青春年少之時(shí)沒有能力做自己喜歡做的事。經(jīng)過努力有能力了，青春已經(jīng)遠(yuǎn)去。人生遺憾莫過于此。<br><br>
發(fā)簡(jiǎn)信
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復(fù)現(xiàn)兩篇論文中的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型星期二, 08. 十月 2019 03:27下午注：論文實(shí)現(xiàn)代碼和論文.pdf都在git 賬號(hào)下，歡迎交流討論 論文題目： Learning to Monitor Machi...
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目標(biāo)檢測(cè)目標(biāo)定位 目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺中一個(gè)熱門的應(yīng)用領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)首先需要實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的定位問題。通常一張圖片有多個(gè)目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)定位，有助于目標(biāo)檢測(cè)，如下例子所示： 對(duì)于目標(biāo)定位...
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時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法之 Transformer本文鏈接：個(gè)人站 | 簡(jiǎn)書 | CSDN版權(quán)聲明：除特別聲明外，本博客文章均采用 BY-NC-SA 許可協(xié)議。轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。 最近打算分享一些基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法...
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算命工程師
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第七章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 卷積層（Convolution Layer） 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。卷積...
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我要做個(gè)喜歡的自己<br>簡(jiǎn)單的愛著我愛的人，簡(jiǎn)單的做著喜歡的事<br>我要～碼出一個(gè)美麗的世界給自己看<br>
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主成分分析（PCA）在前面我們學(xué)習(xí)了一種有監(jiān)督的降維方法——線性判別分析（Linear Dscriminant Analysis，LDA）。LDA不僅是一種數(shù)據(jù)壓縮方法還是一種分類算法，LDA將...
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本博客純屬胡說八道，有疑問還請(qǐng)自行翻閱相關(guān)資料
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)踐之初始化權(quán)重參數(shù)前言 在機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用層面中，已經(jīng)了解了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一些有關(guān)實(shí)踐層面的一些參數(shù)包括方差，偏差，權(quán)重初始化，幾種正則化的方法，和梯度檢驗(yàn)等相關(guān)知識(shí)，本篇文章是深度學(xué)習(xí)課程的配套...
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優(yōu)化算法前言 機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用是一個(gè)高度依賴經(jīng)驗(yàn)的過程，為了達(dá)到最優(yōu)的計(jì)算結(jié)果，往往需要多次迭代，利用各種優(yōu)化算法能夠大大加快這個(gè)迭代過程，節(jié)省大大量的時(shí)間和資源。本篇文章將介紹有關(guān)機(jī)...
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吾不識(shí)青天高，黃地厚，唯見月寒日暖，來煎人壽。
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第七章 數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)與估算算法——基于線性回歸的估算
7.3 基于線性回歸的估算 線性回歸在統(tǒng)計(jì)學(xué)中是針對(duì)若干樣本數(shù)據(jù)的自變量與因變量之間線性關(guān)系的一種回歸模型，利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析的方法，確定兩個(gè)或者多個(gè)變量之間依賴的定量關(guān)系的一...
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記錄自己的生活，寫自己的讀書筆記，寫自己想寫的內(nèi)容……
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BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梳理一 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介 （1）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在深度學(xué)習(xí)的地位 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被稱為“深度學(xué)習(xí)之旅的開端”，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入門算法。各種高大上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是基于BP網(wǎng)絡(luò)出發(fā)的，最基礎(chǔ)...
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