Predictive learning vs. representation learning 預測學習 與 表示學習 When you take a machine learning class, there’s a good chance it’s divided ...

0、引言 寫作目的：只是為了學習一下DNN的用法 基本思路： 首先，將學生成績（平時成績x、期末成績y：csv格式）裝載； 接着，將成績數據標准化。（PS：雖然這里的成績已經[0~100]之間了，本文是為了學習DNN，故不省略這一步） 接着，將平時成績x ...

一、機器學習 1.人工智能與機器學習之間的關系 機器學習是實現人工智能的一種技術手段 2.算法模型 概念：特殊對象。該對象內部封裝了某種還沒有求出解的方程！ 作用：算法模型對象內部封裝的方程的解就是算法模型預測或則分類的結果 預測：天氣預報 分類 ...

⽐賽數據分為訓練數據集和測試數據集。兩個數據集都包括每棟房⼦的特征，如街道類型、建造年份、房頂類型、地下室狀況等特征值。這些特征值有連續的數字、離散的標簽甚⾄是缺失值“na”。只有訓練數據集 ...

最近在維護xgboost二分類算子，經過現場客戶反饋的問題，模型在評估推理的時候，結果很不理想，實際測試確實模型預測全為1 一開始以為是數據不均勻導致的預測效果差，也嘗試了分布均衡的數據以及網格搜索模型參數調參，結果還是同樣的效果，問題沒出現在這里 接着經過debug后，發現 模型 ...

通過簡單的泛化誤差上界的證明，說明機器能進行學習和預測的基本原理。 直觀的理解 在有限的訓練數據中得到一個規律，認為總體也是近似這個規律的，那么就能用這個規律進行預測。比如一個大罐子里裝滿了紅球和白球，各一半，我隨手抓了一把，然后根據這些紅球白球的比例預測整個罐子也是這樣的比例 ...

一、回歸預測簡介 現在我們知道的回歸一詞最早是由達爾文的表兄弟Francis Galton發明的。Galton在根據上一年的豌豆種子的尺寸預測下一代豌豆種子的尺寸時首次使用了回歸預測。他在大量的對象上應用了回歸分析，包括人的身高。他注意到，如果雙親的高度比平均高度高的話，則他們的子女也傾向於 ...

幀內預測：根據經過反量化和反變換（沒有進行去塊效應）之后的同一條帶內的塊進行預測。 A、4x4亮度塊預測： 　　用到的像素和預測方向如圖： 　　　　 　　a~f是4x4塊中要預測的像素值，A~Q是臨塊中解碼后的參考值。0~8是4x4的亮度塊的9個預測方向（模式）。當E~H不可得時，用D代替 ...