迁移学习(JDDA) 《Joint domain alignment and discriminative feature learning for unsupervised deep domain adaptation》

hbf{x}^{s(t)} \in \mathbb{R}^{d}$ . Let  $\boldsymbol{\Theta}$  denotes the shared parameters to be learned.  $\mathbf{H}_{s} \in \mathbb{R}^{b \times L}$  and  $\mathbf{H}_{t} \in \mathbb{R}^{b \times L}$...

sklearn预测评估指标:混淆矩阵计算详解-附Python计算代码

有写过相应的理论和具体理论过程: 机器学习:性能度量篇-Python利用鸢尾花数据绘制ROC和AUC曲线 机器学习:性能度量篇-Python利用鸢尾花数据绘制P-R曲线  这里我们主要进行实践利用sklearn快速实现模型数据校验,完成基础指标计算。 混淆矩阵 查准率(precision)与查全率(recall)是对于需求在信息检索、Web搜索等应用评估性能度量适应度高的检测数值。对于二分类问题,可将真实类...

人工智能 之 机器学习(Machine Learning)

目录 一:机器学习概述 二:机器学习算法 三:机器学习模型 四:机器学习过程 五:机器学习模型验证 六:sklearn模块 一:机器学习概述 二:机器学习算法 三:机器学习模型 四:机器学习过程 五:机器学习模型验证 六:sklearn模块 pip3 install sklearn -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ ...

机器学习笔记:scikit-learn pipeline使用示例

0. 前言         在机器学习中,管道机制是指将一系列处理步骤串连起来自动地一个接一个地运行的机制。Scikit-Learn提供了pipeline类用于实现机器学习管道,使用起来十分方便。         既然要将不同处理步骤串联起来,首先必须确保每个步骤的输出与下一个步骤的输入的数据是匹配的。所以,管道中的每个步骤都包含两个方法,fit()用于拟合(或者说训练),transform()用于数据转换...

【机器学习】SVM多分类问题及基于sklearn的Python代码实现

类别,那么使用OVO训练的分类器就是 ( 2 n ) \binom{2}{n} (n2​),因此一般情况下使用OVR这种分类。 SVM都已经有写好的库函数,只需要进行调用就行了,这个SVM库集中在sklearn中,可以从sklearn导入。如果进行二分类那就使用svm.LinearSVC(),当然SVM中还有SVR(支持向量回归)。 class sklearn.svm.SVC(*, C=1.0, kerne...

对YoloV5的backbone进行self-supervised learning以及fine-tuning

文章目录 应用场景 分离出YoloV5的backbone 基于主干网络的自监督训练 基于冻结主干梯度的模型预训练 模型训练 应用场景 当你的数据集存在标注数据占比较小,无标注数据占大头的时候,可以考虑下自监督学习来提高主干网络的视觉表征能力,有关自监督学习的论文可以参考这篇博文。 分离出YoloV5的backbone 将YoloV5的backbone写成一个图像分类网络 class YoloBackbon...

Spatio-temporal Self-Supervised Representation Learning for 3D Point Clouds

Spatio-temporal Self-Supervised Representation Learning for 3D Point Clouds 摘要 到目前为止,各种 3D 场景理解任务仍然缺乏实用和可推广的预训练模型,这主要是由于 3D 场景理解的复杂性质及其由相机视图、照明、遮挡等带来的巨大变化。在本文中,我们通过引入时空表示学习(STRL)框架来应对这一挑战,能够以自我监督的方式从未标记的 ...

鸢尾花数据种类预测、分析与处理、scikit-learn数据集使用、seaborn作图及数据集的划分

Iris versicolor (由Dlanglois, CC BY-SA 3.0)和lris virginica(由Frank Mayfield, CC BY-SA 2.0) ) 二、scikit-learn中数据集介绍 scikit-learn数据集API介绍 sklearn.datasets:加载获取流行数据集 datasets.load_*():获取小规模数据集,数据包含在datasets里,安装s...

python sklearn knn快速实现,保姆级教学

目录 介绍KNN实战加载模块读取数据训练、测试数据分割关键环节:训练+预测 sklearn官方代码实例 介绍 首先上链接 https://www.sklearncn.cn/ scikit-learn是基于Python语言的机器学习库,具有: 简单高效的数据分析工具 可在多种环境中重复使用 建立在Numpy,Scipy以及matplotlib等数据科学库之上 开源且可商用的-基于BSD许可 这里,我们使用其...

Machine Learning机器学习(学习记录)

Machine Learning机器学习 目录 Machine Learning机器学习聚类K-Means基本思路k均值算法流程k均值算法的特点k-均值算法的优点:k-均值算法的缺点: sklearn实现KMeans K-Means++算法基本思路代码实现K-Means++Python代码实现sklearn实现K-Means++ 参考: 聚类 K-Means 基本思路 k-均值(k-means )算法是一...
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