√√第一部分 基础算法(#10023 除外) 第 1 章 贪心算法 √√#10000 「一本通 1.1 例 1」活动安排 √√#10001 「一本通 1.1 例 2」种树 √√#10002 「一本通 1.1 例 3」喷水装置 √√#10003 「一本通 1.1 例 4」加工生产调度 √√#10004 「一本通 1.1 例 5」智力大冲浪 √√#10005 「一本通 1.1 练习 1」数列极差 √√#10006 「一本通 1.1 练习 2」数列分段 √√#10007 「一本通 1.1 练习 3」线…

转载自:http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/8152390 1.问题描述 做关系抽取就是要从产品评论中抽取出描述产品特征项的target短语以及修饰该target的opinion短语,在opinion mining里面属于很重要的task,很多DM.NLP相关的paper在做这方面的工作.基本的思路是: (1)从sentence的parse tree(比如stanford parser)中选取候选target结点和候选opinion结点,然…

caffe 进行自己的imageNet训练分类:loss一直是87.3365,accuracy一直是0 解决方法: http://blog.csdn.net/jkfdqjjy/article/details/52268565?locationNum=14 知道了原因,解决时就能对症下药.总体上看,softmax输入的feature由两部分计算得到:一部分是输入数据,另部分是各层权重参数. 1.观察数据中是否有异常样本或异常label导致数据读取异常2.调小初始化权重,以便使softmax输入的f…

线性模型 逻辑回归--逻辑损失(logistic loss) 线性支持向量机(Support Vector Machine, SVM)--合页损失(hinge loss) 朴素贝叶斯(Naive Bayes) 决策树 0 准备数据 kaggle2.blob.core.windows.net/competitions-data/kaggle/3526/train.tsv sed 1d train.tsv > train_noheader.tsv 0 运行环境 cd /Users/erichan/G…

keras_cnn_实现人脸训练分类 废话不多扯,直接进入正题吧!今天在训练自己分割出来的图片,感觉效果挺不错的,所以在这分享一下心得,望入门的同孩采纳. 1.首先使用python OpenCV库里面的人脸检测分类器把你需要训练的测试人脸图片给提取出来,这一步很重要,因为deep learn他也不是万能的,很多原始人脸图片有很多干扰因素,直接拿去做模型训练效果是非常low的.所以必须得做这一步.而且还提醒一点就是你的人脸图片每个类别的人脸图片光线不要相差太大,虽然都是灰度图片,但是会影响你的结果…

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51073885 CSDN−勿在浮沙筑高台 支持向量机(Support Vector Machine)以前在分类.回归问题中非常流行.支持向量机也称为最大间隔分类器,通过分离超平面把原始样本集划分成两部分. 首先考虑最简单的情况:线性可分支持向量机.即存在一个超平面能够把训练样本分开. 1.线性可分支持向量机 1.考虑一个线性二分类的问题:例如以下左图,在二维平面上有两种样本点x…

支持向量机(Support Vector Machine ,SVM)的主要思想是:建立一个最优决策超平面,使得该平面两侧距离该平面最近的两类样本之间的距离最大化,从而对分类问题提供良好的泛化能力.对于一个多维的样本集,系统随机产生一个超平面并不断移动,对样本进行分类,直到训练样本中属于不同类别的样本点正好位于该超平面的两侧,满足该条件的超平面可能有很多个,SVM正式在保证分类精度的同时,寻找到这样一个超平面,使得超平面两侧的空白区域最大化,从而实现对线性可分样本的最优分类. 支持向量机中的支持向…

Classifying urban land use by integrating remote sensing and social media data   Xiaoping Liu, Jialv He, Yao Yao, Jinbao Zhang, Haolin Liang, Huan Wang & YeHong 摘要 研究方向的重要性(有意义): 城市土地使用信息在城市管理.政府政策制定.和人类活动监测方面扮演着重要的角色. However,存在的困难: 由于城市系统的复杂性,将城市功能…

CVPR2020:点云分类的自动放大框架PointAugment PointAugment: An Auto-Augmentation Framework for Point Cloud Classification 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Li_PointAugment_An_Auto-Augmentation_Framework_for_Point_Cloud_Classification_CVPR…

十分钟学习自然语言处理概述 作者:白宁超 2016年9月23日00:24:12 摘要:近来自然语言处理行业发展朝气蓬勃,市场应用广泛.笔者学习以来写了不少文章,文章深度层次不一,今天因为某种需要,将文章全部看了一遍做个整理,也可以称之为概述.关于这些问题,博客里面都有详细的文章去介绍,本文只是对其各个部分高度概括梳理.(本文原创,转载注明出处:十分钟学习自然语言处理概述  ) 1 什么是文本挖掘? 文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支,用于基于文本信息的知识发现.文本挖掘的准备工作由文本收集.文本分…