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全部文章 / 机器学习（共3篇）

K-means是什么？

K-means方法是一种非监督学习的算法，它解决的是聚类问题。 1、算法简介： K-means方法是聚类中的经典算法，数据挖掘十大经典算法之一；算法接受参数k,然后将事先输入的n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足聚类中的对象相似度较高，而不同聚类中的对象相似度较小。 2、算法思想：以...

2019-08-21

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快速了解Batch Normalization

　　机器学习领域有个很重要的假设：IID独立同分布假设，就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的，这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。那BatchNorm的作用是什么呢？BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布的。 BN的基本...

2019-08-20

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卷积神经网络中的1x1卷积核

前言在介绍卷积神经网络中的1x1卷积之前，首先回顾卷积网络的基本概念。 1.卷积核（convolutional kernel）：可以看作对某个局部的加权求和；它是对应局部感知，它的原理是在观察某个物体时我们既不能观察每个像素也不能一次观察整体，而是先从局部开始认识，这就对应了卷积。卷积核的大小一般...

2019-08-20

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