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机器学习
机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
数据集如何确保开发集和测试集的数据分布一致。比如:某个数据集有A、B、C......F6个特征。要确保数据分布一致,怎么做?
如题,入门级的机器学习的电脑大概什么配置?
目标检测中,要生成区域提议并进行回归,我看到的方法在生成区域以后都进了卷积层,也就是在特征空间上形成了映射,那也就是框回归都是在特征空间进行的, 我一直没弄明白全链接是怎么进行回归的,另外,如果自己不用全链接的话,我该如何生成区域提议以及进行回归的。
拿到吴恩达DeepLeaning的课程证书能找到相关工作吗?
来自公开课《邱强:实例介绍机械臂运动规划及前沿研究方向》运动规划、轨迹规划、路径规划的区别与联系?
我想问问,卷积深度特征和原图怎么映射?比如,深度特征只有28x28,原图有448x448。在深度特征选了2x2的区域,原图有32x32的区域。可是坐标怎么对应?
凸优化这个在深度学习的应用领域是什么呢?然后推荐哪个凸优化的课程或者相关书籍呢?
学习训练网络保存参数的时候有些混淆,自己查了半天没解决,请教大家谢谢
用深度学习训练多尺度图像效果比单尺度图像好是因为迁移学习吗?
请问,有没有处理数据不平衡的方法呢?好的方法,其次有什么好的数据增强的方法呢