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查询Tags标签： 训练，共有 358条记录-
图对抗攻击及防御算法种类
一、 图对抗攻击 按照攻击算法在图中添加扰动的不同阶段，可以将图对抗攻击分为两类，分别为逃逸攻击和投毒攻击。其中逃逸攻击是攻击者构造对抗样本在模型测试简短欺骗目标模型，而投毒攻击是攻击者在模型训练阶段向训练集中注入对抗样本，使得训练后的模型具有误导性。 …
2021/10/24 11:10:35 人评论 次浏览 -
图对抗攻击及防御算法种类
一、 图对抗攻击 按照攻击算法在图中添加扰动的不同阶段，可以将图对抗攻击分为两类，分别为逃逸攻击和投毒攻击。其中逃逸攻击是攻击者构造对抗样本在模型测试简短欺骗目标模型，而投毒攻击是攻击者在模型训练阶段向训练集中注入对抗样本，使得训练后的模型具有误导性。 …
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K-近邻算法（一）
文章目录 一、简介1、概念 二、k近邻算法api的初步使用1、目标：2、Scikit-learn的介绍3、 K-近邻算法API4、案例 三、距离度量1、距离公式的基本性质2、常见的距离公式 四、K值选择说明1、举例说明2、K值选择问题3、近似误差与估计误差 五、kd树1、kd树的定义2、树的建立…
2021/10/21 22:09:36 人评论 次浏览 -
K-近邻算法（一）
文章目录 一、简介1、概念 二、k近邻算法api的初步使用1、目标：2、Scikit-learn的介绍3、 K-近邻算法API4、案例 三、距离度量1、距离公式的基本性质2、常见的距离公式 四、K值选择说明1、举例说明2、K值选择问题3、近似误差与估计误差 五、kd树1、kd树的定义2、树的建立…
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2021-10-14
- 基本术语 示例（instance）/样本（sample）：一个事件或对象，在空间中又可称为特征向量（feature vector） 属性（attribute）/特征（feature）：反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项 属性值（attribute value）：属性上的取值 属性空间（attribute space）/样本…
2021/10/18 23:40:11 人评论 次浏览 -
2021-10-14
- 基本术语 示例（instance）/样本（sample）：一个事件或对象，在空间中又可称为特征向量（feature vector） 属性（attribute）/特征（feature）：反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项 属性值（attribute value）：属性上的取值 属性空间（attribute space）/样本…
2021/10/18 23:40:11 人评论 次浏览 -
工业视觉智能实战经验之IVI算法框架2.0
导语 工业视觉智能团队在交付了多个工业视觉智能质检项目后，发现了工业视觉智能的共性问题和解法，打造了工业视觉智能平台，通过平台的方式积累和提升工业视觉的通用能力。 在平台建设上最核心的能力是算法能力。算法能力包括不断增强的单点算法能力和不断扩充的新算法能…
2021/10/18 11:10:09 人评论 次浏览 -
工业视觉智能实战经验之IVI算法框架2.0
导语 工业视觉智能团队在交付了多个工业视觉智能质检项目后，发现了工业视觉智能的共性问题和解法，打造了工业视觉智能平台，通过平台的方式积累和提升工业视觉的通用能力。 在平台建设上最核心的能力是算法能力。算法能力包括不断增强的单点算法能力和不断扩充的新算法能…
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了解CV和RoboMaster视觉组（五）比赛中的CV算法（上2）
-NeoZng【neozng1@hnu.edu.cn】 attention：5.2、5.3、5.4对于新人来说可能有一定难度。 若是新人或刚入门的 RMer，可以由此直接跳转道第六部分继续阅读，第六部分看完后再回来这里继续 ~~ 5.2.目标检测时下RM赛场上的自瞄算法分为两个流派：传统特征提取和神经网络。前一…
2021/10/17 17:10:05 人评论 次浏览 -
了解CV和RoboMaster视觉组（五）比赛中的CV算法（上2）
-NeoZng【neozng1@hnu.edu.cn】 attention：5.2、5.3、5.4对于新人来说可能有一定难度。 若是新人或刚入门的 RMer，可以由此直接跳转道第六部分继续阅读，第六部分看完后再回来这里继续 ~~ 5.2.目标检测时下RM赛场上的自瞄算法分为两个流派：传统特征提取和神经网络。前一…
2021/10/17 17:10:05 人评论 次浏览 -
【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现
Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用，尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。 总体来说，stacking集成算法主要是一种基于“标签”的…
2021/10/17 14:09:38 人评论 次浏览 -
【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现
Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用，尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。 总体来说，stacking集成算法主要是一种基于“标签”的…
2021/10/17 14:09:38 人评论 次浏览 -
(基础)AWS Deepracer model 超参介绍 - 006
本文将对 AWS Deepracer model 的超参进行介绍，并分享个人在使用时的一些经验，由于本人刚入坑不久，经验有限，本文所说仅供参考，如有错误请联系我及时更正。文章目录 超参数 (Hyperparameters)梯度下降批量大小(Gradient descent batch size)时代数 (Number of epochs…
2021/10/15 6:17:50 人评论 次浏览 -
(基础)AWS Deepracer model 超参介绍 - 006
本文将对 AWS Deepracer model 的超参进行介绍，并分享个人在使用时的一些经验，由于本人刚入坑不久，经验有限，本文所说仅供参考，如有错误请联系我及时更正。文章目录 超参数 (Hyperparameters)梯度下降批量大小(Gradient descent batch size)时代数 (Number of epochs…
2021/10/15 6:17:50 人评论 次浏览 -
KNN之科学择友
概念 KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由 Cover和Hart于1968年提出，说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。 科学择友 如上图，假如存在四种朋友关系，即黑名单、普通朋友、好朋友、知音，图中表示在空间中每种关系分别对应你的一个朋友，分别…
2021/10/14 6:16:13 人评论 次浏览
