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原创 福利，OpenCV最新中文版官方教程来了
OpenCV 中文版官方教程来了。OpenCV是计算机视觉中经典的专用库，然而其中文版官方教程久久不来。近日，一款最新OpenCV4.1 版本的完整中文版官方教程出炉，读者朋友可以更好的学习了解OpenCV相关细节。教程来自objectdetection.cn。最新Opencv-Python中文版官方文档：http://woshicver.com教程里有什么教程根据官方提供的文档，尽...
2020-03-20 13:10:04
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原创 一个完整的机器学习项目在Python中的演练（一）
磐石大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习。但是，实际情况往往是，学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中。就像你的脑海中已经有了一块块”拼图“（机器学习技术），你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中。如果你也遇见过同样的问题，那么这篇文章应该是你想要的。本系列文章将介绍一个针对真实世界实际数据集的完整机器学习解决方案，让您了解所有部...
2018-05-23 22:30:25
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原创 使用Keras进行深度学习：（六）LSTM和双向LSTM讲解及实践
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！介绍长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)也是一种时间递归神经网络，最早由 Hochreiter & Schmidhuber 在1997年提出，设计初衷是希望能够解决RNN中的长期依赖问题，让记住长期信息成为神经网络的默...
2018-05-04 18:38:29
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原创 25个深度学习相关公开数据集
作者：磐石目录 介绍 图像处理相关 自然语言处理相关 语音处理相关 Supplement一．介绍通常来说，深度学习的关键在于实践。从图像处理到语音识别，每一个细分领域都有着独特的细微差别和解决方法。然而，你可以从哪里获得这些数据呢？现在大家所看到的大部分研究论文都用的是专有数据集，这些专有数据集又通常不会公开。那么，想实践那些最新...
2018-04-09 20:14:27
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原创 一文彻底搞懂BP算法：原理推导+数据演示+项目实战（上篇）
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！反向传播算法（Backpropagation Algorithm，简称BP算法）是深度学习的重要思想基础，对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识！本文希望以一个清晰的脉络和详细的说明，来让读者彻底明白BP算法的原理和计算过程。全文分为上下两篇，上篇主要介绍BP...
2018-04-02 14:59:20
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原创 Tensorflow从入门到精通之——Tensorflow基本操作
前边的章节介绍了什么是Tensorflow，本节将带大家真正走进Tensorflow的世界，学习Tensorflow一些基本的操作及使用方法。同时也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！Tensorflow是一种计算图模型，即用图的形式来表示运算过程的一种模型。Tensorflow程序一般分为图的构建...
2018-03-29 18:01:56
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转载 LightGBM 中文文档
LightGBM 是一个梯度 boosting 框架, 使用基于学习算法的决策树. 它是分布式的, 高效的, 装逼的, 它具有以下优势:速度和内存使用的优化减少分割增益的计算量通过直方图的相减来进行进一步的加速减少内存的使用 减少并行学习的通信代价稀疏优化准确率的优化Leaf-wise (Best-first) 的决策树生长策略类别特征值的最优分割网络通信的优化并行学习的优化特征并行数据并行投票并行GPU 支持可处理大规模数据LightGBM 中文文档https://lig
2021-02-25 20:40:52
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原创 Numpy的终极备忘录
作者|Rashida Nasrin Sucky编译|VK来源|Towards Data SciencePython是开源的。对于使用python的数据科学家来说，Numpy这个库是必不可少的。其他一些基本的库，如Pandas，Scipy是建立在Numpy的基础上。所以我决定做一份备忘录。这里我包括了到目前为止使用的所有Numpy函数。我相信这些函数将足以让你在日常工作中作为数据科学家或数据分析员完成你的工作。我将从非常基本的Numpy功能开始，慢慢地向更高级的功能移动。但是使用Numpy很容易。在这
2020-11-23 22:06:32
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原创 监督学习和kNN分类初学者教程
作者|Behic Guven编译|VK来源|Towards Data Science在这篇文章中，我将向你介绍一种称为监督学习的机器学习方法。我将向你展示如何使用Scikit-learn构建kNN分类器模型。这将是一个实践演练，我们将能够在实践知识的同时学习。作为我们的分类器模型，我们将使用k-NN算法模型，这将在引言部分进行更多介绍。作为编程语言，我们将使用Python。阅读本教程后，你将更好地了解深度学习和监督学习模型的工作原理。目录监督学习库了解数据kNN分类器模型过
2020-11-19 23:02:34
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原创 用PyTorch实现图像聚类
作者|Anders Ohrn编译|VK来源|Towards Data Science利用深度卷积神经网络(DCNN)进行监督图像分类是一个成熟的过程。通过预训练模板模型加上微调优化，可以在许多有意义的应用中获得非常高的准确率——比如最近在医学图像上的这项研究，在日常物体图像上预训练的模板Inception v3模型对前列腺癌诊断的准确率达到了99.7%。对于无监督的图像机器学习，目前的研究现状远没有定论。聚类是无监督机器学习的一种形式，其中数据（本例中的图像）根据数据收集本身的某种结构进行分簇。在
2020-11-17 23:57:04
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原创 Pandas概论
作者|Billy Fetzner编译|VK来源|Towards Data Science我认为，既然你点开了这个页面，你可能有大量的数据需要分析，你可能正在想最好和最有效的方法来解决你数据的一些问题。你问题的答案可以通过Pandas解决。如何接触Pandas由于Pandas的流行，它有自己的传统缩写，所以无论何时将Pandas导入python，请使用以下命名：import pandas as pdPandas包的主要用途是数据框Pandas API将Pandas数据帧定义为： 二维、大小
2020-11-16 23:38:59
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原创 掌握Python字典的12个例子
作者|Soner Yıldırım编译|VK来源|Towards Data Science数据结构是任何编程语言的关键部分。为了创建健壮且性能良好的产品，必须非常了解数据结构。在这篇文章中，我们将研究Python编程语言的一个重要数据结构，即字典。字典是键值对的无序集合。每个项都有一个键和值。字典可以看作是一个有特殊索引的列表。键必须是唯一的和不可变的。我们可以使用字符串、数字（int或float）或元组作为键。值可以是任何类型。考虑一个我们需要存储学生成绩的案例。我们可以把它们存储在字典或
2020-11-15 19:09:06
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原创 使用机器学习和Python对约会资料进行排序
作者|Marco Santos编译|Flin来源|towardsdatascience在无休止地浏览成百上千个交友档案，却没有一个与之匹配之后，人们可能会开始怀疑这些档案是如何在手机上出现的。所有这些配置文件都不是他们要找的类型。他们已经刷了好几个小时甚至几天，都没有发现任何成功。他们可能会问：“为什么这些约会应用程序会向我展示那些我知道我不适合的人呢？”在很多人看来，用来显示约会档案的约会算法可能已经失效，他们厌倦了在应该匹配的时候向左滑动。每个交友网站和应用程序都可能利用自己的秘密交友算法来
2020-11-14 20:01:53
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原创 TensorFlow对象检测-1.0和2.0：训练，导出，优化（TensorRT），推断（Jetson Nano）
作者|Abhishek 编译|Flin来源|analyticsvidhya第1部分从在自定义数据集中训练检测器到使用TensorFlow 1.15在Jetson纳米板或云上进行推理的详细步骤完整代码可在GitHub上获得TensorFlow对象检测API V2的教程可作为jupyter notebook使用https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/example_notebooks/13_
2020-11-13 21:41:11
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原创 python使用cuML训练你的机器学习模型
作者|Khuyen Tran编译|VK来源|Towards Data Science动机Sklearn是一个很好的库，有各种机器学习模型，可以用来训练数据。但是如果你的数据很大，你可能需要很长时间来训练你的数据，特别是当你用不同的超参数来寻找最佳模型时。有没有一种方法可以使机器学习模型的训练速度比使用Sklearn的速度快150倍？答案就是你可以使用cuML。下面的图表比较了使用Sklearn的RandomForestClassifier和cuML的RandomForestClassifier训
2020-11-13 21:07:37
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原创 数据科学家的SQL查询
作者|Soner Yıldırım编译|VK来源|Towards Data ScienceSQL是一种编程语言，大多数关系数据库管理系统（RDBMS）都使用它来管理以表格形式（即表）存储的数据。SQL是数据科学家所期望的一项基本技能。你可能会说，这是一个数据工程师的工作，但数据科学家的角色往往是全套的。此外，作为一名数据科学家，你不希望依赖数据工程师从数据库中检索数据。在本文中，我们将编写复杂的查询来检索存储在表中的数据。我已经将客户流失数据集(https://www.kaggle.com/sh
2020-11-13 20:47:12
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原创 5个PyCaret的常见误解
作者|Moez Ali编译|VK来源|Towards Data SciencePyCaretPyCaret是Python中的一个开源、低代码的机器学习库，它自动化了机器学习工作流。它是一个端到端的机器学习和模型管理工具，可以加快机器学习实验的周期，并使你更有效率。与其他开放源代码机器学习库相比，PyCaret是一个低代码库，可以用很少的代码来替换数百行代码。这使得实验具有指数级的速度和效率开发。官方：https://www.pycaret.org文档：https://pycaret.re
2020-11-13 00:11:25
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原创 Pandas数据可视化的备忘录
作者|Rashida Nasrin Sucky编译|VK来源|Towards Data Science我们使用python的pandas库主要用于数据分析中的数据操作，但我们也可以使用Pandas进行数据可视化。你甚至不需要为此导入Matplotlib库。Pandas本身可以在后端使用Matplotlib并为你呈现可视化效果。它使得使用数据帧列绘制图变得非常容易。Pandas使用比Matplotlib更高级别的API。因此，它可以用更少的代码行来绘制绘图。我将从使用随机数据从基本的绘图开始，然后
2020-11-12 23:28:31
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原创 建立一个植物毒性分类器：数据准备和清理
作者|Kenichi Nakanishi编译|VK来源|Towards Data Science我有一个爱买植物的未婚妻，还有一只爱啃植物的猫——我想，有什么比把一个能告诉我植物是否安全的分类器更好呢！需要注意的一点是，这里所做的所有工作都是在google colabs上完成的，使用的notebook可以在我的Github上找到：https://github.com/kenichinakanishi/houseplant_classifier步骤1-获取数据不幸的是，我找不到一个适合我在Ka
2020-11-11 23:02:29
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原创 使用NLP创建摘要
作者|Louis Teo编译|VK来源|Towards Data Science你有没有读过很多的报告，而你只想对每个报告做一个快速的总结摘要？你是否曾经遇到过这样的情况？摘要已成为21世纪解决数据问题的一种非常有帮助的方法。在本篇文章中，我将向你展示如何使用Python中的自然语言处理（NLP）创建个人文本摘要生成器。前言：个人文本摘要器不难创建——初学者可以轻松做到！什么是文本摘要基本上，在保持关键信息的同时，生成准确的摘要，而不失去整体意义，这是一项任务。摘要有两种一般类型：抽象摘
2020-11-11 22:53:54
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原创 pandas高效实现条件逻辑
作者|Louis Chan编译|VK来源|Towards Data SciencePython可以说是当今最酷的编程语言（多亏了机器学习和数据科学），但与最好的编程语言之一C相比，它的效率并不是很高。在开发机器学习模型时，很常见的情况是，我们需要根据从统计分析或上一次迭代的结果导出的硬编码规则，然后以编程方式更新。承认这一点并不羞耻：我一直在用Pandas apply编写代码，直到有一天我对嵌套非常厌烦，于是决定研究（又称Google）其他更可维护、更高效的方法演示数据集我们将要使用的数据集是
2020-11-11 22:42:42
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原创 Python教程：文件、异常处理和其他
作者|Vishal Mishra编译|VK来源|Towards Data Science欢迎阅读Python教程。在本章中，我们将学习文件、异常处理和其他一些概念。我们开始吧。__name__ == '__main__'是什么意思？通常，在每个Python项目中，我们都会看到上面的语句。所以它到底是干什么的，我们在这里就要明白了。简单地说，在Python中，__name__是一个特殊的变量，它告诉我们模块的名称。无论何时直接运行python文件，它都会在执行实际代码之前设置一些
2020-11-10 21:48:53
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原创 最终初学者指南，以数据科学用例赢得分类黑客马拉松
作者|VETRIVEL_PS编译|Flin来源|analyticsvidhya总览本文是我的第一篇Analytics Vidhya的博客文章的第二部分，该文章是进入机器学习黑客马拉松的前10％的终极入门者指南。如果你遵循本文列出的这些简单步骤，那么赢得黑客马拉松的分类问题就比较简单始终保持不断的学习，以高度的一致性进行实验，并遵循你的直觉和你随着时间积累的领域知识从几个月前在Hackathons作为初学者开始，我最近成为了Kaggle专家，并且是 Vidhya 的JanataHack
2020-11-10 21:44:18
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原创 用Nvidia Jetson Nano 2GB和Python构建一个价值60美元的人脸识别系统
作者|Adam Geitgey编译|Flin来源|medium新的Nvidia Jetson Nano 2GB开发板（今天宣布！）是一款单板机，售价59美元，运行带有GPU加速的人工智能软件。到2020年，你可以从一台售价59美元的单板计算机中获得令人惊叹的性能。让我们用它来创建一个门铃摄像头的简单版本，该摄像头可以跟踪走到房屋前门的每个人。通过面部识别，即使这些人穿着不同，它也可以立即知道你家门口的人是否曾经来拜访过你。什么是Nvidia Jetson Nano 2GB？Jets o n N
2020-11-10 21:20:31
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原创 一幅图像能顶16x16字！——用于大规模图像缩放识别的变压器(对ICLR 2021年论文的简要回顾)
作者|Stan Kriventsov编译|Flin来源|medium在这篇博文中，我想在不作太多技术细节的情况下，解释其作者提交给2021 ICLR会议的新论文“一张图等于16x16个字：用于大规模图像识别的变压器”的意义（目前为止匿名）。另一篇文章中，我提供了一个示例，该示例将这种新模型（称为Vision Transformer，视觉变压器）与PyTorch一起用于对标准MNIST数据集进行预测。自1960年以来深度学习（机器学习利用神经网络有不止一个隐藏层）已经问世，但促使深度学习真正来到了前
2020-11-09 23:06:12
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原创 接缝雕刻算法:一种看似不可能的图像大小调整方法
作者|Samarendra Chandan Bindu Dash编译|Flin来源|analyticsvidhya介绍在本文中，我们将深入研究一种有趣的算法，称为“接缝雕刻”。调整图像的大小而不裁剪或扭曲其内容似乎是不可能完成的任务。我们将逐步构建，从头开始实现接缝雕刻算法，同时查看其背后的一些有趣的数学原理。微积分方面的知识将有助于后续学习，但不是必需的。我们开始吧。（本文的灵感来自麻省理工学院的格兰特·桑德森的演讲。）问题让我们看一下这张图片。萨尔瓦多·达利（Salvador Dal
2020-11-09 23:03:18
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原创 利用尾巴作为时间序列进行处理来识别鲸鱼
作者|Lamothe Thibaud编译|Flin来源|towardsdatascience使用曲率积分和动态时间规整，让我们深入研究抹香鲸识别！前言最近，我们尝试了Capgemini的全球数据科学挑战赛。我与Acores鲸鱼研究中心合作，挑战的目的是确定抹香鲸，用人工智能帮助拯救抹香鲸的生命。为了完成这项任务，我们收集了几千张过去几年的鲸鱼照片。在训练数据集中，平均每头鲸鱼有1.77张照片，很多动物只出现过一次。因此，主要思想是，给定一个新的图片，在已有数据中找出最接近它的。因此，如果鲸鱼.
2020-11-09 22:53:53
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原创 在Python中创建文字云或标签云
作者|ISHA5编译|Flin来源|analyticsvidhya介绍从开始从事数据可视化工作的那一天起，我就爱上它了。我总是喜欢从数据中获得有用的见解。在此之前，我只了解基本图表，例如条形图，散点图，直方图等，这些基本图表内置在tableau中，而Power BI则用于数据可视化。通过每天完成此任务，我遇到了许多新图表，例如径向仪表盘，华夫图等。因此，出于好奇，最近我正在搜索数据可视化中使用的所有图表类型，这些词云引起了我的注意，我发现它非常有趣。直到现在，看到这个词云图像迫使我认为这些只是随
2020-11-08 18:31:10
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原创 使用Fastai开发和部署图像分类器应用
作者|[email protected]编译|Flin来源|analyticsvidhya介绍Fastai是一个流行的开源库，用于学习和练习机器学习以及深度学习。杰里米·霍华德（Jeremy Howard）和蕾切尔·托马斯（Rachel Thomas）创立了 fast.ai， 其目标是使深度学习资源更容易获得。fast.ai中提供的所有详尽的资源，例如课程，软件和研究论文都是完全免费的。2020年8月，fastai_v2发布，该版本有望更快，更灵活地实现深度学习框架。在2020 fastai课程结
2020-11-08 18:16:00
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原创 使用基于GAN的过采样技术提高非平衡COVID-19死亡率预测的模型准确性
作者|THILAKADIBOINA编译|Flin来源|analyticsvidhya介绍本文介绍了生成性对抗网络（Generative attersarial Networks，GAN）的使用，这是一种对真实的Covid-19数据进行过采样的技术，用于预测死亡率。这个故事让我们更好地理解数据准备步骤（如处理不平衡的数据）如何提高模型性能。本文的数据和核心模型来自Celestine Iwendi、Ali Kashif Bashir、Atharva Peshkar最近的一项研究（2020年7月）“使用
2020-11-08 17:45:54
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原创 面部识别：攻击类型和反欺骗技术
作者|Trung Anh Dang编译|Flin来源|towardsdatascience多亏了计算机科学和电子技术的迅速发展，如今，就市场份额而言，面部识别正成为仅次于指纹的全球第二大生物特征认证方法。每天，越来越多的制造商在他们的产品中加入面部识别功能，例如苹果公司采用了人脸识别技术，银行则采用eKYC解决方案进行了入职流程。人脸识别研究的主要目的是提高验证和识别任务的性能，与此相反，过去对人脸识别系统的安全漏洞的研究较少，直到最近几年，人们才开始关注不同类型的人脸识别攻击，包括检测一个生物
2020-11-07 20:58:18
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原创 来自不同行业领域的50多个对象检测数据集
作者|Abhishek Annamraju编译|Flin来源|medium计算机视觉是一个快速发展的领域，每天都有大量的新技术和算法出现在不同的会议和期刊上。说到目标检测，理论上你会学到很多算法，比如Faster-rcnn、Mask rcnn、Yolo、SSD、Retinenet、级联rcnn、Peleenet、EfficientDet、CornerNet…。这张算法清单是永远列不完的！通过将其应用到不同的数据集来巩固你的学习经验总是有益的！！！这样一来，你往往会更好地理解算法，并且可以直观了解
2020-11-07 20:57:27
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原创 来自不同行业领域的50多个对象检测数据集
作者|Abhishek Annamraju编译|Flin来源|medium计算机视觉是一个快速发展的领域，每天都有大量的新技术和算法出现在不同的会议和期刊上。说到目标检测，理论上你会学到很多算法，比如Faster-rcnn、Mask rcnn、Yolo、SSD、Retinenet、级联rcnn、Peleenet、EfficientDet、CornerNet…。这张算法清单是永远列不完的！通过将其应用到不同的数据集来巩固你的学习经验总是有益的！！！这样一来，你往往会更好地理解算法，并且可以直观了解
2020-11-07 20:53:27
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原创 洞察——风格注意力网络（SANet）在任意风格迁移中的应用
作者|dhwani mehta编译|Flin来源|medium图像风格化是近几十年来研究的一种图像处理技术，本文旨在展示一种高效新颖的风格注意力网络（SANet）方法，在平衡全局和局部风格模式的同时，保留内容结构，合成高质量的风格化图像。风格迁移机制概述有没有想象过如果由杰出的艺术家来制作照片，照片看起来会怎样？任意风格迁移通过将内容图像（目标图像）与风格图像（其纹理即画笔描边，角度几何形状，图案，颜色过渡等需要绘制到内容图像的图像）混合，从而将其变为现实，以生成第三幅从未见过的图像。新颖的.
2020-11-07 20:21:15
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原创 数据科学面试应关注的6个要点
作者|KHYATI MAHENDRU编译|VK来源|Analytics Vidhya介绍你终于做到了！你得到了一个数据科学职位的面试机会。现在，在面试前一天，你不知道该学什么。日子快到了，但还有很多事情要做！面试可能会让人望而生畏，再加上数据科学，你就得到了一杯令人头疼的鸡尾酒。数据科学专业人士需要将他们的技术技能与他们的软技能结合起来。获得面试机会很好，但还不意味着成功。这就是事情变得非常有趣的地方。在这之前你应该学什么？你应该做什么？如果你遇到了类似的情况-你来对地方了！在这篇文章中，
2020-11-06 23:54:41
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原创 Python3.9的7个特性
作者|PADHMA编译|VK来源|Analytics Vidhya介绍正如著名作家韦恩•W•戴尔所说， 改变你看待事物的方式 你所看待的事物也会改变当Python的新版本问世时，许多人担心向后兼容性问题和其他问题。但是如果你喜欢Python，你一定会对新更新中发布的特性感到兴奋。Python的最新版本将于2020年10月5日（星期一）发布。本文为你提供了一个python3.9特性的列表，你现在可以尝试这些特性。更新Python让我们首先更新到python的新版本。如果不确定当前使用的版
2020-11-06 23:49:22
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原创 一种超参数优化技术-Hyperopt
作者|GUEST BLOG编译|VK来源|Analytics Vidhya介绍在机器学习项目中，你需要遵循一系列步骤，直到你达到你的目标，你必须执行的步骤之一就是对你选择的模型进行超参数优化。此任务总是在模型选择过程之后完成（选择性能优于其他模型的最佳模型）。什么是超参数优化？在定义超参数优化之前，你需要了解什么是超参数。简言之，超参数是用来控制学习过程的不同参数值，对机器学习模型的性能有显著影响。随机森林算法中超参数的例子是估计器的数目（n_estimators）、最大深度（max_dept
2020-11-06 23:25:38
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原创 梯度下降算法在机器学习中的工作原理
梯度下降算法在机器学习中的工作原理作者|NIKIL_REDDY编译|VK来源|Analytics Vidhya介绍梯度下降算法是工业中最常用的机器学习算法之一。但这让很多新人感到困惑。如果你刚刚接触机器学习，梯度下降背后的数学并不容易。在本文中，我的目的是帮助你了解梯度下降背后的直觉。我们将快速了解成本函数的作用，梯度下降的解释，如何选择学习参数。什么是成本函数 它是一个函数，用于衡量模型对任何给定数据的性能。成本函数将预测值与期望值之间的误差量化，并以单个实数的形式表示出来。在对
2020-11-05 21:59:29
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原创 如何选择分类模型的评价指标
作者|MUSKAN097编译|VK来源|Analytics Vidhya简介你已经成功地构建了分类模型。你现在该怎么办？你如何评估模型的性能，也就是模型在预测结果方面的表现。为了回答这些问题，让我们通过一个简单的案例研究了解在评估分类模型时使用的度量。让我们通过案例研究深入了解概念在这个全球化的时代，人们经常从一个地方旅行到另一个地方。由于乘客排队等候、办理登机手续、拜访食品供应商以及使用卫生间等设施，机场可能会带来风险。在机场追踪携带病毒的乘客有助于防止病毒的传播。考虑一下，我们有一个机
2020-11-05 21:56:54
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原创 利用类权重来改善类别不平衡
作者|PROCRASTINATOR编译|VK来源|Analytics Vidhya概述了解类权重优化是如何工作的，以及如何在logistic回归或任何其他算法中使用sklearn实现相同的方法了解如何在不使用任何采样方法的情况下，通过修改类权重可以克服类不平衡数据的问题介绍机器学习中的分类问题是我们给出了一些输入（独立变量），并且我们必须预测一个离散目标。离散值的分布极有可能是非常不同的。由于每个类的差异，算法往往偏向于现有的大多数值，而对少数值的处理效果不好。类频率的这种差异影响模
2020-11-05 21:54:06
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php典型模块与项目实战大全书中源码
2012-05-23
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