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基于图像序列识别的端到端可训练神经网络及其在场景文本识别中的应用（An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence ...译者按： 场景文字检测这一问题在15~20年前就出现了相关的研究工作，它与传统的文本文字检测的重要区别是需要将照片或视频中的文字识别出来。 其主要分为两个步骤： 对照片中存在...
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异常值检测背景 有时候数据集中会包含一个或多个数值异常大或异常小的值，这样的极端值称为异常值 对于异常值，我们该怎么办呢？ 需要采用一定的技术手段从大量数据中找出哪些数值可能是异常值 ...
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5 聚类 - 性能度量外部指标 (要求数据集有标签) 调整兰德系数 Adjusted Rand Index描述分类与真实标签的相似度1） RI取值范围为[0,1]，RI越大聚类效果越准确，即每个类...
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4 聚类 - 高斯混合聚类背景 协方差与相关系数协方差描述两变量变化的相似度，相关系数除去了变量变化幅度的影响 高斯混合模型多个高斯分布混合得到的结果 高斯混合分析步骤 初始化高斯分布, 设置均值与标...
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3 聚类 - DBSCANDBSCAN DBSCAN: 具有噪声的基于密度的空间聚类 DBSCAN理解 Epsilon聚点搜索范围，如果范围内无数据或者数据太少，则认为是噪点 MinPts设置最小搜索...
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2 聚类 - 层次聚类
层次凝聚聚类法 HAC 也称为全连接聚类，与单连接聚类不同的是，两个类之间的距离不是最近点距离，而是最远点距离 层次聚类 优点 能够帮助进行数据可视化 适合某些特殊的数据集和...
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1 聚类 k-means
算法介绍 对于同一个数据集，相同的聚簇中心，每次计算结果也可能会不一样 该算法除了要事先确定簇数K和对初始聚类中心敏感外，经常以局部最优结束，同时对“噪声”和孤立点敏感，并且...
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【机器学习概述】第三篇、监督学习线性回归 首先，用线性回归的前提，线性线性，他是能区分可由一个直线（面）来回归模拟的数据。如果训练数据包含非线性关系，你需要选择：调整数据（进行数据转换）、增加特征数量（多项...
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我只是知识的搬运工
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即将离开简书, 为了不误导大家, 我会慢慢删除过时的文章. 这个平台现在是为了活而活, 对内容创造者也奖励极小. 最主要是普通技术博客, 没涉及任何不当言论, 总莫名被封
