一. BILSTM + CRF介绍 https://www.jianshu.com/p/97cb3b6db573 1.介绍 基于神经网络的方法,在命名实体识别任务中非常流行和普遍. 如果你不知道Bi-LSTM和CRF是什么,你只需要记住他们分别是命名实体识别模型中的两个层. 1.1开始之前 我们假设我们的数据集中有两类实体——人名和地名,与之相对应在我们的训练数据集中,有五类标签: B-Person, I- Person,B-Organization,I-Organization 假设句子x由五

绘图过程很简单:给定m个正例子,n个反例子,根据学习器预测结果进行排序,先把分类阈值设为最大,使得所有例子均预测为反例,此时TPR和FPR均为0,在(0,0)处标记一个点,再将分类阈值依次设为每个样例的预测值,即依次将每个例子划分为正例.设前一个坐标为(x,y),若当前为真正例,对应标记点为(x,y+1/m),若当前为假正例,则标记点为(x+1/n,y),然后依次连接各点. 下面举个绘图例子: 有10个样例子,m=5个正例子,n=5个反例子,分成两个随机排列AB对比. A:[反正正正反反正正反反

参考 http://www.3dmax8.com/3dmax/2013/0916/5661.html 如果想创建曲线段,可以在单击下一个点时按住鼠标不放,继续拖曳,再拖到另一个点上,单击鼠标右键,即可结束操作. 或者用贝叶斯曲线来画 画线一开始可以先描出大体轮廓,然后调整,可以旋转放大场景,从而更贴切的描绘,可以移动点,添加点等. 画好线后,如果选择闭合,然后摄影机一般以第一个画的店作为起点.但是后面如果又调整的话,就很难控制摄像机的起始位置. 所以可以不要闭合,然后也可以调整,这样摄像机就能从

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频)https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://www.plob.org/article/12476.html(原文链接)  初识ROC曲线 1. ROC的前世今生: ROC的全称是“受试

评价指标是针对同样的数据,输入不同的算法,或者输入相同的算法但参数不同而给出这个算法或者参数好坏的定量指标. 以下为了方便讲解,都以二分类问题为前提进行介绍,其实多分类问题下这些概念都可以得到推广. 准确率 准确率是最好理解的评价指标,它是一个比值: \[ 准确率 = \cfrac{算法分类正确的数据个数}{输入算法的数据的个数} \] 但是使用准确率评价算法有一个问题,就是在数据的类别不均衡,特别是有极偏的数据存在的情况下,准确率这个评价指标是不能客观评价算法的优劣的.例如下面这个例子: 我们

IOS Animation-贝塞尔曲线与Layer简单篇 swift篇 1.介绍 贝塞尔曲线: 贝塞尔曲线是计算机图形图像造型的基本工具,是图形造型运用得最多的基本线条之一.它通过控制曲线上的四个点(起始点.终止点以及两个相互分离的中间点)来创造.编辑图形. 一般的矢量图形软件通过它来精确画出曲线,贝兹曲线由线段与节点组成,节点是可拖动的支点,线段像可伸缩的皮筋,我们在绘图工具上看到的钢笔工具就是来做这种矢量曲线的. Layer: CALayer(层)是屏幕上的一个矩形区域,在每一个UIView

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com CNN的层数越多,能够提取到的特征越丰富,但是简单地增加卷积层数,训练时会导致梯度弥散或梯度爆炸. 何凯明2015年提出了残差神经网络,即Reset,并在ILSVRC-2015的分类比赛中获得冠军. ResNet可以有效的消除卷积层数增加带来的梯度弥散或梯度爆炸问题. ResNet的核心思想是网络输出分为2部分恒等映射(identity mapping).残差映射(residual mapping)

相信很多同学都知道"贝塞尔曲线"这个词,我们在很多地方都能经常看到.利用"贝塞尔曲线"可以做出很多好看的UI效果,本篇博客就让我们一起学习"贝塞尔曲线". 贝塞尔曲线的原理 贝塞尔曲线是用一系列点来控制曲线状态的,这些点简单分为两类: 类型 作用 数据点 确定曲线的起始和结束位置 控制点 确定曲线的弯曲程度 一阶贝塞尔曲线 一阶曲线是没有控制点的,仅有两个数据点(A 和 B),最终效果一个线段. 动态过程可以参照下图(贝塞尔曲线相关的动态演示图片

<精通GDI编程>里的代码.在学习过程中对它加以总结,以防以后用到,全部代码都是在MFC 单文档中实现的,写在View::OnDraw(CDC */*pDC*/)中 画线/边框(Pen) 1.画单线-------DrawLine [cpp] view plaincopy Pen pen(Color(255,0,0,0),3); PointF L_PTStart(0,0); PointF L_PTEnd(100,10); graphics.DrawLine(&pen,L_PTStart,

原文:Auto Machine Learning笔记 - Bayesian Optimization 优化器是机器学习中很重要的一个环节.当确定损失函数时,你需要一个优化器使损失函数的参数能够快速有效求解成功.优化器很大程度影响计算效率.越来越多的超参数调整是通过自动化方式完成,使用明智的搜索在更短的时间内找到最佳超参组合,无需在初始设置之外进行手动操作. 贝叶斯优化(Bayesian Optimization)是基于模型的超参数优化,已应用于机器学习超参数调整,结果表明该方法可以在测试集上实现

一 感知器 感知器学习笔记:https://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/51622695 感知器(Perceptron)是二分类的线性分类模型,其输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1和-1.这种算法的局限性很大: 只能将数据分为 2 类; 数据必须是线性可分的; 虽然有这些局限,但是感知器是 ANN 和 SVM 的基础,理解了感知器的原理,对学习ANN 和 SVM 会有帮助,所以还是值得花些时间的. 感知器可以表示为 f:Rn ->

包括: 理解卷积神经网络 使用数据增强缓解过拟合 使用预训练卷积网络做特征提取 微调预训练网络模型 可视化卷积网络学习结果以及分类决策过程 介绍卷积神经网络,convnets,深度学习在计算机视觉方面广泛应用的一个网络模型. 卷积网络介绍 在介绍卷积神经网络理论以及神经网络在计算机视觉方面应用广泛的原因之前,先介绍一个卷积网络的实例,整体了解卷积网络模型.用卷积网络识别MNIST数据集. from keras import layers from keras import models mode

可视化学习Tensorboard TensorBoard 涉及到的运算,通常是在训练庞大的深度神经网络中出现的复杂而又难以理解的运算.为了更方便 TensorFlow 程序的理解.调试与优化,发布了一套叫做 TensorBoard 的可视化工具.你可以用 TensorBoard 来展现你的 TensorFlow 图像,绘制图像生成的定量指标图以及附加数据. 数据序列化-events文件 TensorBoard 通过读取 TensorFlow 的事件文件来运行.TensorFlow 的事件文件包括

机器学习性能指标精确率.召回率.F1值.ROC.PRC与AUC 精确率.召回率.F1.AUC和ROC曲线都是评价模型好坏的指标,那么它们之间有什么不同,又有什么联系呢.下面让我们分别来看一下这几个指标分别是什么意思. 针对一个二分类问题,将实例分成正类(postive)或者负类(negative).但是实际中分类时,会出现四种情况. (1)若一个实例是正类并且被预测为正类,即为真正类(True Postive TP) (2)若一个实例是正类,但是被预测成为负类,即为假负类(False Negat

1. Main Point 0x1:行文框架 第二章:我们会分别介绍NNs神经网络和PR多项式回归各自的定义和应用场景. 第三章:讨论NNs和PR在数学公式上的等价性,NNs和PR是两个等价的理论方法,只是用了不同的方法解决了同一个问题,这样我们就形成了一个统一的观察视角,不再将深度神经网络看成是一个独立的算法. 第四章:讨论通用逼近理论,这是为了将视角提高到一个更高的框架体系,通用逼近理论证明了所有的目标函数都可以拟合,换句话说就是,所有的问题都可以通过深度学习解决.但是通用逼近理论并没有告诉

# 深度学习 # 图像识别,自然语言处理 # 机器学习 深度学习 # 分类:神经网络(简单) 神经网络(深度) # 回归 图像:卷积神经网络 # 自然语言处理:循环神经网络 # cpu:运行操作系统,处理业务,计算能力不是特别突出 # gpu:专门为计算设计的 import tensorflow as tf a = tf.constant(5.0) b = tf.constant(6.0) sum1 = tf.add(a,b) # 在session外边打印时只能查看对象 # 程序的图 a,b,s

一.前言 验证码是根据随机字符生成一幅图片,然后在图片中加入干扰象素,用户必须手动填入,防止有人利用机器人自动批量注册.灌水.发垃圾广告等等 . 验证码的作用是验证用户是真人还是机器人. 本文将使用深度学习框架Tensorflow训练出一个用于破解Discuz验证码的模型. 自动生成验证码接口关闭,原因如下: 接口是用来方便大家获取验证码图片的,已经声明至少加200ms延时,但是有些人就是不管不顾,个人网站带宽不大,直接被占满(自己写代码让别人爬自己网站真是找罪受),服务器被蹂躏十多分钟.这种情

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/265 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末

上篇博客<iOS可视化动态绘制八种排序过程>可视化了一下一些排序的过程,本篇博客就来聊聊图的东西.在之前的博客中详细的讲过图的相关内容,比如<图的物理存储结构与深搜.广搜>.当然之前写的程序是比较抽象的.上篇博客我们以可视化的方式看了一下各种排序的过程,今天博客中我们就来可视化的看一下图的相关部分,今天我们要画的图是无向图,并且每个点到其他点都有直接的连线.今天我们就基于此图来做一些事情.当然本篇博客在画图时我们使用的是Bezier曲线来画的,因为之前也聊过关于Bezier的相关东

本篇主题内容是.NET GDI+图形图像编程系列的教程,不要被这个滚动条吓到,为了查找方便,我没有分开写,上面加了目录了,而且很多都是源码和图片~ (*^_^*) 本人也为了学习深刻,另一方面也是为了分享给大家,纯手工码了好几天的字,喜欢的表忘了点赞哦~给点小小的动力~ 超全面的.NET GDI+图形图像编程教程 目录: <GDI+绘图基础> 1 GDI+概述 2 Graphics类 2.1 Graphics类的方法成员 2.2 引用命名空间 3 常用画图对象 3.1 Pen类 3.2 Col

上两篇我们学习了文本字符输出以及Unicode编写程序,知道如何用常见Win32输出文本字符串,这一篇我们来学习Windows编程中另一个非常重要的部分GDI图形绘图.Windows的GDI函数包含数百个API可供我们使用,本篇把最常用的GDI绘图做一个讲解.GDI可以绘制点.直线曲线.填充封闭区域.位图以及文本,其中文本部分已经在上一篇中将了,请参考[Windows编程]系列第三篇:文本字符输出. 跟前面的GDI对象一样,本篇的这些绘图函数也必须要设备上下文句柄(HDC)作为函数参数,从前文我