OvO与OvR 前文书道,逻辑回归只能解决二分类问题,不过,可以对其进行改进,使其同样可以用于多分类问题,其改造方式可以对多种算法(几乎全部二分类算法)进行改造,其有两种,简写为OvO与OvR OvR one vs rest,即一对剩余所有,如字面意思,有的时候称为OvA,one vs all 假设有四个类别,对于这种分类问题,可以将一个类别选中以后,使其他三个类别合并为一个类别,即其它类别,这样就换变为二分类问题了,这种可以形成四种情况,选择预测概率高的,也就是说,有n个类别就进行n次分类,然

正如语言风格指南一样,模式库有两个主要用途.首先,是它们提供了一组编码或设计标准,Web 开发团队可以在整个网站中应用,有助于保持一致的编码实践和外观:其次,对于要学习网页设计最佳实践来说是宝贵的财富. 在本文中,我想与大家分享7个网页设计风格指南和模式库,这些都是 Web 设计和开发过程中的最佳实践经验,值得借鉴. 您可能感兴趣的相关文章 2013年最受欢迎的10篇前端开发博文 35个让人惊讶的 CSS3 动画效果演示 8个惊艳的 HTML5 和 JavaScript 特效 2014年最值得关

CUDA编程(十) 使用Kahan's Summation Formula提高精度 上一次我们准备去并行一个矩阵乘法.然后我们在GPU上完毕了这个程序,当然是非常单纯的把任务分配给各个线程.也没有经过优化.终于我们看到,执行效率相当的低下,可是更重要的是出现了一个我们之前做整数立方和没遇到的问题,那就是浮点数精度损失的问题. 关注GPU运算的精度问题: 在程序的最后.我们计算了精度误差,发现最大相对误差偏高,而一般理想上应该要低于 1e-6. 我们之前将评估CUDA程序的时候也提过了.精度是CU

有助于提高"锁"性能的几点建议 1.减少锁持有时间 public synchronized void syncMethod() { othercode1(); mutextMethod(); othercode2(); } syncMethod()方法中,假设只有mutextMethod()方法是有同步需要的,如果othercode1()和othercode2()分别是重量级的方法,则会花费较长的CPU时间. 一个较为优化的解决方案是,只在必要时进行同步,这样就能明显减少线程持有锁的时

network = tflearn.input_data(shape=[None, max_len], name='input') network = tflearn.embedding(network, input_dim=volcab_size, output_dim=32) network = conv_1d(network, 64, 3, activation='relu', regularizer="L2") network = max_pool_1d(network, 2)

本文来自:http://www.cppblog.com/snowshine09/archive/2011/08/02/152272.spx 多版本的POJ分类 流传最广的一种分类: 初期: 一.基本算法: (1)枚举. (poj1753,poj2965) (2)贪心(poj1328,poj2109,poj2586) (3)递归和分治法. (4)递推. (5)构造法.(poj3295) (6)模拟法.(poj1068,poj2632,poj1573,poj2993,poj2996) 二.图算法:

作者:桂. 时间:2018-02-05  19:36:08 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/8419182.html 一.概述 本文简要记录FIR的小trick,主要参考: Shen, Zhi. “Improving FIR Filter Coefficient Precision [DSP Tips & Tricks].” IEEE Signal Processing Magazine 27 (2010): 120-124. 全文主要分两种实现结构

用Eclipse已经很长一段时间了,自己常用的几个快捷键也已经很熟,但还是有一些自己不经常在开发中使用,但非常使用的快捷键,记录下来,以后利用来提高开发效率. 1.ctrl + shift + r  :打开资源,经常用 2.ctrl + o : 快速查看当前类中所有的属性和方法,输入部分属性或者方法名按Enter键可直接跳转到相关代码.自己不怎么用,但感觉挺使用的快捷键,以后肯定多用. 3.ctrl + e : 快速浏览当前打开的所有选项卡,输入部分名称按Enter键可直接跳转到相关的选项卡页面

2.界面字体大小设置 File菜单->Settings->Appearance->Override default fonts by(not recommended): Name:宋体(建议选择中文,防止出现中文乱码.起初的中文字体名称为空白,只要把列表框拉到最后随便选取一个空白然后应用,中文字体名便出现了,再选择喜欢的字体.) Size:18 3.代码字体大小设置 File菜单->Settings->Editor->Color&Font->Font 首先

利用NVIDIA-NGC中的MATLAB容器加速语义分割 Speeding Up Semantic Segmentation Using MATLAB Container from NVIDIA NGC 使用单一GPU训练深度学习模式的时代已经一去不复返了.对于计算密集型算法(如语义分割),单个GPU可能需要几天时间来优化模型.但多GPU硬件很贵.不会再有了:NVIDIA的云上多GPU硬件实例,比如AWS P3,只允许你支付你使用的东西.云实例允许您利用支持Tensor核心的最新一代硬件,以适度

LK光流算法:提高计算精度和增加搜索范围 关于LK算法的基本理论,见:http://www.cnblogs.com/dzyBK/p/4960630.html 这里主要阐述如何提高LK算法的计算精度和在高斯金字塔上应用LK算法. 1.提高LK算法的精度 其实这也并不是什么高大尚的东西.通俗地讲,就是反复调用LK算法来提高精度.这种反复调用算法本身来提高算法精度的方法,不仅对LK算法可以使用,对其它光流算法也可以使用.的确也有很多光流算法是这么做的.除了光流算法,其它领域的很算法也都可以这么做.其实

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转移性学习对阿尔茨海默病分类的研究 原文链接 摘要 将cv用于研究需要大量的训练图片,同时需要对深层网络的体系结构进行仔细优化.该研究尝试用转移学习来解决这些问题,使用从大基准数据集组成的自然图像得到的预训练权重来初始化最先进的VGG和Inception结构,使用少量的MRI图像来重新训练全连接层.采用图像熵选择最翔实的切片训练,通过对OASIS MRI数据集的实验,他们发现,在训练规模比现有技术小近10倍的情况下,他们的性能与现有的基于深层学习的方法相当,甚至更好 介绍 AD的早期诊断可以通过

A³CLNN: Spatial, Spectral and Multiscale Attention ConvLSTM Neural Network for Multisource Remote Sensing Data Classification 有效利用信息多个数据源的问题已成为遥感领域一个相关但具有挑战性的研究课题.在本文中,我们提出了一种新的方法来利用两个数据源的互补性:高光谱图像(HSI)和光检测与测距(LiDAR)数据.具体来说,我们开发了一种新的双通道空间,频谱和多尺度注意力卷积

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柏拉图认为,尽管世间万物是不完美的,但存在一种永恒不变的形式,这个形式是完美的,而生命的意义就是让这个世界尽可能的接近这个完美的形式. 怎么理解这句话,和我们今天讲的精度有什么关系.我们先举一个例子,方便大家的理解.比如一个圆,对应的数学形式为: 相信大家都不会否认这个公式很优雅,真的可以用完美无瑕来形容了.现在画出来,去其中的一段圆弧,你就意识到,要达到形式上的完美,步步维艰. 可见,在现实生活中不存在绝对的完美,总有更高的标准,让它变得完美.对应到数字上,不完美就是精度的损失.当然,这种损失

原数据集:包含 25000张猫狗图像,两个类别各有12500 新数据集:猫.狗 (照片大小不一样) 训练集:各1000个样本 验证集:各500个样本 测试集:各500个样本 1= 狗,0= 猫 # 将图像复制到训练.验证和测试的目录 import os,shutil orginal_dataset_dir = 'kaggle_original_data/train' base_dir = 'cats_and_dogs_small' os.mkdir(base_dir)#保存新数据集的目录 tra

1.采用最新版本的Lucene 2.索引文件存储采用本地文件系统,如果需要挂载远程系统,请采用 readonly方式. 3.当然采用更好的硬件,更高I/O的磁盘 4.提高OS 缓存,调整参数 5.提高JVM heap size 6.索引文件读写分离,打开 IndexReader 的时候采用 readonly方式 7.在非Windows系统中使用,采用 NIOFSDirectory 取代 FSDirectory 8.采用单例的 IndexSearcher. 9.只在必须的情况下重复打开 Index

介绍 在本练习中,您将实现一对多逻辑回归和神经识别手写数字的网络.在开始编程之前练习,我们强烈建议观看视频讲座并完成相关主题的复习问题.要开始练习,您需要下载起始代码并将其内容解压缩到要完成练习的目录.如果需要,请在开始本练习之前使用octave/matlab中的cd命令更改到此目录.您也可以在课程网站的“环境设置说明”中找到安装Octave/Matlab的说明. 本练习中包含的文件 ex3.m-octave/Matlab脚本,它引导您完成第1部分 ex3 nn.m-octave/matlab脚

Classifying urban land use by integrating remote sensing and social media data   Xiaoping Liu, Jialv He, Yao Yao, Jinbao Zhang, Haolin Liang, Huan Wang & YeHong 摘要 研究方向的重要性(有意义): 城市土地使用信息在城市管理.政府政策制定.和人类活动监测方面扮演着重要的角色. However,存在的困难: 由于城市系统的复杂性,将城市功能