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《Arduino家居安全系统构建实战》——1.7 我们学到了什么

本节书摘来异步社区《机器学习项目开发实战》一书中的第1章,第1.7节,作者:【美】Mathias Brandewinder(马蒂亚斯·布兰德温德尔),更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 1.7 我们学到了什么 我们在本章中介绍了许多基础知识!在机器学习方面,你现在已经熟悉了一些关键概念和方法学。如果你是F#的新手,现在也已经编写了第一段F#代码! 下面回顾一些要点,先从机器学习方面开始。 首先,我们讨论了交叉验证——使用不同数据集进行训练和验证,留出某些数据评估预测模型质量的过程。这从许多方面看都是关键的过程。首先,它为你提供一个基准——指导试验的“真实状态”。没有验证集,就无法判断特定模型是否比另一个模型好。交叉验证可以科学地计量质量,它的作用类似于自动化测试套件,可以在开发工作偏离方向时提出警告。 建立了交叉验证机制,就可以在可量化的基础上试验、选择模型或者方向。反复尝试方法是“进行机器学习”的关键部分。没有一种方法能够事先知道特定的方法是否有效,所以必须在数据上尝试,自行观察,因此为成功做好准备,接受“可复制研究”的思路非常重要。尽可能用脚本使你的研究过程自动化,...

机器视觉与深度神经网络—洗去浮华,一窥珠玑

近年来机器学习、AI领域随着深度神经网络(DNN)的崛起而迎来新一波的春天,尤其最近两年无论学界还是业界,或是各大媒体,甚至文盲老百姓都言必称“智能”。关于这方面,可讨论的东西实在太多太多,我不想写成一本厚厚的书,所以在此仅以机器学习在计算机视觉和图像领域的人脸识别应用作为一个例子,来陪着大家看看这场热潮、浮华背后有哪些被专家学者们忽视或轻视,但却有着根本性重要的东西,并同时提出本领域的若干值得展开的创新性研究方向。好了,废话少说,且看DNN的大戏上演。 2014年对于人脸识别领域来讲可谓是“欢欣鼓舞”的一年,在LFW数据集(labeled faces in the wild)上的评测结果被连续“刷表”,首先是Facebook的AI Lab发表论文DeepFace报告了accuracy达到97.25%,紧接着Face++的《Learning Deep Face Representation》小小胜出达到97.3%,结果板凳还没坐热就被香港中文大学的Xiaoou Tang和Xiaogang Wang实验室的GaussianFace刷到了98.52%,宣称首次超越了“人类的识别能力”(97...

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