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sigai-6
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siagi-6 笔记
SIGAI1012-目标检测算法综述1
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介绍。(1)区域选择:这一步是为了对目标的位置进行定位。由于目标可能出现在图像的任何位置,而且目标的大小、长宽比例也不确定,所以最初采用滑动窗口的策略对整幅图像
SigAI系列的机器学习和深度学习总结好文
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SigAI系列出的总结的有关机器学习和深度学习一系列文章,包括需要的一些数学基本知识,以及经典算法的推导和扩展,内容对找人工智能相关工作的人或者入门机器学习深度学习的人来说,都很有用,推荐学习!
SigAI机器学习教程.zip
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本文为SigAI原创文章,很适合初学者学习,讲解清楚。 包含内容: 学好机器学习需要哪些数学知识 卷积神经网络为什么这么有效 用一张图理解SVM的脉络 理解神经网络的激活函数 卷积神经网络综述 理解梯度下降法...
神经网络的激活函数总结
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理解SVM核函数和参数的作用
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核函数过于抽象,在本文中,SIGAI将通过一组实验来演示核函数的有效性,并解释支持向量机各个参数所起到的作用,让大家对此有一个直观的认识。如果要了解SVM的理论,请阅读我们之前的公众号文章“用一张图理解SVM的...
基于深度学习的目标检测算法综述
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目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的位置和大小,是机器视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观,...如对文中的内容持不同观点,欢迎到SIGAI公众号发消息给我们,一起探讨!
理解主成分分析法
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主成分分析法 (PCA) 是一种常用的数据分析手段。对于一组不同维度 之间可能存在线性相关关系的数据,PCA 能够把这组数据通过正交变换变 成各个维度之间线性无关的...在本文中,SIGAI将介绍PCA 的原理、应用以及缺陷。
2.Python学习的预备内容1
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1. 进入SIGAI在线编程页面 2. 选择terminal 3. 看到如下字符界面: 1. 本地环境可以有root权限,SIGAI在线编程模块没有,但有时候没
卷积神经网络为什么这么有效
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机器学习和深度学习核心知识点总结
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一年一度的校园招聘就要开始了,为了帮助同学们更好的准备面试,SIGAI 在今天的公众号文章中对机器学习、深度学习的核心知识点进行了总结。希望我们的文章能够帮助你顺利的通过技术面试,如果你对这些问题有什么疑问...
用一张图理解SVM的脉络
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理解神经网络的激活函数
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激活函数在神经网络中具有重要的地位,对于常用的函数如sigmoid,...在这篇文章中,SIGAI将和大家一起讨论这几个问题,以加深对激活函数的理解,如果对本文的观点持有不同的意见,欢迎向我们的公众号发消息一起讨论。
理解牛顿法
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牛顿法是数值优化算法中的大家族,她和她的改进型在很多实际问题中得到了应用。在机器学习中,牛顿法是和梯度下降法地位相当的的主要优化算法。在本文中,SIGAI将为大家深入浅出的系统讲述牛顿法的原理与应用。
行人检测算法
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行人检测是计算机视觉中的经典问题,也是长期以来难以解决的问题。和人脸检测问题相比,由于人体的姿态复杂,变形更大,附着物和遮挡等问题更严重,因此准确的...在本文中,SIGAI将为大家回顾行人检测算法的发展历程。
卷积神经网络综述
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如何成为一名优秀的机器学习算法工程师
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怎样成为一名优秀的算法工程师?这是很多从事人工智能学术研究和产品研发的同学...为了更好的帮助大家学习和成长,少走弯路,在今天的文章里,SIGAI的作者以自己的亲身经历和思考,为大家写下对这一问题的理解与答案。
ChatGPT教程(终极版)最全整理
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博客中Kmeans以及FCM算法数据(免积分)
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博客中Kmeans以及FCM算法的数据,包括IRIS鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集,下载在直接存入项目文件夹即可,如果下载不了,可以私信我,看到后会及时回复。
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包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。 在分析光伏发电原理的基础上,论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素,通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型,预估光伏电站瞬时发电量,根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析,验证模型的实际应用价值。 1 数据探索与数据预处理 1.1 赛题回顾 1.2 数据探索性分析与异常值处理 1.3 相关性分析 2 特
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