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FRCNN box回歸為什么采用smooth L1 loss
對于邊框的預測是一個回歸問題。通撑荏荩可以選擇平方損失函數(shù)（L2損失）$f(x)=x^2$死讹。但這個損失對于比較大的誤差的懲罰很高。我們可以采用稍微緩...
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機器學習算法GBDT的面試要點http://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7744987.html 1.簡介 gbdt全稱梯度下降樹曲梗，在傳統(tǒng)機器學...
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GBDT
目標是找到一個最優(yōu)的function g：有T個iteration赞警，每個iteration找一個function f_t（f_t也是未知量），加...
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RF虏两、GBDT愧旦、XGBoost面試級整理
http://blog.csdn.net/qq_28031525/article/details/70207918 RF、GBDT和XGBoos...
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【SVM】SVM 面試題
http://blog.csdn.net/szlcw1/article/details/52259668 1. SVM的原理是什么定罢？ SVM是一...
