EM算法
![检测模型改进—OHEM与Focal-Loss算法总结[通俗易懂]](/scriptcss/images/04.png)
检测模型改进—OHEM与Focal-Loss算法总结[通俗易懂]
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1. 概述论文名称：Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining 代码地址：OHEM OHEM（online hard example miniing）算法的核心思想是： 根据输入样本的损失进行筛选，筛选出hard example，表示对分类和检测影响较
日期 2023-06-12 10:48:40
OHEM算法论文理解
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 CVPR2016的文章，CMU与rbg大神的合作。原谅我一直没有对这篇文章做一个笔记~~ 文章提出了一种通过online hard example mining（OHEM）算法训练基于区域的卷积检测算子的高效目标检测算法，能够对简单样本和一些小数量样本进行抑制，使得训练过程更加高效。该方法利用显著的bootstrapping技术（SVM中被普遍利用），对S
日期 2023-06-12 10:48:40OHEM算法及Caffe代码详解
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 这是CVPR2016的一篇论文，用于目标检测，本篇博文先介绍这个算法，然后介绍其Caffe代码。论文：Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining 论文链接：https://arxiv.org/abs/1604.03540算法概述：OHEM（online
日期 2023-06-12 10:48:40
南洋理工发布量化交易大师TradeMaster，涵盖15种强化学习算法
机器之心专栏机器之心编辑部 南洋理工大学开发了一个基于强化学习的开源平台: TradeMaster— 交易大师。近日，量化平台大家庭迎来了一位新成员，基于强化学习的开源平台: TradeMaster— 交易大师。TradeMaster 由南洋理工大学开发，是一个涵盖四大金融市场，六大交易场景，15 种强化学习算法以及一系列可视化评价工具的统一的，端到端的，用户友好的量化交易平台！平台地址: htt
日期 2023-06-12 10:48:40C++ min_element、max_element和minmax_element求极值算法详解
序列必须由正向迭代器指定，仅仅有输入迭代器是不够的。对于这 3 个算法，除了序列的开始和结束迭代器，可以选择提供第三个参数来定义比较函数。下面是将这 3 个算法应用到整数的一些代码： std::vector int data {2, 12, 3, 5, 17, -11, 113, 117, 19}; std::cout From values std::copy(std::begin(d
日期 2023-06-12 10:48:40DataScience：基于GiveMeSomeCredit数据集利用特征工程处理、逻辑回归LoR算法实现构建风控中的金融评分卡模型
DataScience：基于GiveMeSomeCredit数据集利用特征工程处理、逻辑回归LoR算法实现构建风控中的金融评分卡模型 目录 基于GiveMeSomeCredit数据集利用特征工程处理、逻辑回归LoR算法实现构建风控中的金融评分卡模型 1、加载数据集 查看数据集的摘要信息 2、特征工程：数据分
日期 2023-06-12 10:48:40顶会VLDB‘22论文解读：CAE-ENSEMBLE算法
摘要：针对时间序列离群点检测问题，提出了基于CNN-AutoEncoder和集成学习的CAE-ENSEMBLE深度神经网络算法，并通过大量的实验证明CAE-ENSEMBLE算法能有效提高时间序列离群点检测的准确度与效率。 本文分享自华为云社区《VLDB'22 CAE-ENSEMBLE论文解读》&
日期 2023-06-12 10:48:40
System.Web.HttpException (0x80004005): 验证视图状态 MAC 失败。如果此应用程序由网络场或群集承载，请确保 <machineKey> 配置指定了相同的 validationKey 和验证算法。不能在群集中使用 AutoGenerate。
异常描述： Global.asax捕获到异常：System.Web.HttpException (0x80004005): 验证视图状态 MAC 失败。如果此应用程序由网络场或群集承载，请确保 <machineKey> 配置指定了相同的 validationKey 和验证算法。不能在群集中使用 AutoGenerate。 http://go.microsoft.com/fwlin
日期 2023-06-12 10:48:40GMM的EM算法实现
在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了具体说明。本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。1. GMM模型：每一个 GMM 由 K 个 Gaussian 分布组成，每一个 Gaussia
日期 2023-06-12 10:48:40【回答问题】ChatGPT上线了！给我推荐20个比较流行的ROS(Robot Operating System)算法模型
给我推荐20个比较流行的ros算法模型 很好，下面是20个比较流行的ROS(Robot Operating System)算法模型： 便携式机器人操作系统(PR2) 全向轮操作系统(Tur
日期 2023-06-12 10:48:40【机器学习】10、最大熵模型与EM算法
文章目录 一、最大熵模型1、熵联合熵和条件熵相对熵交叉熵互信息总结 2、最大熵模型 二、EM算法（期望最大化算法）三、GMM 一、最大熵模型
日期 2023-06-12 10:48:40
【状态估计】将变压器和LSTM与卡尔曼滤波器结合到EM算法中进行状态估计（Python代码实现）
👨🎓个人主页：研学社的博客 💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到
日期 2023-06-12 10:48:40基于CEM算法的三维人脸模型贴图matlab仿真
目录 1.算法描述 2.仿真效果预览 3.MATLAB部分代码预览 4.完整MATLAB程序 1.算法描述 采用三维人脸贴图算法conformal energy minimization，将二维图片贴到三维人脸模型中。 2.仿真效果预览 matlab2022a仿真结果如下： 3.MATLA
日期 2023-06-12 10:48:40基于物品（Item）的协同过滤算法
添加链接描述
日期 2023-06-12 10:48:40EM算法求高斯混合模型參数预计——Python实现
EM算法一般表述： 当有部分数据缺失或者无法观察到时，EM算法提供了一个高效的迭代程序用来计算这些数据的最大似然预计。在每一步迭代分为两个步骤：期望（Expectation）步骤和最大化（Maximization）步骤，因此称为EM算法。 如果
日期 2023-06-12 10:48:40（《机器学习》完整版系列）第7章 贝叶斯分类器——7.10 EM算法的使用场景及步骤（反复循环执行E步和M步）
EM的使用场景为： 已知“结构”（如，贝叶斯网）和“可观察数据”的一个数据集，隐变量的数据未知，求参数。 EM算法的步骤：反复
日期 2023-06-12 10:48:40【转】EM算法MATLAB代码及详细注解
【转】EM算法MATLAB代码及详细注解 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/qq_23968185/article/details/70940197 作者：鼹鼠的胡须 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 下面代码为PRML所附的基于混合高斯（MoG）的代码，个人认为编
日期 2023-06-12 10:48:40EM算法简易推导
EM算法推导 网上和书上有关于EM算法的推导，都比较复杂，不便于记忆，这里给出一个更加简短的推导，用于备忘。 在不包含隐变量的情况下，我们求最大似然的时候只需要进行求导使导函数等于0，求出参数即可。但是包含隐变量，直接求导就变得异常复杂，此时需要EM算法，首先求出隐变量的期望值（E步），然后，把隐变量当中常数，按照不包含隐变量的求解最大似然的方法解出参数（M步），反复迭代，最终收敛到局部最优。下
日期 2023-06-12 10:48:40Baum-Welch算法(EM算法)对HMM模型的训练
Baum-Welch算法就是EM算法，所以首先给出EM算法的Q函数 \[\sum_zP(Z|Y,\theta')\log P(Y,Z|\theta) \]换成HMM里面的记号便于理解 \[Q(\lambda,\lambda') = \sum_zP(I|O,\lambda')\log P(I,O|\lambda) \]根据状态序列和观测序列的联合分布 \[\begin{align*} P(O,I|
日期 2023-06-12 10:48:40基于EM参数估计的SAGE算法的MATLAB仿真
EM算法结构如下所示： SAGE算法结构如下所示： 这里主要以SAGE的基本结构进行算法仿真。整个MATLAB的算法的流程如下所示： 第1步：参数初始化； 第2步：产生发送信号，主要函数是
日期 2023-06-12 10:48:40
SAGE算法的仿真结合EM算法
EM算法结构如下所示： SAGE算法结构如下所示： 这里主要以SAGE的基本结构进行算法仿真。整个MATLAB的算法的流程如下所示： 第1步：参数初始化； 第2步：产生发送信号，主要函数是产生论文中的s函数； 第3步：开始SAGE算法循环，转入第4步； 第4步：信号分解；
日期 2023-06-12 10:48:40【EM+GMM】基于EM和GMM算法的目标轨迹跟踪和异常行为识别matlab仿真
1.软件版本 matlab2013b 2.系统概述 3.部分源码 clc; clear; close all; warning off; addpath 'func\' %训练数据 Is = imread('Track_file\tower1.bmp'); load Track_file\track1.
日期 2023-06-12 10:48:40基于EM算法的图像融合算法，对图像不用进行多尺度分解
function gaussian12 f=imread('A1.jpg'); g=imread('B1.jpg'); f=rgb2gray(f); f=im2double(f); g=rgb2gray(g); g=im2double(g); %imshow(f,[]);
日期 2023-06-12 10:48:40利用EM算法进行小波域隐马尔科夫模型的参数训练
1.问题描述： 利用EM算法进行小波域隐马尔科夫模型的参数训练 2.部分程序： clear; close all; clc; %===================
日期 2023-06-12 10:48:40基于EM算法的图像融合算法，对图像不用进行多尺度分解
1.问题描述： 基于EM算法的图像融合算法，对图像不用进行多尺度分解 2.部分程序： function [Z] = imagefision(mean,x,y,M,iterations); % Simple function to do EM for a mixture of Gaussians
日期 2023-06-12 10:48:40C#，蛇梯问题（Snake and Ladder Problem）的算法与源代码
蛇梯问题 Snake and Ladder Problem 给定一个蛇梯板，找出从源单元格或第一个单元格到达目标单元格或最后一个单元格所需的最小掷骰次数。基本上，玩家可以完全控制掷骰子的结果，并希望找出到达最后一个单元格所需的最小掷骰次数。 如果玩家到达的牢房是梯子的底部，玩家必须爬上梯子&
日期 2023-06-12 10:48:40C#，回文分割问题（Palindrome Partitioning Problem）算法与源代码
回文串 “回文串”是一个正读和反读都一样的字符串，初始化标志flag=true，比如“level”或者“noon”等等就是回文串。 回文分割问题 给定一个字符串，如果该字符串的每个子字符串都是回文的，那么该字符串的分区就是回文分区。 例如，“aba | b
日期 2023-06-12 10:48:40C#，布尔可满足性问题（Boolean Satisfiability Problem）算法与源代码
一、布尔可满足性问题 布尔可满足性问题 布尔可满足性或简单的SAT是确定布尔公式是可满足还是不可满足的问题。 可满足：如果布尔变量可以赋值，使得公式为真，那么我们说公式是可满足的。 不可满足：如果无法指定此类值，则我们称公式不可满足。 二、合取范式&#
日期 2023-06-12 10:48:40C#，K中心问题（K-centers Problem）的算法与源代码
k-centers problem: 寻找k个半径越小越好的center以覆盖所有的点。 比如：给定n个城市和每对城市之间的距离，选择k个城市放置仓库（或ATM或云服务器），以使城市到仓库（或ATM或云服务器）的最大距离最小化。 再如
日期 2023-06-12 10:48:40C#，动态规划（DP）金矿问题（Gold Mine Problem）的算法与源代码
金矿问题（Gold Mine Problem） 给定一个N*M尺寸的金矿，每个点都有一个非负数表示当前点所含的黄金数目，最开始矿工位于第一列，但是可以位于任意行。矿工只能向右，右上，右下三个方向移动。问该如何安排路线使得所挖的黄金的数量最多&#
日期 2023-06-12 10:48:40C#，洗牌问题（Card Shuffle Problem）的算法与源代码
洗牌问题（Card Shuffle Problem）的基本描述 你有 100 张牌，从 1 到 100。 你把它们分成 k 堆，然后按顺序收集回来。 例如，如果您将它们分成 4 堆，那么第一堆将包含编号为 1、5、9、…的卡片， 第四堆将包含编号为
日期 2023-06-12 10:48:40