译者 | VK 来源 | Analytics Vidhya 概述 了解如何使用计算机视觉和深度学习技术处理视频数据 我们将在Python中构建自己的视频分类模型 这是一个非常实用的视频分类教程,所以准备好Jupyter Notebook 介绍 我们可以使用计算机视觉和深度学习做很多事情,例如检测图像中的对象,对这些对象进行分类,从电影海报中生成标签. 这一次,我决定将注意力转向计算机视觉中不太引人注目的方面-视频!我们正以前所未有的速度消费视频内容.我觉得对数据科学家来说这个计算机视觉的领域具有…

介绍 计算机视觉领域的应用继续令人惊叹着.从检测视频中的目标到计算人群中的人数,计算机视觉似乎没有无法克服的挑战. 这篇文章的目的是建立一个自定义Mask R-CNN模型,可以检测汽车上的损坏区域(参见上面的图像示例).这种模型的基本应用场景为,如果用户可以上传照片并且可以评估来自他们的损害,保险公司可以使用它来更快地处理索赔.如果贷方承销汽车贷款,特别是二手车,也可以使用这种模式. 目录 什么是Mask R-CNN? Mask R-CNN的工作原理 如何构建用于汽车损坏检测的Mask R-CN…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第25篇文章,我们一起来聊聊AdaBoost. 我们目前为止已经学过了好几个模型,光决策树的生成算法就有三种.但是我们每次进行分类的时候,每次都是采用一个模型进行训练和预测.我们日常在做一个决策的时候,往往会咨询好几个人,综合采纳他们的意见.那么有没有可能把这个思路照搬到机器学习领域当中,创建多个模型来综合得出结果呢? 这当然是可以的,这样的思路就叫做集成方法(ensemble method). 集成方法 集成方法本…

原文:http://blog.csdn.net/yangzhencheng_001/article/details/40342449 公司的网站让我头痛死了.在众多前辈高手的带领下,一大堆的 CMD 在网站里运行得好好地,黑客攻击也好好地,只有网站和我不好好地,我快累死了,网站快挂了... 为了解决这个问题,我想到了 Python 来解决.可是网站上如何运行 Python.我在网上找了很多资料.结果,互相抄来抄去的,问题层出不穷——各种问题都在我眼前显现.在我不断地瞎折腾,经理在边上不断地看我发…

公司的站点让我头痛死了.在众多前辈高手的带领下.一大堆的 CMD 在站点里执行得好好地,黑客攻击也好好地.仅仅有站点和我不好好地,我快累死了,站点快挂了.. . 为了解决问题.我想到了 Python 来解决.但是站点上怎样执行 Python. 我在网上找了非常多资料.结果,互相抄来抄去的.问题层出不穷--各种问题都在我眼前显现.在我不断地瞎折腾,经理在边上不断地看我发疯的情况下.我最终撞出了答案.事实上,答案非常easy.如同窗户纸一样. 记得在我父亲小时候,他们有一句儿歌"洗脚水熬冬瓜 脚巴泥…

乳腺癌是全球第二常见的女性癌症.2012年,它占所有新癌症病例的12%,占所有女性癌症病例的25%. 当乳腺细胞生长失控时,乳腺癌就开始了.这些细胞通常形成一个肿瘤,通常可以在x光片上直接看到或感觉到有一个肿块.如果癌细胞能生长到周围组织或扩散到身体的其他地方,那么这个肿瘤就是恶性的. 以下是报告: 大约八分之一的美国女性(约12%)将在其一生中患上浸润性乳腺癌. 2019年,美国预计将有268,600例新的侵袭性乳腺癌病例,以及62,930例新的非侵袭性乳腺癌. 大约85%的乳腺癌发生在没有乳…

介绍 想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型,并准备好将它交付给客户.但是,你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型? 当然是有的,简而言之,机器学习中损失函数可以解决以上问题. 损失函数是我们喜欢使用的机器学习算法的核心.但大多数初学者和爱好者不清楚如何以及在何处使用它们. 它们并不难理解,反而可以增强你对机器学习算法的理解.那么,什么是损失函数,你如何理解它们的意义? 在本文中,我将讨论机器学习中使用的7种常见损失函数,并解释每种函数的使…

来源 | TowardsDataScience 译者 | Revolver 在我们的商业世界中,存在着许多需要对文本进行分类的情况.例如,新闻报道通常按主题进行组织; 内容或产品通常需要按类别打上标签; 根据用户在线上谈论产品或品牌时的文字内容将用户分到不同的群组...... 但是,互联网上的绝大多数文本分类文章和教程都是二文本分类,如垃圾邮件过滤(垃圾邮件与正常邮件),情感分析(正面与负面).在大多数情况下,我们的现实世界问题要复杂得多.因此,这就是我们今天要做的事情:将消费者在金融方面的投诉…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://panchuang.net/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 目录: 门控循环神经网络简介 长短期记忆网络(LSTM) 门控制循环单元(GRU) TensorFlow实现LSTM和GRU 参考文献 一.门控循环神经网络 门控循环神经网络在简单循环神经网络的基础上对网络的结构做了调整,加入了门控机制,用来控制神经网络中信息的传递.门控机制可以用来控制记忆单元中的信息有多少需要保留,有多少需要丢弃,新的状态信息又有多少需要保存到记忆单元中等.这…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! Numpy 的主要用途是以数组的形式进行数据操作. 机器学习中大多数操作都是数学操作,而 Numpy 使这些操作变得简单! 让我们一起学习 Numpy 的基础知识! 获得数组信息 import numpy as np # 获得数组的维数个数 np_array.ndim # 获得数组的形状 np_array.shape # 获得数组中总的元素个数 np_array.…