参考:https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-cifar10-tutorial-py TRAINING A CLASSIFIER 到这里,你已经知道怎么定义神经网络,计算损失和更新网络的权重 现在你应该考虑: What about data? 通常,当你必须要处理一些图片.文本.音频或视频数据时,你可以使用标准的python包去下载数据到一个numpy数组…

我们已经了解了如何定义神经网络,计算损失并对网络的权重进行更新. 接下来的问题就是: 一.What about data? 通常处理图像.文本.音频或视频数据时,可以使用标准的python包将数据加载到numpy数组中.然后你可以将这个数组转换成一个torch.Tensor. 对于图片, 涉及到的库有Pillowh和OpenCV. 对于音频,涉及到的库有scipy和librosa 对于文本,无论是原始的Python还是基于Cython的加载,都会用到NLTK或者SpaCy. 我们已经创建了一个名…

你已经学习了如何定义神经网络,计算损失和执行网络权重的更新. 现在你或许在思考. What about data? 通常当你需要处理图像,文本,音频,视频数据,你能够使用标准的python包将数据加载进numpy数组.之后你能够转换这些数组到torch.*Tensor. 对于图片,类似于Pillow,OPenCV的包很有用 对于音频,类似于scipy和librosa的包 对于文字,无论是基于原生python和是Cython的加载,或者NLTK和SpaCy都有效 对于视觉,我们特意创建了一个包叫做…

你已经知道怎样定义神经网络,计算损失和更新网络权重.现在你可能会想, 那么,数据呢? 通常,当你需要解决有关图像.文本或音频数据的问题,你可以使用python标准库加载数据并转换为numpy array.然后将其转换为 torch.Tensor. 对于图像,例如Pillow,OpenCV 对于音频,例如scipy和librosa 对于文本,原生Python或基于Cython的加载,或NLTK和SpaCy 针对视觉领域,我们创建了一个名为 torchvision 的包,拥有用于ImageNet.C…

使用MATLAB实现图像的识别,这是MATLAB官网上面的例子,学习一下. http://cn.mathworks.com/help/vision/examples/image-category-classification-using-bag-of-features.html 这个算法叫做a bag of features approach for image category classification,用于识别小图片里面的是小狗.小猫.还是火车.船等. 首先要下载原材料,用于训练 % L…

What is Text Classification? Text classification typically involves assigning a document to a category by automated or human means. LingPipe provides a classification facility that takes examples of text classifications--typically generated by a huma…

Main idear Treat the tracking problem as a classification task and use online learning techniques to update the object model Main Innovative Points 1 Based on structured output prediction (Structured SVM), in which the task is directly predict the ch…

另外一篇文章地址:这个比较详细,但是程序略显简单,现在这个程序是比较复杂的 http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/17091901 整个项目下载地址: http://download.csdn.net/detail/wangyaninglm/8244549 实现效果: Finger.h #ifndef __TOUCHSCREEN_FINGER__ #define __TOUCHSCREEN_FINGER__ #include <cxc…

High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters 的翻译与分析 基于核相关滤波器的高速目标跟踪方法,简称KCF 写在前面,之所以对这篇文章进行精细的阅读,是因为这篇文章极其重要,在目标跟踪领域石破天惊的一篇论文,后来在此论文基础上又相继出现了很多基于KCF的文章,因此文章好比作大厦的基石,深度学习,长短记忆等框架网络也可以在KCF上进行增添模块,并能够达到较好的效果,因此我将深入学习这篇文章,并在此与大家分享,由于学识有限,难免有些谬…

参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 pytorch的设计遵循tensor-> variable(autograd)-> nn.Module三个由低到高的抽象层次,分别代表高维数组(张量).自动求导(变量)和神经网络(层/模块).这三个抽象之间联系紧密,可以同时进行修改和操作 在IPython和Jupyter notebook两个工具中使用了Jupyter noteboo…

原文地址:https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html 什么是pytorch? pytorch是一个基于python语言的的科学计算包,主要分为两种受众: 能够使用GPU运算取代NumPy 提供最大灵活度和速度的深度学习研究平台 开始 Tensors Tensors与numpy的ndarray相似,且Tensors能使用GPU进行加速计算. 创建5 * 3的未初始化矩阵: 创建并随机初始化矩阵: 创建一…

In this step-by-step Keras tutorial, you’ll learn how to build a convolutional neural network in Python! In fact, we’ll be training a classifier for handwritten digits that boasts over 99% accuracy on the famous MNIST dataset. Before we begin, we sho…

In the previous post we addressed some issue of decision tree, including instability, lack of smoothness, sensitivity to data, and etc. One solution is Boosting Method. In simple words Boosting combines multiple weak learners to get a powerful predic…

Handwritten digits recognition (0-9) Multi-class Logistic Regression 1. Vectorizing Logistic Regression (1) Vectorizing the cost function (2) Vectorizing the gradient (3) Vectorizing the regularized cost function (4) Vectorizing the regularized gradi…

吃人家嘴短,拿人家手短,用别人的东西就不要BB了,按规矩来吧. 训练和验证的数据都在命令行以变量的形式按如下方式指定: --train-data "train.pfile,context=5,ignore-label=0:3-9,map-label=1:0/2:1,partition=1000m" --valid-data "valid.pfile,stream=False,random=True" 在第一个逗号前面的部分(如果有的话)指定了文件的名称. 全局样式通…

ICLR 2013 International Conference on Learning Representations May 02 - 04, 2013, Scottsdale, Arizona, USA ICLR 2013 Workshop Track Accepted for Oral Presentation Zero-Shot Learning Through Cross-Modal Transfer Richard Socher, Milind Ganjoo, Hamsa Sr…

Problems[show] Classification Clustering Regression Anomaly detection Association rules Reinforcement learning Structured prediction Feature engineering Feature learning Online learning Semi-supervised learning Unsupervised learning Learning to rank…

在网上找到一篇好文,直接粘贴过来,加上一些补充和自己的理解,算作此文. My education in the fundamentals of machine learning has mainly come from Andrew Ng’s excellent Coursera course on the topic. One thing that wasn’t covered in that course, though, was the topic of “boosting” which…

转自: 可看到它使用机器学习算法来识别DNS安全问题 http://logz.io/blog/machine-learning-log-analytics/ A Machine Learning Approach to Log Analytics By Tomer Levy| January 19th, 2017|Blog, Log Management Opening a Kibana dashboard at any given time reveals a simple and proba…

https://www.zhihu.com/question/55720139 Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz Author: Soumith Chintala Goal of this tutorial: Understand PyTorch’s Tensor library and neural networks at a high level. Train a small neural network to classify im…

Colaboratory 是一个 Google 研究项目,旨在帮助传播机器学习培训和研究成果.它是一个 Jupyter 笔记本环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行.Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中,并且可以共享,就如同您使用 Google 文档或表格一样.Colaboratory 可免费使用.本文介绍如何使用 Google CoLaboratory 训练神经网络. 工具链接:https:/…

朴素贝叶斯算法 -- 简介 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法.最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBM).        和决策树模型相比,朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,或 NBC)发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率.同时,NBC模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单.        理论上,N…

不多说,直接上干货! Weka的Explorer(探索者)界面,是Weka的主要图形化用户界面,其全部功能都可通过菜单选择或表单填写进行访问.本博客将详细介绍Weka探索者界面的图形化用户界面.预处理界面.分类界面.聚类界面.关联界面.选择属性界面和可视化界面等内容. 一.Weka的Explorer(探索者)界面里的图形化界面 启动Weka GUI选择器窗口之后,用鼠标单击窗口右部最上面的Explorer按钮,启动探索者界面,这时,由于没有加载数据集,除预处理面板外,其他面板都变灰而不可用, 可…

目录 1. 快速入门PYTORCH 1.1. 什么是PyTorch 1.1.1. 基础概念 1.1.2. 与NumPy之间的桥梁 1.2. Autograd: Automatic Differentiation 1.2.1. Tensor 1.2.2. Gradients 1.3. Neural Networks 1.3.1. Defind the network 1.3.2. Process inputs and call backward 1.3.3. Loss function 1.3.4…

我们在进行back propagation时难免会出现各种各样的问题,当出现问题的时候,我们的cost function仍然是随着迭代的次数下降的,但是这中间会有一些问题存在,那么我们如何来检查我们的算法是否会出现这些不易被发现的问题呢? gradients的近似表达 上面是导数的近似表达式,取左边的双边近似而不是右边的单边近似,通常ξ取10-4,如果取得太小则会给计算带来很大的麻烦. θ是unrolled vector时,计算J(θ)对θi的导数的近似值 用for来实现求导的近似表达 thet…

运行Pytorch tutorial代码报错:BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe 源代码地址: Training a classifier (CIFAR10) 该问题的产生是由于windows下多线程的问题,和DataLoader类有关,具体细节点这里Fix memory leak when using multiple workers on Windows. 解决方案: 修改调用torch.utils.data.DataLoader()函数时的 nu…

title: cs231n assignment1 KNN tags: - KNN - cs231n categories: - 机器学习 date: 2019年9月16日 17:03:13 利用KNN算法做图像分类.python2.7环境 首先运行cs231n/datasets下的get_datasets.sh获取数据集,如果你是windows用户,也可以在网盘下载后解压到datasets里. 链接: https://pan.baidu.com/s/1KMh7OoXAX3etAwIfloril…

训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set). http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d2f6cf201000cjx.html 一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set),验证集(validation set)和测试集(test set).其中训练集用来估计模型,验证集用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数,而测试集则检验最终选择最优的模型的性能如何.一个典型的划分是训练集占总样本的50%,而其它各…

使用基于Apache Spark的随机森林方法预测贷款风险   原文:Predicting Loan Credit Risk using Apache Spark Machine Learning Random Forests 作者:Carol McDonald,MapR解决方案架构师 翻译:KK4SBB 责编:周建丁(zhoujd@csdn.NET) 在本文中,我将向大家介绍如何使用Apache Spark的Spark.ml库中的随机森林算法来对银行信用贷款的风险做分类预测.Spark的spa…

k-Nearest Neighbor (kNN) 练习 这篇博文是对cs231n课程assignment1的第一个问题KNN算法的完成,参考了一些网上的博客,不具有什么创造性,以个人学习笔记为目的发布. 参考: http://cs231n.github.io/assignments2017/assignment1/ https://blog.csdn.net/Sean_csy/article/details/89028970 https://www.cnblogs.com/daihengchen…