一 寫在前面 未經(jīng)允許，不得轉(zhuǎn)載，謝謝~ 這篇文章是對UCF101視頻數(shù)據(jù)集處理以及加載的一個記錄，也適用于其他的視頻數(shù)據(jù)集。 1 需求所在 PyTorch提供了像對CIF...
發(fā)簡信
IP屬地：重慶
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視頻數(shù)據(jù)集UCF101的處理與加載（未使用深度學(xué)習(xí)框架）
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【轉(zhuǎn)】使用sklearn做單機(jī)特征工程作者：jasonfreak，原文地址：使用sklearn做單機(jī)特征工程 目錄 特征工程是什么？ 數(shù)據(jù)預(yù)處理2.1 無量綱化2.1.1 標(biāo)準(zhǔn)化2.1.2 區(qū)間縮放法2.1.3 ...
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機(jī)器學(xué)習(xí)——邏輯回歸??線性回歸用于處理因變量是連續(xù)量的預(yù)測問題，而邏輯回歸是解決二分類的問題（邏輯回歸名字叫“回歸”其實(shí)解決的是分類問題）。邏輯回歸的結(jié)果只有兩種情況（0或1），那么為什么冠以...
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IPython Notebook引入ECharts做可視化
作者：無與童比 。本文約 2196 字，讀完可能需要 4 分鐘。原文鏈接：http://www.lxweimin.com/p/609193efee1a IPython Note...
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機(jī)器學(xué)習(xí)——線性回歸（二）梯度下降求解
??在上文中利用矩陣運(yùn)算的方法對損失函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，但其有一定的局限性，其要求矩陣必須可逆，下面用梯度下降的方法對其進(jìn)行優(yōu)化。 ??初始化，沿著負(fù)梯度方向迭代，更新后的，使更小...
