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2020-04-02 11:22:33
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课堂学习笔记
传统机器学习
数据预处理–归一化、降维、去躁
特征提取–图像:SIFT、LBP、Fisher,语言:Word2vec、MFCC
选择分类器–SVM、决策树、随机森林、贝叶斯网络、线性回归、聚类
深度机器学习
数据准备–数据、label
设计模型–CNN、RNN
训练–调结构、损失函数、训练参数
基本概念
y
=
W
∗
X
+
b
y = W*X+b
y
=
W
∗
X
+
b
神经元:模型的基本单位
卷积核:图像处理基本算子
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王二小、
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