上一节中，我们采用了一个自定义的网络结构，从头开始训练猫狗大战分类器，最终在使用图像增强的方式下得到了82%的验证准确率。但是，想要将深度学习应用于小型图像数据集，通常不会贸然采用复杂网络并且从头开始训练（training from scratch），因为训练代价高，且很难避免过拟合问题。相对 ...

独立toolchain 把NDK压缩包解压到系统，如/mnt目录下，后在/mnt目录下建立文件夹my_ndk_toolchain，然后再/mnt目录下执行以下命令：/mnt/a ...

#1，概念 在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。 SVM的主要思想可以概括为两点：⑴它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入 ...

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的，但是就不会有那么多资源，甚至没有资源供我们自己使用，然后我们自然地就想到能否把人脸识别的相关技术用 ...

导入模块： 下载手写数据集： 训练数据60000个，长度和宽度都是28，标签也是6000个。 测试数据10000个。 图形化数据集，查看前10个数据集： 数据预处理： 将features以reshape转化 ...

SVC继承了父类BaseSVC SVC类主要方法： ★__init__() 主要参数： C: float参数 默认值为1.0 错误项的惩罚系数。C越大，即对分错样本的惩罚程度越大，因此在训练样本中准确率越高，但是泛化能力降低，也就是对测试数据的分类准确率降低。相反，减小C的话，容许训练 ...

最终成果 http://pytorch-cnn-mnist.herokuapp.com/ GITHUB https://github.com/XavierJiezou/pytorch-cnn-mnist 本文以最经典的mnist数据集为例，讲述 ...