發(fā)簡信
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圖（1）
目錄 1、介紹2、圖表示的選擇 1、介紹 1、為什么圖深度學(xué)習(xí)困難？相較于傳統(tǒng)圖像，圖深度學(xué)習(xí)更困難： 任意大小和任意復(fù)雜的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 沒有圖像或...
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圖像分割常用指標(biāo)及MIoU計算一、語義圖像分割結(jié)果定義 語義圖像分割結(jié)果，可分為True Positive、False Positive、True Negative、Fals...
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函數(shù)1、可接受任意數(shù)量參數(shù)的函數(shù) **參數(shù)只能出現(xiàn)在最后一個參數(shù)。有一點要注意的是，在 * 參數(shù)后面仍然可以定義其他參數(shù)。 2、只接受關(guān)鍵字參數(shù)的函...
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根據(jù)IQR過濾基因例如：用作探針表達(dá)數(shù)據(jù)的初步過濾 為什么要初步過濾？ 具體使用：https://www.rdocumentation.org/packages/...
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下載準(zhǔn)備預(yù)訓(xùn)練詞向量gloveglove的官網(wǎng)地址：https://nlp.stanford.edu/projects/glove/[https://nlp.stanford...
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機器學(xué)習(xí)——邏輯回歸一對多
邏輯回歸的分類變量是離散值，但有時可能不是兩種，而是多種 那么下圖所示的三種分類，如果用邏輯回歸來處理呢 一個可行的方法是： 如上圖，即對沒有一...
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機器學(xué)習(xí)——正則化
一、過擬合 第一種是欠擬合，高偏差。第二種擬合較好。第三種過擬合，高方差。 過擬合：當(dāng)特征很多，訓(xùn)練集可能擬合的很好，甚至代價函數(shù)的值約等于0，...
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機器學(xué)習(xí)——邏輯回歸代價函數(shù)邏輯回歸的代價函數(shù) 如上圖，對于二分類邏輯回歸，即有m個樣本，每個樣本的特征X有n+1個（Xo=1），分類變量Y屬于0或1，然后使用這些數(shù)據(jù)集來...