作者:吴至文 郭叶军 宗炜 李鹏 赵娟 来源:大数据DT(ID:hzdashuju) 内容摘编自《OpenCV深度学习应用与性能优化实践》 导读:本文将介绍OpenCV的源码结构、OpenCV深度学习应用的典型流程,以及深度学习 ...
2020-07-091、Numpy NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。它是Python创建的所有更高层工具的基础。以下是它提供的一些功能: a、N维数组 ...
2020-07-09计算机视觉是一门研究如何让计算机“看”的学科。 简单来说,就是指利用摄影机和电脑等机器,来代替人眼对目标进行识别、跟踪以及测量等,并进一步对图形进行处理,使之成为更适合人眼观察或传送、检测的图像。 ...
2020-07-09上采样(upsampling)或图像插值(interpolating)的主要目的是将源图像放大,从而能够更高分辨率的显示设备上显示。 上采样的原理: 上采样(upsampling),图像放大几乎都是采用内插值方法,即在原有 ...
2020-07-09机器学习中,当原始数据的分类极不均衡,需要对不平衡数据进行处理,而下采样就是处理方法之一。简单来说就是从多数类中随机抽取样本从而减少多数类样本的数量,使数据达到平衡。 下采样,通常适用于 ...
2020-07-09梯度提升决策树(GBDT),全称为Gradient Boosting Decision Tree,是一种迭代的决策树算法,由多棵决策树组成,将所有树的结论累加起来,产出最终答案。 这也就意味着在GBDT中,CART决策树为基学习器,也就是每 ...
2020-07-09前面我们了解了决策树的概念,现在来了解一下决策树剪枝。可能会有人问:为什么要剪枝?答案是:如果一棵决策树完全生长,那么这棵决策树所对应的每一个叶节点中只会包含一个样本,就很有可能面临过拟合问题,因此 ...
2020-07-09决策树(Decision Tree)是机器学习中一种常见的算法,它的思想非常朴素,就像我们平时利用选择做决策的过程。决策树是一种基本的分类与回归方法,当被用于分类时叫做分类树,被用于回归时叫做回归树。 一、决策 ...
2020-07-09XGBoost是诞生于2014年2月的一种专攻梯度提升算法的机器学习函数库,它有很好的学习效果,速度也非常快,与梯度提升算法在另一个常用机器学习库scikit-learn中的实现相比,XGBoost的性能可以提升10倍以上。还有,X ...
2020-07-09用SQL语句添加字段并不难,下面小编整理了SQL添加和修改字段的基本命令,希望对各位小伙伴有所帮助。 增加字段: alter table 表名 add 字段名 type not null default 0 在指定位置插入新字段: alter ...
2020-07-09库: show databases;显示所有数据库 create database <数据库名> ;创建数据库 use <数据库名>;使用数据库 drop <数据库名> 直接删除数据库, 不提醒 show tables; 查看当前数据库中的表 desc na ...
2020-07-09前面小编给大家简单介绍过拟合和欠拟合时,提到了一个概念:学习曲线,我们通过学习曲线能够很清晰的判别出模型现在说出的状态是欠拟合还是过拟合,下面小编具体整理了学习曲线的相关内容,希望对大家有所帮助。 ...
2020-07-09KNN的全称是K-Nearest Neighbors,具体意思为K个最近的邻居。KNN算法可以说是机器学习算法中最简单、最基础的算法了。既能用于分类,也能用于回归。是通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。 KNN的基本思路 ...
2020-07-09近来数据记录和规模属性都在急剧增长,由于大多数数据挖掘算法都是直接逐列处理数据,因此导致算法越来越慢。为了保证减少数据列数的同时,丢失的数据信息尽可能少, 数据降维处理算法应运而生。 一、降维的 ...
2020-07-09数据标准化(normalization)是一个常用的数据预处理操作,就是对原始各项指标数据按比例进行缩放,将数据的单位限制去除,转化为无规模、无量纲的纯数值,减少规模、特征、分布差异等对模型的影响,以便于不同单位 ...
2020-07-09今天是2020年7月8日,高考第二天,小编祝各位考生超常发挥,取得好成绩。 对很多人来说,高考都是人生的一次重要转折,但小编觉得,其实应该是高考+志愿填报,才是真正的人生转折点。 高考 ...
2020-07-09目前数据分析行业大火,人人都想学习数据分析,但是是应该把数据分析当成一种工具呢?还是一种职业? 其实小编是比较倾向于:数据分析是一种技能的,下面具体解释一下。 我们先来看一下数据分析的定义: ...
2020-07-08集成算法(Emseble Learning)是构建多个学习器,然后通过一定策略将这些学习器组合起来,让它们来完成学习任务的,通常可以获得比单一学习显著优越的学习器。 常见的集成算法模型有:Bagging、Boosting、Stack ...
2020-07-08过拟合(over-fitting)是指机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越,导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。也就是referstoa模型对于训练数据拟合程度过高的情况。 通过学习曲线来理解 ...
2020-07-08一、欠拟合概念及理解 机器学习中欠拟合是一个常见的问题,简单来说就是模型在训练和预测时表现都欠佳的情况。一个欠拟合的机器学习模型不是一个良好的模型并且在训练数据上表现不好这是显而易见的。 图 ...
2020-07-08在准备数据分析师面试时,掌握高频考题及其解答是应对面试的关键。为了帮助大家轻松上岸,以下是10个高频考题及其详细解析,外加 ...
2024-12-20互联网数据分析师是一个热门且综合性的职业,他们通过数据挖掘和分析,为企业的业务决策和运营优化提供强有力的支持。尤其在如今 ...
2024-12-20在现代商业环境中,数据分析师是不可或缺的角色。他们的工作不仅仅是对数据进行深入分析,更是协助企业从复杂的数据信息中提炼出 ...
2024-12-20随着大数据时代的到来,数据驱动的决策方式开始受到越来越多企业的青睐。近年来,数据分析在人力资源管理中正在扮演着至关重要的 ...
2024-12-20在数据分析的世界里,表面上的技术操作只是“入门票”,而真正的高手则需要打破一些“看不见的墙”。这些“隐形天花板”限制了数 ...
2024-12-19在数据分析领域,尽管行业前景广阔、岗位需求旺盛,但实际的工作难度却远超很多人的想象。很多新手初入数据分析岗位时,常常被各 ...
2024-12-19入门数据分析,许多人都会感到“难”,但这“难”究竟难在哪儿?对于新手而言,往往不是技术不行,而是思维方式、业务理解和实践 ...
2024-12-19在如今的行业动荡背景下,数据分析师的职业前景虽然面临一些挑战,但也充满了许多新的机会。随着技术的不断发展和多领域需求的提 ...
2024-12-19在信息爆炸的时代,数据分析师如同探险家,在浩瀚的数据海洋中寻觅有价值的宝藏。这不仅需要技术上的过硬实力,还需要一种艺术家 ...
2024-12-19在当今信息化社会,大数据已成为各行各业不可或缺的宝贵资源。大数据专业应运而生,旨在培养具备扎实理论基础和实践能力,能够应 ...
2024-12-19阿里P8、P9失业都找不到工作?是我们孤陋寡闻还是世界真的已经“癫”成这样了? 案例一:本硕都是 985,所学的专业也是当红专业 ...
2024-12-19CDA持证人Louis CDA持证人基本情况 我大学是在一个二线城市的一所普通二本院校读的,专业是旅游管理,非计算机非统计学。毕业之 ...
2024-12-18最近,知乎上有个很火的话题:“一个人为何会陷入社会底层”? 有人说,这个世界上只有一个分水岭,就是“羊水”;还有人说,一 ...
2024-12-18在这个数据驱动的时代,数据分析师的技能需求快速增长。掌握适当的编程语言不仅能增强分析能力,还能帮助分析师从海量数据中提取 ...
2024-12-17在当今信息爆炸的时代,数据分析已经成为许多行业中不可或缺的一部分。想要在这个领域脱颖而出,除了热情和毅力外,你还需要掌握 ...
2024-12-17数据分析,是一项通过科学方法处理数据以获取洞察并支持决策的艺术。无论是在商业环境中提升业绩,还是在科研领域推动创新,数据 ...
2024-12-17在数据分析领域,图表是我们表达数据故事的重要工具。它们不仅让数据变得更加直观,也帮助我们更好地理解数据中的趋势和模式。相 ...
2024-12-16在当今社会,我们身处着一个飞速发展、变化迅猛的时代。不同行业在科技进步、市场需求和政策支持的推动下蓬勃发展,呈现出令人瞩 ...
2024-12-16在现代商业世界中,数据分析师扮演着至关重要的角色。他们通过解析海量数据,为企业战略决策提供有力支持。要有效完成这项任务, ...
2024-12-16在当今数据爆炸的时代,数据分析师是组织中不可或缺的导航者。他们通过从大量数据中提取可操作的洞察力,帮助企业在竞争激烈的市 ...
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