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全部文章 / 机器学习（共19篇）

计算机视觉面试常见问题（含解答）

最近忙着找实习，对计算机视觉中常见的问题做了简单梳理，会不定时更新。 CNN CNN在图像上表现好的原因直接将图像数据作为输入，不仅无需人工对图像进行预处理和额外的特征抽取等复杂操作，而且以其特有的细粒度特征提取方式，使得对图像的处理达到了几近人力的水平。参数和计算量的计算卷积输...

2019-04-18

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CNN网络架构演进：从LeNet到DenseNet

本文主要介绍卷积神经网络（CNN）的发展演变，包含对每个网络的结构分析，创新点总结。内容来自自己的收集整理，还有网易云课堂吴恩达的卷积神经网络教学视频。 LeNet-5 LeNet是LeCun在1998年提出，用于解决手写数字识别（0-9）的视觉任务。自那时起，CNN的最基本的架构就定下...

2019-04-18

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2019春实习-百度-计算机视觉算法研发工程师真题

前两天刚参加完百度计算机视觉算法实习岗的远程笔试，下面是我记忆中的一些考题，先记录下来，等答案公布再来详细分析。题型选择：30道，每题2分，共60分问答：1道，每题30分，共30分设计：1道，每题30分，共30分编程：2道，每题20分，共40分总分160分...

2019-04-04

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CNN网络发展史

转载自 https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/8451834.html

2019-03-28

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牛客笔试题之顺丰机器学习真题

昨天做了一套顺丰人工智能和机器学习的真题，下面是对其中一些知识点的总结。 Java中的String 解析：链表链表的特性，使其在某些操作上比数组更加高效。增删不必挪动元素。当进行插入和删除操作时，链表操作的时间复杂度仅为O(1)。无需实现估计空间。链表在内存中不是...

2019-03-28

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牛客笔试题之机器学习

昨天做完了牛客网上的机器学习试题，下面是对一些错题的分析，并简要总结了一些机器学习中应该注意的知识点，过段时间会对其中的一些方法进行更加详细的分析介绍。题中打问号？代表该题答案存在争议，不一定准确。过拟合问题解析：造成过拟合的原因主要有：训练数据不足训练模型过度导致模...

2019-03-28

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马氏距离和欧式距离详解

一般在机器学习模型中会涉及到衡量两个样本间的距离，如聚类、KNN，K-means等，使用的距离为欧式距离。其实，除了欧氏距离之外，还有很多的距离计算标准，本文主要介绍欧氏距离和马氏距离。欧氏距离最常见的两点之间或多点之间的距离表示法，又称之为欧几里得度量，它定义于欧几里得空间中，如点 ...

2019-03-28

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准确率，精确率，召回率和F1值

机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。 (注：相对来说，IR 的 ground tru...

2019-03-27

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机器学习正则化之L0、L1与L2范数

最近刷题时，经常会遇到关于L1和L2范数的知识点，本文就其详细的分析记录一下。前言我们常见的监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”，也就是在规则化参数的同时要最小化误差。最小化误差是为了让我们...

2019-03-27

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机器学习方法之K-means聚类

聚类(Clustering)，就是将相似的事物聚集在一起，而将不相似的事物划分到不同的类别的过程，是数据分析之中十分重要的一种手段。与此前介绍的决策树，支持向量机等监督学习不同，聚类算法是非监督学习(unsupervised learning )，在数据集中，并不清楚每条数据的具体类别。算...

2019-03-27

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