K-Means: 如果你能大致估计出类别的数量，K-Means通常也是一个高效的选择。但它对异常值敏感，且要求簇是球状的。对于一些不知道数据可能会有多少类别的时...
Transformer实战（14）——微调Transformer语言模型用于文本分类 0. 前言 1. 文本分类介绍 2. 微调 BERT 模型进行情感分析 3. 模型推理 小结 系列链接 0...
一 样本距离 A(X11,X12,……，X1n）与B(X21,X22,……，X2n） 闵可夫斯基距离是将多个距离公式总结而成的一个公式。 当p=1，是曼哈顿距离；p=2，欧式距离；p为无...
引言：为什么选择labelme？ 在人工智能和机器学习领域，高质量的标注数据是训练优秀模型的基础。而 labelme作为一款开源、跨平台的图像标注工具，凭借其强大...
一、聚类分析的定义 聚类分析是一种无监督学习的统计分析方法。它的主要目的是将一个数据集中的样本（或观测值）按照某种相似性或距离度量划分成若干个类别...
一、基本认知 1.1目标检测的定义 目标检测（Object Detection）：在图像或视频中检测出目标图像的位置，并进行分类和识别的相关任务。 主要...
什么是 Logits？——全面解析大模型输出的关键 在深度学习中，logits 是指在模型的最后一层（通常是全连接层）的原始输出值，尚未经过归一化处理。Logits 是一...
一，IOU置信度与非极大值抑制NMS 在第一篇文章中我们讲到，对于一张图片，在前向传播的过程后（也就是卷积，池化，全连接等等），会生成许许多多个预测框，...
引言：为什么选择labelme？ 在人工智能和机器学习领域，高质量的标注数据是训练优秀模型的基础。而 labelme作为一款开源、跨平台的图像标注工具，凭借其强大...
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