前段时间学习了HOG描述子及其与SVM结合在行人检测方面的应用. 当我们用训练好的模型去检测测试图像时,我们会用到detectMultiScale() 这个函数来对图像进行多尺度检测. 这是opencv3.1里的参数解释 可以看到一共有8个参数. 1.img(必需) 这个不用多解释,显然是要输入的图像.图像可以是彩色也可以是灰度的. 2.foundLocations 存取检测到的目标位置 3.hitThreshold (可选) opencv documents的解释是特征到SVM超平面的距离的阈

双向循环神经网络(Bidirectional Recurrent Neural Networks,Bi-RNN),Schuster.Paliwal,1997年首次提出,和LSTM同年.Bi-RNN,增加RNN可利用信息.普通MLP,数据长度有限制.RNN,可以处理不固定长度时序数据,无法利用历史输入未来信息.Bi-RNN,同时使用时序数据输入历史及未来数据,时序相反两个循环神经网络连接同一输出,输出层可以同时获取历史未来信息. Language Modeling,不适合Bi-RNN,目标是通过前

双向循环神经网络(Bidirectional Recurrent Neural Networks,Bi-RNN),Schuster.Paliwal,1997年首次提出,和LSTM同年.Bi-RNN,增加RNN可利用信息.普通MLP,数据长度有限制.RNN,可以处理不固定长度时序数据,无法利用历史输入未来信息.Bi-RNN,同时使用时序数据输入历史及未来数据,时序相反两个循环神经网络连接同一输出,输出层可以同时获取历史未来信息. Language Modeling,不适合Bi-RNN,目标是通过前

准确率.精确率(查准率).召回率(查全率).F1值.ROC曲线的AUC值,都可以作为评价一个机器学习模型好坏的指标(evaluation metrics),而这些评价指标直接或间接都与混淆矩阵有关,前四者可以从混淆矩阵中直接计算得到,AUC值则要通过ROC曲线进行计算,而ROC曲线的横纵坐标又和混淆矩阵联系密切,所以在了解这些评价指标之前,先知道什么是混淆矩阵很有必要,也方便记忆. 1.混淆矩阵 对于一个二分类问题,我们可以得到如表 1所示的的混淆矩阵(confusion matrix): 表

摘要: 数据挖掘.机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)简介. 引言: 在机器学习.数据挖掘.推荐系统完成建模之后,需要对模型的效果做评价. 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)等,下图是不同机器学习算法的评价指标.下文讲对其中某些指标做简要介绍. 本文针对二元分类器! 本文针对二元分类器!! 本文针对二元分类器!!! 对分类的分类器的评价指标将在以后

1. tf.reuse_default_graph() # 对graph结构图进行清除和重置操作 2.tf.summary.FileWriter(path)构造writer实例化,以便进行后续的graph写入 参数说明:path表示路径 3.writer.add_graph(sess.graph) 将当前参数的graph写入到tensorboard中 参数说明:sess.graph当前的网络结构图 4. summ = tf.summary.merge_all() # 将所有的summary都添加

精确率表示的是预测为某类样本(例如正样本)中有多少是真正的该类样本,一般用来评价分类任务模型. 比如对于一个分类模型,预测结果为A类的所有样本中包含A0个真正的A样本,和A1个不是A样本的其他类样本,那么该分类模型对于分类A的精确率就是A0/(A0+A1). 通常来说精确率越高,分类效果越好.但是在样本分布非常不均衡的情况下, 精确率高并不一定意味着是一个好的模型. 比如对于预测长沙明天是否会下雪的模型,在极大概率下长沙是不会下雪的,所以随便一个模型预测长沙不会下雪,它的精确率都可以达到99%以

  欢迎关注博主主页,学习python视频资源 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 统计项目联系QQ:231469242 用条件概率理解混合矩阵容易得多 sensitivity:真阳性

我使用tensorboard继续做了标量展示与直方图展示,在一的基础做了拓展,其改写代码如下: import numpy as npimport tensorflow as tfimport random # x_img = np.array(np.ones((5,784)))y_lable = np.array(np.zeros((5,10)))for i in range(5): y_lable[i,2+i]=1 with tf.name_scope('input'): x = tf.pla

我使用tensorboard中的graph做了展示,至于其它功能可以类推,其代码如下: import numpy as npimport tensorflow as tf x_img = np.array(np.ones((5,784))) # 自己编造的图片数据y_lable = np.array(np.zeros((5,10))) # 自己编造的labelfor i in range(5): y_lable[i,2+i]=1 with tf.name_scope('input'): x =

参考资料:https://zhuanlan.zhihu.com/p/46714763 ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要,也是面试中经常出现的问题(80%都会问到).其实,理解它并不是非常难,但是好多朋友都遇到了一个相同的问题,那就是:每次看书的时候都很明白,但回过头就忘了,经常容易将概念弄混.还有的朋友面试之前背下来了,但是一紧张大脑一片空白全忘了,导致回答的很差. 我在之前的面试过程中也遇到过类似的问题,我的面试经验是:一般笔试题遇到选择题基本都会考这个率,那个率,或者给一个场景让

Hinton等人最新研究:大幅提升模型准确率,标签平滑技术到底怎么用? 2019年07月06日 19:30:55 AI科技大本营 阅读数 675   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/94926752 作者 | Rafael Müller , Simon Kornblith, Geoffrey Hinton

11月19日,主题为"突破与裂变"的2019京东全球科技探索者大会(JDDiscovery)在京盛大开幕,京东集团展示了完整的技术布局与先进而丰富的对外技术服务,对外明确诠释了"以零售为基础的技术与服务企业"的集团战略定位.智能供应链国家人工智能开放创新平台.京东零售全渠道生态平台.京东自动驾驶解决方案.金融数字化解决方案四大智能化平台方案在JDD大会上亮相,将对相关行业的产业升级产生巨大的推动力量. 本次JDD大会吸引了来自全球的超过百位业界大咖,参会人员规模超过

编者按:在美国时间7月14日举行的2014年微软教育峰会上,Adam项目面对牵上台的3只小狗,一一准确地报出了它们的品种.Adam项目代表了微软研究院在机器学习和人工智能领域的前沿进展.它可不仅仅认得小狗,未来,它出色的视觉识别能力能被应用到更广泛的领域. 文章译自:Microsoft Research shows off advances in artificial intelligence with Project Adam 如果你是个爱狗人士,你也许能熟练地判断出狗的种类.但你的智能手机是

参考链接:https://www.cnblogs.com/Zhi-Z/p/8728168.html 具体更详细的可以查阅周志华的西瓜书第二章,写的非常详细~ 一.机器学习性能评估指标 1.准确率(Accurary) 准确率是我们最常见的评价指标,而且很容易理解,就是被分对的样本数除以所有的样本数,通常来说,正确率越高,分类器越好. 准确率确实是一个很好很直观的评价指标,但是有时候准确率高并不能代表一个算法就好.比如某个地区某天地震的预测,假设我们有一堆的特征作为地震分类的属性,类别只有两个:0:

最近在做基于jenkins ant  junit 的测试持续集成,单独ant junit生成的junitreport报告打开正常,使用Jenkins的HTML Publisher Plugin 插件无法正常展示报告内容,仅有三个frame占位框,如下图所示 这是由于jenkins一些安全设置导致的展示不全问题,点击F12,可以看到如下报错 解决办法 方法一:登陆jenkins系统,点击"系统管理"----"脚本命令行",执行如下命令,重新刷新JunitReport日

本篇开始模拟一个船舶管理系统,提供查询.添加.修改船舶的功能,这里介绍其中的数据展示和查询功能. 目录 1. 数据展示 2. 数据查询 3. 在线演示 1. 数据展示 在这里我们将模拟一个船舶管理系统,并提供查询.添加.修改的功能. 大致的目录结构如下: ShipMgrTab.js :船舶业务的入口. controller 目录:存放船舶业务的逻辑控制文件. model 目录:存放船舶业务的model文件. store 目录 :存放船舶业务的store文件. view 目录 :存放船舶业务的组件

这次和大家分享的是自己写的一个table常用几种展示格式的js插件取名为(table-shenniu),样式使用的是bootstrap.min.css,还需要引用jquery.min.js包,这个插件由来的目的是项目中需要一个table格式的提交数据的页面,功能有合并单元格,只能提交选中行数据,全选功能,和一个下拉选功能:这几种功能感觉朋友们肯定都会遇到,所以干脆封装一个插件,发布出来说不定能帮到有些朋友快速完成任务哈哈,当然最主要的还是希望朋友们能相互交流里面的代码,逻辑,谢谢:中秋节就要到了

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 等值面是气象.环保等相关项目上常用到的效果展示.在传统的CS项目中,可以利用一些二次开发工具进行开发,具有科研性质的项目上还会利用一些工具进行复杂建模出图然后流程化.这里,我们撇去复杂的建模各因子,谈谈通用的等值面如何在WebGIS中进行展示. 首先,我介绍下几种可以在前端进行等值面渲染的方案: a.利用arcgis的model进行建模,设置好输入项,插值工具

目的: 数据采集 写入本地文件备份 构建web服务器 将文件读取到网页中进行展示 目录结构: package.json文件中的内容与上一篇一样:NodeJs+Request+Cheerio 采集数据 request :https://github.com/request/request 使得请求变得更容易,简单 cheerio:https://github.com/cheeriojs/cheerio 用来解析dom结构,类似jQuery,挺好用 app.js文件: /** * 数据采集 * 写入

展示层由Ninesky.Web项目实现,负责网站内容的显示,项目包含Member和Control两个区域.   目录 奔跑吧,代码小哥! MVC5网站开发之一 总体概述 MVC5 网站开发之二 创建项目 MVC5 网站开发之三 数据存储层功能实现 MVC5 网站开发之四 业务逻辑层的架构和基本功能 MVC5 网站开发之五 展示层架构 MVC5 网站开发之六 管理员 1.登录.验证和注销 MVC5 网站开发之六 管理员 2.添加.删除.重置密码.修改密码.列表浏览 MVC5 网站开发之七 用户功能