博士大佬整理的机器学习算法知识手册

博士大佬整理的机器学习算法知识手册 | 附PDF下载

2021-02-20 637

小编最近整理了自己总结的机器学习算法文章并打包成压缩文件，感兴趣的同学可下载交流。

文件包含了：机器学习基础，监督学习方法、非监督学习方法，Python数据科学和深度学习等相关知识，若初学者在自学周志华老师的西瓜书或李航老师的《统计学习方法》的过程中感到困惑时，可查阅该机器学习算法知识手册，说不定会有新的idea，截取文章《浅谈频率学派和贝叶斯学派》的评论：

监督学习方法：

非监督学习方法：

Python数据科学：

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用计算机视觉来做异常检测

点击上方“智能算法”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达作者：Mia Morton 编译：ronghuaiyang（AI公园）导读创建异常检测模型，实现生产线上异常检测过程的自动化。在选择数据集来训练和测试模型之后，我们能够成功地检测出86%到90%的异常。介绍异常是指偏离预期的事件或项目。与标准事件的频率相比，异常事件的频率较低。产品中可能出现的异常通常是随机的，例如颜色或纹理的变化、划痕、错位、缺件或比例错误。异常检测使我们能够从生产流程中修复或消除那些处于不良状态的部件。因此，由于避免生产和销售有缺陷的产品，制造成本降低了。在工厂中，异常检测由于其特点而成为质量控制系统的一个有用工具，对机器学习工程师来说是一个巨大的挑战。不推荐使用监督学习，因为：在异常检测中需要内在特征，并且需要在完整数据集(训练/验证)中使用少量的异常。另一方面，图像比较可能是一个可行的解决方案，但标准图像处理多个变量，如光线、物体位置、到物体的距离等，它不允许与标准图像进行像素对像素的比较。在异常检测中，像素到像素的比较是不可或缺的。除了最后的条件外，我们的建议包括使用合成数据...

2021-02-20

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前言深度学习不不仅仅是理论创新，更重要的是应用于工程实际。关于深度学习人工智能落地，已经有有很多的解决方案，不论是电脑端、手机端还是嵌入式端，将已经训练好的神经网络权重在各个平台跑起来，应用起来才是最实在的。 (caffe2-ios:https://github.com/KleinYuan/Caffe2-iOS) 这里简单谈谈就在2018年我们一般深度学习落地的近况。 Opencv Opencv相比大家都比较了解，很流行很火的开源图像处理库，人工智能深度学习大伙，Opencv自然不能落下。早在去年Opencv开始加入Dnn模块，并且一直更新，但是有点需要注意，Opencv的深度学习模块是用来inference推断而不是用来训练的。为什么，因为现在已经存在很多优秀的深度学习框架了(TensorFlow、Pytorch)，Opencv只需要管好可以读取训练好的权重模型进行推断就足够了。 (opencv-4.0.0已经发布) 自己试着跑了一下Opencv版的yolov3，利用yolo官方训练好的权重，读取权重并且利用Opencv的前向网络运行——速度还可以，在i5-7400 CPU上推...

2021-02-21

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Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。