端地预测（分类与回归）模型的项目结构。如何将前面学到的内容引入

你可能听说过Kaggle数据科学竞赛，但你知道Kaggle还有许多其他功能，可以帮助你完成机器学习项目吗?对于为机器学习项目寻找数据集的人，Kaggle允许你访问别人的公共数据集，并共享你自己的数据集。对于那些希望构建和训练自己的机器学习模型的人，Kaggle还提供了浏览器上notebook开发环境和一些免费的GPU时长。你也可以查看其他人的公开的notebook!除了网站之外，Kaggle还有一

在没有过拟合的情况下，相同模型结构下，一般模型的参数量和计算量与最终的性能成正比，在比较不同模型性能时，最好能保持模型参数量和计算量在相同水平下，因此相应参数的统计很重要。这里只进行理论计算，最终的效果（内存和速度）还和网络结构，代码实现方式、应用的平台性能等条件有关系，例如使用GEMM实现CNN时会增加内存，但实际的计算速度会加快。相同条件下，GRU由于时序依赖关系不能并行加速，实际速度会比CN

我记得在kaggle上有种方法是叫call back，也就是自己给自己的测试集打个label放进训练，非常不讲武德。我还记得有一次有人用这种方法在一个分类比赛中，别人ACC：94，他们直接干上了98，非常离谱。其实还有个比较常用的一个技巧是多模融合，通常会跑几个模型，然后加在一起融合，在不计算和要求推理时间的条件下。他要模型多大，就做大概多少个模型，你就会发现，你们在单模，我多模，完全就是三个臭皮

登入linux服务器，并在主目录下（/home/yuanwushui(用户名)）创建。： 在vscode 中重新登入远程，此时不需要密码就能登入远程。安装很简单： 可以默认方式，一步步无脑安装，就OK啦。打开windows终端，并输入以下代码，生成。接下来介绍不用输入密码的方法。完成秘钥生成后，终端会显示。根据路径找到C盘中保存的秘钥文件。每次远程登入服务器都要输入。弹出需要选择的选项，直接按。点

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原理： L1正则是基于L1范数和项，即参数的绝对值和参数的积项；L2正则是基于L2范数，即在目标函数后面加上参数的平方和与参数的积项。 区别：1.鲁棒性：L1对异常点不敏感，L2对异常点有放大效果。2.稳定性：对于新数据的调整，L1变动很大，L2整体变动不大。 答案解析 数据分析只需要简单知道原理和区别就行，公式推导不需要，面试过程中也不会出现。:逻辑回归里面，对于正负例的界定，通常会设一个阈值，

链接：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/15151578.html

在过去十年中，卷积神经网络（CNNs）已证明是解决基本计算机视觉任务的非常有效的工具。神经网络的一个主要应用包括自动驾驶汽车中的实时感知系统，其中目标检测通常是一项非常重要的任务。然而，将CNNs部署到实时应用程序中会对内存和延迟造成严格限制。另一方面，最先进的检测器的性能提高通常伴随着内存需求和推理时间的增加。因此，网络模型的选择及其相应的检测性能受到严格限制。已经提出了几种技术来解决这个问题，

在这篇文章中，我们将展示如何使用一个名为Mask RCNN(基于区域的卷积神经网络)的卷积神经网络模型来进行目标检测和分割。使用mask - rcnn，我们不仅检测对象，我们还获得一个灰度或二进制mask对象。Mask rcnn最初是在2017年11月由facebook的人工智能研究团队使用Python和caffe2推出的。我们将在c++和Python中共享OpenCV代码来加载和使用模型。The