数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息，二者有很多联系，但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 数据挖掘和数据分析的不同之处： 1、在应用工具上，数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言；而...

模型选择的方法，正则化可以理解成一种对学习策略的改进（防止模型过拟合），在常规的风险函数或者损失函数的基础上加上一个正则化项或者叫罚项，一般具有以下形式：...

激活所有的深度学习算法都可以被描述为一个相当简单的配方：特定的数据集、代价函数、优化过程和模型。例如，线性回归算法由以下部分组成， 和 构成的数据集，代价函数：...

在PASCAL VOC标准数据集上测量的目标检测性能在最近几年趋于稳定。性能最好的方法是复杂的集成系统，它通常将多个低层图像特性与高层上下文结合起来。在本文中，我们提出了一种简单、可扩展的检测算法，相对于之前VOC 2012...

目标检测作为计算机视觉中最基本、最具挑战性的问题之一，近年来受到了广泛的关注。它在过去二十年的发展可以说是计算机视觉历史的缩影。如果我们把今天的物体检测看作是深度学习力量下的一种技术美学，那么让时光倒流20...

传统的生成指的是生成图像数据，生成有两种策略，一种是直接估计概率密度函数，机器学习模型分为两类一类是判别式模型，一类是生成式模型，生成模型是基于联合概率，判别性模型基于条件概率，生成式模型判别的是一种共生关系，判别式...

在过去的几年里，深度学习方法在几个领域的表现都超过了以往的机器学习技术，其中最突出的一个例子就是计算机视觉。这篇综述文章简要介绍了计算机视觉问题中最重要的一些深度学习方案，即卷积神经网络、深度玻尔兹曼机和深...

神经网络(neural network)方面的研究很在就已出现，今天“神经网络”已是一个相当大的、多学科交叉的学科领域。各相关学科对神经网络的定义多种多样，神经网络的定义为具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的...

其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造。

当涉及到机器学习分类任务时，用于训练算法的数据越多越好。在监督学习中，这些数据必须根据目标类进行标记，否则，这些算法将无法学习独立变量和目标变量之间的关系。但是，在构建用于分类的大型标记数据集时，会出现两个问题：...