做wish如何利用数据网站,宁波英文网站建设,140平米装修全包费用,php服装网站模板1.计算机认识图像的方式#xff1a;都是数字。例如一个 128X128 的3通道的图片 是由 128X128X3个数字 组成的。 2.面临的难点#xff1a;一幅图可以说明。 3.分类器 A#xff1a;Nearest Neighbor Classifier#xff1a;与CNN无关#xff0c;但是可以帮助我们理解一下分类…1.计算机认识图像的方式都是数字。例如一个 128X128 的3通道的图片 是由 128X128X3个数字 组成的。 2.面临的难点一幅图可以说明。 3.分类器 ANearest Neighbor Classifier与CNN无关但是可以帮助我们理解一下分类器。仅用标签比较。 L1 distanced1(I1,I2)相减求和 L2 distanced2(I1,I2)相减平方求和 开方。 Bk - Nearest Neighbor Classifier 找出代表性的K是寻找能够代表标签的数目。这样的话就更加具有抵抗性。减轻无关东西的影响。 KNN 与 NN的比较 参数k的选择 超参数的概念不是利用l1范数 L2范数。用点积等其他方法来决定的参数。 测试集是不能用来参与调优的。 从训练集中抽取一部分调优称为验证集validation set、、 交叉验证如果训练集太小把训练集分成5分交叉训练。 3.1分类器的优缺点测试时间不够短 需要记住所有的训练数据与测试数据比较这样子就很浪费空间。需要将测试数据一个一个比较计算量大、、 转载于:https://www.cnblogs.com/xialuobo/p/5854345.html
