三、生成算法 3.1 ID3 生成算法 3.2 C4.5 生成算法 三、生成算法 决策树有两种常用的生成算法： ID3 生成算法。 C4.5 生成算法。 ID3 生成算法和 C4.5 生成算法只有树的生成算法，生成的树容易产生过拟合：对训练集拟合得很好，但是预测测试集效果较差。 3.1 ID3 生成算法 ID3 生成算...

三、贝叶斯模型 3.1 GaussianNB 3.2 MultinomialNB 3.3 BernoulliNB 三、贝叶斯模型 在scikit 中有多种不同的朴素贝叶斯分类器。他们的区别就在于它们假设了不同的 分布 。 3.1 GaussianNB 高斯贝叶斯分类器GaussianNB ：它假设特征 的条件概率分布满足高斯分布...

VectorSlicer 例子 VectorSlicer   VectorSlicer 是一个转换器,输入一个特征向量输出一个特征向量,它是原特征的一个子集。这在从向量列中抽取特征非常有用。VectorSlicer 接收一个拥有特定索引的特征列,它的输出是一个新的特征列,它的值通过输入的索引来选择。有两种类型的索引: 1、整数索引表示进入向量的...

理解特征 哈里斯角点检测 Shi-Tomasi角落探测器＆amp;跟踪的好功能 SIFT简介（尺度不变特征变换） SURF简介（加速鲁棒特性） 角点检测的FAST算法 简介（二进制鲁棒独立基本特征） ORB（定向快速和轮换简介） 特征匹配 特征匹配+ Homography查找对象

三、进阶 3.1 缺失值处理 3.2 分类特征支持 3.3 LambdaRank 3.4 并行学习 三、进阶 3.1 缺失值处理 lightgbm 默认处理缺失值，你可以通过设置use_missing=False 使其无效。 lightgbm 默认使用NaN 来表示缺失值。你可以设置zero_as_missing 参数来改...

wx.createBLEConnection(Object object) 参数 Object object 错误 注意 示例代码 wx.createBLEConnection(Object object) 基础库 2.9.2 开始支持，低版本需做兼容处理 。 连接低功耗蓝牙设备。 若小程序在之前已有搜索过某个蓝牙设备，并成功建立...

wx.createBLEConnection(Object object) 参数 Object object 错误 注意 示例代码 wx.createBLEConnection(Object object) 基础库 1.1.0 开始支持，低版本需做兼容处理 。 连接低功耗蓝牙设备。 若小程序在之前已有搜索过某个蓝牙设备，并成功建立...

Milvus 简介 Milvus 是什么 主要特性 整体架构 接下来您可以 Milvus 简介 Milvus 是什么 Milvus 是一款开源的特征向量相似度搜索引擎，具有使用方便、实用可靠、易于扩展、稳定高效和搜索迅速等特点，在全球范围内被上百家组织和机构所采用。Milvus 已经被广泛应用于多个领域，其中包括图像处理、机器视觉、自然语...

wx.openBluetoothAdapter(Object object) 参数 Object object 错误 object.fail 回调函数返回的 state 参数（仅 iOS） 注意 示例代码 wx.openBluetoothAdapter(Object object) 基础库 1.1.0 开始支持，低版本需做兼容处理 。 ...

9.5. 多尺度目标检测 9.5.1. 小结 9.5.2. 练习 9.5. 多尺度目标检测 在“锚框” 一节中，我们在实验中以输入图像的每个像素为中心生成多个锚框。这些锚框是对输入图像不同区域的采样。然而，如果以图像每个像素为中心都生成锚框，很容易生成过多锚框而造成计算量过大。举个例子，假设输入图像的高和宽分别为561像素和728像素，如果以每个...