以前主要是關注機器學習相關的內容，最近需要看李宏毅機器學習視頻的時候，需要了解到強化學習的內容。本文章主要是關注【強化學習-小車爬山】的示例。 翻閱了很多資料，找到了 莫煩P...
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強化學習 - 小車爬山 -
PyTorch指定GPU的方法1. 改變系統(tǒng)變量使得僅目標顯卡可見 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 #這里是要使用的GPU編號，正常的話是從0開始 在程序開頭設置os.envi...
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利用sklearn做ROC曲線注意：畫pr曲線可以參考http://www.cnblogs.com/aquastone/p/random-classifier.html 對matrix或array型數據做...
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機器學習基礎（1）- ROC曲線理解本文用于理解ROC曲線的定義，繪制過程及其應用實現，主要用于自我溫習回顧基礎 基本目錄如下： 什么是ROC曲線？1.1 ROC曲線的歷史1.2 ROC曲線的定義1.3 ROC...
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WIN10下安裝ubuntu18.04雙系統(tǒng)教程WIN10下安裝ubuntu18.04雙系統(tǒng)教程 0 準備工作，網上說需要（但實踐證明不一定需要這一步，我就沒搞這個，直接跳到1，除非真出現這問題） 關閉安全啟動（安全啟動阻...
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Pytorch訓練Resnet101，顯存爆炸最近需要把caffe上的resnet101網絡模型遷移到pytorch上，caffe上顯存還夠使，一到pytorch上就不夠用了，即使是resnet50也不夠用。 顯卡：11...
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機器學習| 多元高斯分布（Multivariate Gaussian Distribution）http://www.itdecent.cn/p/b14a35b9b7ad 還是對計算機的監(jiān)測，我們發(fā)現CPU負載和占用內存之間，存在正相關關系。 CPU負負載增加的時候占用...
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（概率）PCA和（變分）自編碼器
1.介紹 主成分分析(PCA)和自編碼器(AutoEncoders, AE)是無監(jiān)督學習中的兩種代表性方法。 PCA的地位不必多說，只要是講到降維的書，一定會把PCA放到最前...
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目標檢測：FasterRCNN開篇 fasterrcnn網絡是接觸到的第一類目標檢測網絡，之前的RCNN-fastrcnn到現在的fasterrcnn。網絡上關于論文和網絡本身的代碼實現有非常多的...
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Pytorch的優(yōu)化器總結本文是從網上的資料加上自己的總結而來的，要感謝 PyTorch 學習筆記（七）：PyTorch的十個優(yōu)化器： https://blog.csdn.net/u011995719...
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Python sklearn.metrics模塊混淆矩陣常用函數from sklearn import metrics 1.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_wei...
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混淆矩陣、準確率、精確率、召回率、F值、ROC曲線、AUC、PR曲線-Sklearn.metrics評估方法
目錄 混淆矩陣 confusion-matrix 分類準確率 accuracy 精確率Precision 召回率 recall F1值 Roc曲線、AUC PR曲線 混淆矩陣...
