背景 2019年6月18日硼讽，京東AI研究院在美國(guó)長(zhǎng)灘召開的計(jì)算機(jī)視覺頂級(jí)會(huì)議CVPR 2019上獲得視頻動(dòng)作識(shí)別拦耐、商品圖片識(shí)別越除、精細(xì)粒度蝶類圖片識(shí)別3項(xiàng)學(xué)術(shù)比賽第一抗果。此外，京...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：浙江
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精細(xì)圖像識(shí)別：Destruction and Construction Learning -
使用Spark ML進(jìn)行數(shù)據(jù)分析Spark版本：2.4.0語(yǔ)言：Scala任務(wù)：分類 這里對(duì)數(shù)據(jù)的處理步驟如下： 載入數(shù)據(jù) 歸一化 PCA降維 劃分訓(xùn)練/測(cè)試集 線性SVM分類 驗(yàn)證精度 輸出cvs格式的結(jié)...
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如何理解K-L散度（相對(duì)熵）Kullback-Leibler Divergence切黔，即K-L散度暮的，是一種量化兩種概率分布P和Q之間差異的方式，又叫相對(duì)熵感挥。在概率學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)上缩搅，我們經(jīng)常會(huì)使用一種更簡(jiǎn)單的、...
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連續(xù)特征離散化達(dá)到更好的效果,特征選擇的工程方法
http://www.zhihu.com/question/31989952 連續(xù)特征的離散化：在什么情況下將連續(xù)的特征離散化之后可以獲得更好的效果触幼？ Q:CTR預(yù)估誉己，發(fā)現(xiàn)C...
