Precision and recall 精度-在分類器分出的positive中,實(shí)際真的為positive的比例 召回-在實(shí)際真的positi...
# 背景說(shuō)明
參考來(lái)源:博客鏈接 使用線性模型來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行建模屠升。線性模型的數(shù)學(xué)表示是: (1) TensorsTensorFlow中使用tensor數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)...
一、最小編輯距離編輯距離(Minimum Edit Distance,MED)厢蒜,又稱Levenshtein距離葛菇,是指兩個(gè)字符串之間壶辜,由一個(gè)轉(zhuǎn)成另...
1. 正則表達(dá)式2. 分詞(Word tokenization)我們?cè)谶M(jìn)行每一次文本處理時(shí)都要對(duì)文本進(jìn)行統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化(text normaliza...
一痹扇、課程介紹斯坦福大學(xué)于2012年3月在Coursera啟動(dòng)了在線自然語(yǔ)言處理課程铛漓,由NLP領(lǐng)域大牛Dan Jurafsky 和 Chirs M...
前提 已經(jīng)安裝好Anaconda溯香、opencv2.4.8以及dlib 正文 安裝依賴庫(kù)(一): 安裝BLAS: 可以安裝OpenBLAS 或 M...
MNSIT數(shù)據(jù)集 MNIST是一個(gè)入門級(jí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)集,它包含各種手寫數(shù)字圖片票渠,它也包含每一張圖片對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽逐哈,告訴我們這個(gè)是數(shù)字幾。比如问顷,下...
I 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)述 <卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)>傅里葉變換(即一個(gè)波形),可以有不同的正弦函數(shù)和余弦函數(shù)進(jìn)行疊加完成禀梳。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是一樣杜窄,可以認(rèn)為一張圖...