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2年前
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基于最近邻法手写数字识别(内附python源码)
本实验皆在运用OpenCV、Python等工具采用适当的算法对手写体数字进行识别与检测,可以提供训练集与测试集进行训练,并可以输入手写字体进行测试检验。 通过独立的完成本实...
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飒白
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3年前
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[一起面试AI]NO.10 什么是数据不平衡问题,应该如何解决
数据不平衡又称样本比例失衡,比如二分类问题,如果标签为1的样本占总数的99%,标签为0的样本占比1%则会导致判断「失误严重」,准确率虚高。 常见的解决不平衡问题的方法如下。...
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飒白
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3年前
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[一起面试AI]NO.9 如何判断函数凸或非凸
首先定义凸集,如果x,y属于某个集合M,并且所有的θx+(1-θ)f(y)也属于M,那么M为一个凸集。如果函数f的定义域是凸集,并且满足 则该函数为凸函数。 如果函数存在二...
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3年前
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[一起面试AI]NO.8 常用的损失函数有哪些?
记录分类错误的次数。 对于「对数函数」,由于其具有「单调性」,在求最优化问题时,结果与原始目标一致,在含有乘积的目标函数中(如极大似然函数),通过「取对数」可以转化为求和的...
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3年前
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[一起面试AI]NO.6 偏差与方差
偏差度量了学习算法的期望与真实结果的偏差,刻画了算法本身的「拟合能力」,方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化。 偏差用于描述模型的拟合能力,方差用来描述模...
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3年前
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[一起面试AI]NO.5过拟合、欠拟合与正则化是什么?
欠拟合指的是模型不能够再训练集上获得足够低的「训练误差」,往往由于特征维度过少,导致拟合的函数无法满足训练集,导致误差较大。 过拟合指的是模型训练误差与测试误差之间差距过大...
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[一起面试AI]NO.4特征工程主要包括什么?
无量纲化主要解决数据的「量纲不同」的问题,使不同的数据转换到「同一」规格,常见的方法有「标准化」和「区间缩放法」。标准化的假设前提是特征值服从「正态分布」。区间放缩法利用了...
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[一起面试AI]NO.1机器学习简介
「回归模型」:例如预测明天的股价。 「分类模型」:将样本分为两类或者多类。 「结构化学习模型」:输出的不是向量而是其他「结构。」 「监督学习」:学习的样本「全部」具有标签,...
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3年前
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[一起面试AI]NO.2回归问题常用的性能度量指标有哪些
是反映估计值与被估计量之间差异程度的一种度量。 观测值与真值偏差的平方和与观测次数m比值的平方根,用来衡量观测值同真值之间的偏差。 不仅考虑预测值与真实值误差,还考虑了误差...
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