1.2 选择正确的特征 1.2 选择正确的特征 选择相关的特征，并决定如何为一个学习方法编码它们，这对学习方法提取一个好的模型可以产生巨大的影响。建立一个分类器的很多有趣的工作之一是找出哪些特征可能是相关的，以及我们如何能够表示它们。虽然使用相当简单而明显的特征集往往可以得到像样的性能，但是使用精心构建的基于对当前任务的透彻理解的特征，通常会显著提高...

按特征全选 非流型 松散几何元素 内侧面 按侧选面 未归组顶点 按特征全选 非流型 参考 模式 编辑模式 菜单 选择 ‣ 按特征全选 ‣ 非流形 Selects the Non-manifold geometry of a mesh. This entry is available when editing a mesh, ...

七、LS-PLM 模型 7.1 模型 7.2 优化算法 7.3 模型实现 7.4 实验结论 七、LS-PLM 模型 论文 “Learning Piece-wise Linear Models from Large Scale Data for Ad Click Prediction” 提出了 “Large Scale Piece-wise...

9.5 多尺度目标检测 小结 9.5 多尺度目标检测 在9.4节（锚框）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，如果以每个像素为中心生成5个不同形状的锚框，那么...

psroi_pool psroi_pool paddle.fluid.layers. psroi_pool (input, rois, output_channels, spatial_scale, pooled_height, pooled_width, name=None)[源代码] 注意 rois必须为2维LoDTensor，lod_...

psroi_pool psroi_pool paddle.fluid.layers. psroi_pool (input, rois, output_channels, spatial_scale, pooled_height, pooled_width, name=None)[源代码] 注意 rois必须为2维LoDTensor，lod_...

1 有监督分类 1 有监督分类 分类是为给定的输入选择正确的类标签的任务。在基本的分类任务中，每个输入被认为是与所有其它输入隔离的，并且标签集是预先定义的。这里是分类任务的一些例子： 判断一封电子邮件是否是垃圾邮件。 从一个固定的主题领域列表中，如“体育”、“技术”和“政治”，决定新闻报道的主题是什么。 决定词 bank 给定的出现是用来指河的坡...

开始机器学习 问题是什么 加载数据集 学习 预测 开始机器学习 从这篇文章，我们将介绍什么是机器学习，以及如果使用 Pipcook 来完成机器学习任务。 问题是什么 一般来说，一个学习问题就是将 N 个样本集数据输入，然后输出与输入相关联对应的结果，下面的例子将展示，如何教会一个程序学会 Node.js 书籍和售价的关系： cons...