隐马尔科夫模型(HMM)

参考文章一文搞懂HMM(隐马尔可夫模型) 什么是隐马尔科夫模型 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析,例如模式识别。 用一个简单的例子来描述: 假设有3个不同的骰子,分别为四面(D4)、六面(D6)、八面(D8),每个面的概率都是相同

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PaddleOCR使用详细说明

PaddleOCR简介 PaddleOCR分为文本检测、文本识别和方向分类器三部分,其中文本检测有三个模型,分别是MobileNetV3、ResNet18_vd和ResNet50,其中最常使用的是MobileNetV3模型,整体比较小,适合应用于手机端。文本识别只有一个MobileNetV3预训练模型。方向分类器使用默认的模型。 环境配置 PaddleOCR2.0的配置环境 PaddleOCR2.

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机器学习知识总结——模型评估标准之混淆矩阵

模型评估标准 混淆矩阵 预测值=1 预测值=0 真实值=1 TP FN 真实值=0 FP TN TP=True Postive=真阳性;FP=False Positive=假阳性 TN = True Negative=假阴性;FN=False Negative=假阴性 什么是查准率/精确率 Precision=\frac{TP}{TP+FP} 什么是查全率/召回率 R

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机器学习知识总结——过拟合和欠拟合

过拟合(overfitting) 什么是过拟合? 所谓过拟合就是指在验证集和训练集上表现很好,但是在测试集上表现很差,也就是说泛化能力差。一般表现为: 高方差,低偏差 过拟合的原因 训练样本选取有误、样本标签错误等 样本噪声干扰过大 模型过于复杂 对于神经网络来说: 学习迭代次数太多 如何防止/解决过拟合问题? 扩大数据集 进行正则化(L1正则或者L2正则等) 采用合适的模型(控制模型的

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快速排序

# !/usr/bin/env python # -*-coding:utf-8-*- # @Time : 2021/1/12 15:32 # @Author : xiaoxia # @File : 快速排序.py def qsort(a, l, r): if l >= r: return i = l j = r while i

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