使用深度学习进行艺术风格转换始于 Leon Gatys 等人于2015年发表的论文 A Neural Algorithm of Artistic Style,为普通照片 “赋予” 名画风格。由于其看上去不明觉厉的特性,在论文发表之后迅速...
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EM算法是期望最大化 (Expectation Maximization) 算法的简称,用于含有隐变量的情况下,概率模型参数的极大似然估计或极大后验估计。EM算法是一种迭代算法,每次迭代由两步组成:E步,求期望 (expectation...
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集成学习之Boosting —— AdaBoost原理 集成学习之Boosting —— AdaBoost实现 集成学习之Boosting —— Gradient Boosting原理 集成学习之Boosting —— Gradien...
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集成学习之Boosting —— AdaBoost原理 集成学习之Boosting —— AdaBoost实现 集成学习大致可分为两大类:Bagging和Boosting。Bagging一般使用强学习器,其个体学习器之间不存在强依赖...
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在集成学习中,通常认为Bagging的主要作用是降低方差,而Boosting的主要作用是降低偏差。Boosting能降低偏差很好理解,因为其原理就是将多个弱学习器组合成强学习器。但Bagging为什么能降低方差?或者说,为什么将多个强学...
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机器学习之类别不平衡问题 (1) —— 各种评估指标 机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线 完整代码 ROC曲线和PR(Precision - Recall)曲线皆为类别不平衡问题中常用的评估方法,二者既有相同也有...
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      支持向量机(support vector machine, 以下简称svm)是机器学习里的重要方法,特别适用于中小型样本、非线性、高维的分类和回归问题。本篇希望在正篇提供一个svm的简明阐述,附...
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