OCR-机器学习基础知识

推荐：周志华《机器学习》西瓜书精炼版笔记来了！

本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。
风度78·2023-01-27 08:12

机器学习——基础知识(1)

机器学习文章目录机器学习基础知识模型拟合程度常见的模型指标模型特征工程基础知识统计学习或机器学习一般包括监督学习、无监督学习、强化学习。有时还包括半监督学习、主动学习。
Aure219·2023-01-16 17:06

我有一个计划001之数据挖掘面试（更新ing）

z1.吴恩达的机器学习基础知识首先应该将吴恩达的那款笔记从头到尾过一遍，公式必须要手推。
weixin_34410662·2023-01-15 11:55

基本概念------Hadamard product / Element-wise multiplication / Element-wise product /Point-wise product

首先引入点乘（dotproduct）的概念更多机器学习基础知识HadamardProduct(Element -wiseMultiplication，Element-wiseproduct)两个向量的Hadamard
大别山伧父·2023-01-09 00:13

【机器学习】图解机器学习神器：Scikit-Learn

图解机器学习本文详解scikit-learn工具库的用法，覆盖机器学习基础知识、SKLearn讲解、SKLearn三大核心API、SKLearn高级API等内容。
风度78·2023-01-04 13:59

【人工智能全栈学习】机器学习基础知识——分类器和机器学习三大定律（看完就全懂了）

【人工智能全栈学习】机器学习基础知识——分类器和机器学习三大定律（看完就全懂了）一、问题二、人工智能全栈学习系列课程三、集成学习Bagging&随机森林BoostingStacking四、KNN:K临近算法基本概念
一拳Marx·2023-01-02 16:01

机器学习基础知识

一、监督学习与无监督学习1、监督学习（分类与回归）监督学习需要具有标签（label）的训练数据。如做分类，你需要先对训练数据做标记，然后才能训练模型将数据分成标记类。分类与回归的对比：都是对输入做出预测。输出不同。如果机器学习模型的输出是物体所属的类别是离散值，例如布尔值，我们称之为分类模型。如：预测明天及以后几天的天气情况：明天阴，下周一晴，是分类；如果机器学习模型的输出的是物体的值，是连续值的
轩儿毛肚·2023-01-02 16:00

《机学零》机学概述 —— 机器学习基础知识、进行机器学习的流程

一、基础概述1、机器学习开发流程2、机器学习模型是什么3、机器学习算法分类二、需明确问题（1）算法是核心，数据和计算是基础（2）找准定位：大部分复杂模型的算法设计都是算法工程师在做，而我们要做的是：1.分析很多的数据2.分析具体的业务3.应用常见的算法4.特征工程、调参数、优化三、具体要怎样做学会分析问题，使用机器学习算法的目的，想要算法完成何种任务掌握算法基本思想，学会对问题用相应的算法解决学会
深蓝冰河·2023-01-01 14:55

谷歌机器学习规则要点简析：43条黄金法则

blog.itpub.net/31542492/viewspace-2156228/目录术语概览在进行机器学习之前机器学习第一阶段：您的第一个管道关于机器学习工程的最佳实践马丁·辛克维奇本文档旨在帮助已掌握机器学习基础知识的人员从
喜欢打酱油的老鸟·2022-12-28 07:43

机器学习规则 (Rules of Machine Learning)： 关于机器学习工程的最佳实践

马丁·辛克维奇本文档旨在帮助已掌握机器学习基础知识的人员从Google机器学习的最佳实践中受益。它介绍了一种机器学习样式，类似于GoogleC++样式指南和其他常用的实用编程指南。
weixin_30699955·2022-12-28 07:42

关于机器学习工程的最佳实践

本文档旨在帮助已掌握机器学习基础知识的人员从Google机器学习的最佳实践中受益。它介绍了一种机器学习样式，类似于GoogleC++样式指南和其他常用的实用编程指南。
风中静行·2022-12-28 07:11

谷歌机器学习规则 (Rules of Machine Learning)

----------------------------------------------------------------------关于机器学习工程的最佳实践马丁·辛克维奇本文档旨在帮助已掌握机器学习基础知识的人
17西伯利亚狼·2022-12-28 07:07

7天强化学习营学习笔记

7天飞桨深度学习学院--强化学习笔记1基础知识Lesson1学习笔记--RL初印象相关概念RL应用课外学习资料强化学习与监督学习的区别强化学习的算法和环境实践基础知识只是大概的内容，包括5大部分：1.机器学习基础知识
sandypx·2022-12-26 23:03

机器学习基础知识点⑤数据增强、类别不平衡

一、F1、P、R、ROCP=分类正确的正样本数/分类器预测正样本的个数P:预测20人患癌，其中有8人真实患癌R=分类正确的正样本数/真正的正样本个数R:真实发生了，10人真实患癌，预测出8人股票预测，注重精准率：预测20个股票会升（标记1），其中有8个真实升了，投钱入股时更重要病人诊断，注重召回率：本来本人得病，没有预测出来，造成病情恶化，10人真实患癌，预测出8人F1两者的调和平均值ROC和AU
NLP_victor·2022-12-23 15:15

独家 | 机器学习基础知识梳理，新手必备！（附链接）

翻译：吴金笛校对：丁楠雅本文约4000字，建议阅读16分钟。本文介绍了机器学习以及几个易与其混淆的术语，并给出了几个机器学习的应用。介绍在过去的几年里，人们对机器学习重新产生了兴趣。这种复兴似乎是由强大的基础因素推动的-全球传感器正在产生大量数据，低廉的存储成本和最低的计算成本！然而，并非每个人都了解机器学习是什么。这里有一些例子：机器学习是什么？它与大数据和业务分析有何不同？https://di
「已注销」·2022-12-22 12:28

【人工智能全栈学习】机器学习基础知识——传统机器学习（看完就全懂了）

【人工智能全栈学习】机器学习基础知识——传统机器学习（看完就全懂了）一、问题二、人工智能全栈学习系列课程三、朴素贝叶斯分类算法朴素贝叶斯分类朴素贝叶斯缺点：粗暴认为属性之间相互独立优点：由于粗暴认为属性之间相互独立
一拳Marx·2022-12-14 10:45

机器学习笔记1：机器学习基础知识——练习题

目录1.如何定义机器学习？2.机器学习在哪些问题上表现突出，你能给出四种类型吗？3.什么是被标记的训练数据集？4.最常见的两种监督学习任务是什么？5.你能举出四种常见的无监督学习任务吗？6.要让一个机器人在各种未知的地形中行走，你会使用什么类型的机器学习算法？7.要将顾客分成多个组，你会使用什么类型的算法？8.你会将垃圾邮件检测的问题列为监督学习还是无监督学习？9.什么是在线学习系统？10.什么是
Ruoki~·2022-12-14 10:14

OCR-常见问题汇总

序言最近在从事OCR方面的工作，踩过很多坑也遇到了很多问题，针对这些之前困惑的问题，结合网上的答案，作为笔记特别记录一下，供学习和以后复习。1.基于深度学习的文字检测方法有哪几种？各有什么特点？常用的基于深度学习的文字检测方法一般可以分为基于回归的、基于分割的两大类，当然还有一些将两种结合起来的方法。基于回归的方法分为box回归和像素值回归。a.采用box回归的方法主要有CTPN、Textbox系
三叔家的猫·2022-12-12 14:44

机器学习基础知识整理归纳

1.前言1.机器学习是一门致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能的学科。1997年Mitchell给出一个更形式化的定义，假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能，若一个程序通过利用经验E在T中任务上获得了性能改善，则我们就说关于T和P，该程序对E进行了学习。机器学习所研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生“模型”的算法，即学习算法(learningalgorithm
普通网友·2022-12-07 13:31

机器学习基础知识总结！

机器学习定义机器学习（MachineLearning）本质上就是让计算机自己在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。机器学习包括如聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习（DeepLearning）等算法。机器学习的基本思路是模仿人类学习行为的过程，如我们在现实中的新问题一般是通过经验归纳，总结规律，从而预测未来的过程。机器学习的基本过程如下：机器学习基本过程机器学习发展历程
数据不吹牛·2022-12-07 13:29

把机器学习神器 Scikit-Learn给图解了 ！

图解机器学习本文详解scikit-learn工具库的用法，覆盖机器学习基础知识、SKLearn讲解、SKLearn三大核心API、SKLearn高级API等内容。
数据不吹牛·2022-12-06 13:02

机器学习 周志华-西瓜书 全文内容分享

机器学习是计算机科学和人工智能的一个重要分支，作为该领域的入门教材，本书尽可能涵盖了机器学习基础知识的各个方面。
Johngo学长·2022-12-01 20:51

XGBOOST集成树模型的原理梳理

0前言xgboost本身是集成树模型，在了解其原理之前，先对树模型的机器学习基础知识做一定介绍。
一只勤奋爱思考的猪·2022-12-01 16:00

机器学习基础知识点②：决策树、随机森林、GBDT与xgboost

ID3、C4.5、CART、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、xgboost算法总结干货|XGBoost进阶—调参+实战GBDT、XGBoost、LightGBM的使用及参数调优零、集成学习常见问题1、bagging与boosting偏差低对应的点都打在靶心附近（偏差高：偏离靶心）；方差低对应就是点都打的很集中（方差高：分布比较分散）。偏差主要是由于分类器的表
NLP_victor·2022-11-30 02:11

Python+OpenCV+paddleocr基于传统图像处理技术实现车牌识别

.转灰度图2.顶帽运算3.Sobel算子提取y方向边缘4.自适应二值化5.开运算分割（纵向去噪，分隔）6.闭运算合并7.膨胀/腐蚀8.腐蚀、膨胀：去噪9.获取外轮廓10.遍历所有轮廓，找到车牌轮廓三、OCR
Thomas_221126·2022-11-29 21:35

【人工智能全栈学习】机器学习基础知识——线性回归与逻辑回归（看完就全懂了）

【人工智能全栈学习】机器学习基础知识——线性回归与逻辑回归（看完就全懂了）一、问题二、人工智能全栈学习系列课程三、线性回归四、逻辑回归(logisticregression)KL距离：散度上采样和下采样模型评测准确率和召回率
一拳Marx·2022-11-29 07:03

[博学谷学习记录]超强总结，用心分享|人工智能机器学习基础知识逻辑回归总结分享

目录一.逻辑回归基本介绍二.逻辑回归的优缺点三.逻辑回归的适用性一.逻辑回归基本介绍逻辑回归（LogisticRegression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归。由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛，可以用于垃圾邮件分类，是否患病，信用卡是否会违约等，逻辑回归最终的分类是通过属于某个类别的概率值来判断是否属于某个类别，并且这个类别默认标记为1(正例)
AAALice0.0·2022-11-29 07:26

数据获取与处理（以CV任务为主)

HousePrices-AdvancedRegressionTechniques预测销售价格CatandDog猫狗分类MachineLearningfromDisaster预测泰坦尼克号的生存情况并熟悉机器学习基础知识
__YRaY·2022-11-29 06:37

5.1 卷积神经网络简介

1）CNN基础前面我们讲解了机器学习基础知识，包括多层感知器等问题。下面我们要介绍的目标识别与分类，就是在前面问题的基础上进行扩展，实现对于图像等分类和识别。
EaHalen·2022-11-28 14:01

大厂OCR-图片文字识别功能说明，百度(baidu)OCR功能列表说明

OCR（OpticalCharacterRecognition，光学字符识别）是指电子设备检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。简单来说就是将图片中的文字识别出来！需求：业务上，客户送货过程中会携带一张打印的送货单，包含本次送货的明细，并需要把送货单明细录入到业务系统中，希望通过技术手段，高效准确的录入系统。现状：业务上，收货人员需要核
_晓夏_·2022-11-27 22:22

【02】机器学习基础知识总结

常见的机器学习算法回归算法聚类算法正则化方法决策树学习贝叶斯方法基于核的算法聚类算法关联规则学习人工神经网络深度学习降低维度算法集成算法机器学习分类根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。依据不同的学习方式和输入数据，机器学习主要分为以下四种学习方式。1监督学习（有数据，有标签），数据映射标签特点：监督学习是使用已知正确答案的示例来训练网络。已知数据和其一一对应的标签，训练一个预测模型，
weixin_47082769·2022-11-24 10:55

python常用函数与机器学习基础知识记录

np.unique()交叉熵理解：SOFTMAX_CROSS_ENTROPY,BINARY_CROSS_ENTROPY,SIGMOID_CROSS_ENTROPY简介神经网络优化器讲解神经网络中的优化器(tensorflow2.0)PyTorch：torch.nonzero——非零元素的定位【学习笔记】pytorch中squeeze与unsqueeze函数区别linux下screen的新建、删除、
自信的小螺丝钉·2022-11-24 04:21

OCR-字体颜色与背景颜色区分不明显的调研

需解决的问题对于一些图片，字体和颜色区分度不高（白色字体的图片进行图像增强时容易使字体更加），模型识别时存在漏检现象，图像增强后有些文字将会变得不清晰甚至消失。解决的方法——图像的二值化以下使用了七种方法进行测试Python代码：importcv2thresh_value=127img=cv2.imread(r'C:\Users\Ruidada\Desktop\color\mix.png',0)m
Rick_rui·2022-11-19 18:30

Python机器学习基础知识和相关术语

目录1函数定义1.1线性函数1.2二次函数或多次函数1.3激活函数2.4对数函数2机器学习的数据结构张量2.1张量的概念2.2标量——0D（阶）张量2.3 向量——1D（阶）张量2.4 矩阵——2D（阶）张量2.5序列数据——3D（阶）张量2.6图像数据——4D（阶）张量2.7视频数据——5D（阶）张量在学习之前先看一下：机器学习的数学基础1函数定义首先所有函数都要满足函数定义，函数的输出值是独一
赵广陆·2022-11-16 10:38

【machine learning】KNN算法

适逢学习机器学习基础知识，就将书中内容读读记记，本博文代码参考书本MachineLearninginAction（《机器学习实战》）。
enjoyhot·2022-11-11 18:49

图解机器学习神器：Scikit-Learn

图解机器学习本文详解scikit-learn工具库的用法，覆盖机器学习基础知识、SKLearn讲解、SKLearn三大核心API、SKLearn高级API等内容。
Python数据之道·2022-11-07 11:41

深度学习八股文

机器学习基础知识1、逻辑回归和线性回归的区别线性回归解决的是回归问题，逻辑回归相当于是线性回归的基础上，来解决分类问题。
O zil·2022-09-01 07:50

机器学习基础知识

文章目录概述一、机器学习分类1.1主要任务1.2分类方式1.3监督学习1.3.1判别式模型1.3.2生成式模型1.4无监督学习1.4.1聚类1.4.2降维1.5深度学习1.6强化学习二、机器学习步骤三、模型评估指标3.1分类问题3.2回归问题四、机器学习预备知识4.1数学基础4.2Python第三方库概述机器学习(MachineLearning,ML)是使用计算机来彰显数据背后的真实含义，目的是把
伟学算法·2022-08-18 07:03

CSDN21天学机器学习_笔记1

同时借此机会，补充一下自己的机器学习基础知识。回归简介：回归是对一个或多个自变量和因变量之间的关系进行建模，求解的一种统计方法。简单来说，回归任务的目标就是根据输入数据预测输出的具体值。
AItairyang·2022-08-06 07:25

机器学习 周志华 pdf 全文内容分享

作为这一领域的入门教材，本书尽可能涵盖机器学习基础知识的所有方面。
coder_ten·2022-07-20 23:06

深度/机器学习基础知识要点：CTC算法

ConnectionistTemporalClassification(CTC)CTC适合语音识别和手写字符识别任务定义输入表示：符号序列X=[x1,x2,...,xT]X=[x_{1},x_{2},...,x_{T}]X=[x1,x2,...,xT]输出表示：符号序列Y=[y1,y2,...,yU]Y=[y_{1},y_{2},...,y_{U}]Y=[y1,y2,...,yU]目标：找到输入X
szZack·2022-07-19 07:31

#《机器学习》_周志华(西瓜书)&南瓜书__第1章 绪论 _第2章 模型评估与选择

迁移学习符号(离散)->统计(连续)概率统计概率和统计VS代数和逻辑大数据分析：收集、分析、预测1-3章：机器学习基础知识4-10章：经典而常用的机器学习方法11-16章：
Gao&&Xi·2022-07-14 07:14

PaddlePaddle课程学习心得

百度飞桨暑假期间学了机器学习基础知识，但都处于理论阶段还没有进行实践。百度飞桨——百度架构师手把手带你零基础实践深度学习这门课程正好提供了实践平台。
曹四岁·2022-06-04 07:36

机器学习&深度学习相关面试

这里写目录标题机器学习基础知识前人的肩膀L1L2正则求precision和recallAUC解释梯度的概念SGD,Momentum,Adagrad,RMSProp,Adam原理优化算法的常用tricksL1
玦☞·2022-06-01 07:22

机器学习基础知识总结

机器学习一、回归1、普通线性回归2、回归评估指标3、岭回归4、LASSO回归5、弹性网络6、逻辑斯蒂回归7、贝叶斯岭回归8、核岭回归9、SVR二、分类1、k近邻2、分类指标3、SVM三、数据预处理四、决策树与回归树1、决策树2、回归树3、集成学习五、聚类1、Kmeans2、Kmeans++3、MeanShift（均值迁移）4、层次聚类5、密度聚类6、混合高斯7、聚类衡量指标8、聚类代码实现六、降维
Dream_csd·2022-05-25 07:50

PyTorch 07—计算机视觉基础

卷积神经网络（CNN）简介前面我们讲解了机器学习基础知识，包括多层感知器等问题。下面我们要介绍的目标识别与分类，就是在前面问题的基础上进行扩展，实现对于图像等分类和识别。
心之所向便是光v·2022-05-18 07:29

机器学习笔记

文章目录前言：正文：1、视频课程2、参考教材3、NOTES4、AndrewNG课程目录5、李宏毅课程目录6、西瓜书目录7、经典项目及代码8、数学基础前言：1、掌握机器学习基础知识。
Cedar_Guo·2022-04-30 07:27

图解机器学习 | 机器学习基础知识

作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/185声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处1.机器学习概述1）什么是机器学习人工智能（Artificialintelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、
ShowMeAI·2022-04-25 07:48

机器学习基础知识梳理

一、机器学习的基本概念1、定义：机器学习是指对于某个特定任务，从数据中学出一个模型，然后用某种衡量方式来表示该模型的性能。2、机器学习常见任务：a、分类b、输入缺失分类c、回归d、转录e、机器翻译f、结构化输出g、异常检测h、合成和采样i、缺失值填补j、去噪k、密度估计或概率质量函数估计3、性能度量：为了评估机器学习算法的能力，我们必须设计其性能的定量度量，即性能度量。性能度量反映了任务需求，在对
zpc1219·2022-04-20 07:29

机器学习基础知识点

机器学习150道1详细说说SVM支持向量机，因其英文名为supportvectormachine，故一般简称SVM，通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。2哪些机器学习算法不需要做归一化？在实际应用中，需要归一化的模型：1.基于距离计算的模型：KNNSVM。2.通过梯度下降法求解的模型：线性
春风吹23·2022-04-20 07:17
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