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《Deep Feature Extraction and Classification of Hyperspectral Images Based on Convolutional Neural Ne
论文题目《Deep Feature Extraction and Classification of Hyperspectral Images Based on Convolutional Neural Networks》 论文作者：Y ushi Chen, Member , IEEE, Hanlu Jiang, Chunyang Li, Xiuping Jia, Senior Member , IEEE, and Pedram Ghamisi, Member , IEEE 论文发西瓜书学习笔记一（第一章第二章）
第一章绪论 ` 1.2基本术语 数据集：各种数据的一个集合 样本： 每条记录是关于一个事件或对象(这里 是 一个西瓜)的描述 特征：反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项，例如"色泽""根蒂" "敲声" 属性值：属性上的取值，例如"青绿" "乌黑" 样本空间：学得模型后，使用其母行预测的过程 特征向制作目标检测训练样本的方案
1.做感受野分析，确定能够检测目标边长范围 这一步得自己算。现成的网络都能搜到别人算好的结果，拿来直接用。 2. 用最终特征图的尺寸反推训练样本图像的尺寸 这一步也得自己算。有了目标边长范围，选择大于目标框最大边长2倍左右的训练样本图像的尺寸。 3. 对原始样本图像进行旋了解深度学习（一）
一、logistic回归 已知输入x，参数w和b，预测出y帽的值，以此来表示预测事件的概率。其中sigmoid函数为激活函数。 损失函数是在单个训练样本中定义的用以衡量算法的运行情况，用来表示预测值y帽与y实际值有多接近的函数，而成本函数是衡量算法在全体训练样本上的表现，一机器学习 导论
什么是机器学习算法？ 机器学习算法的一般应用框架： 定义需要实现的功能 采集足够多的正例与负例样本： T = { xSTL-10数据集说明
STL-10数据集说明 图像从ImageNet中获取包含10个类别（飞机、鸟、汽车、猫、狗、马、猴子、船、卡车）每个类有标签训练样本数目为500无标签训练样本总数目为100000，除了含有以上提到的十个类别，还包括其他未标记的动物和车辆图像每个类含有800张测试样本96×96大小的RGB彩色图像machinefinal
回归=值 分类=类 有监督：有标签 无监督：无标签（物类聚，人群分） what is machine learning? 任务T,合理性能度量方案P,学习经验E,随着大量优质E（梯度下降），性能提高 （设计系统，学习，参数优化，预测问题） class2 class3 class4 步骤： 加载数据（预处理） 分割数据 建立模型 训练模型经典论文系列 | 缩小Anchor-based和Anchor-free检测之间差距的方法：自适应训练样本选择
前言 本文介绍一篇CVPR2020的论文，它在paperswithcode上获得了16887星，谷歌学术上有261的引用次数。 论文主要介绍了目标检测现有的研究进展、anchor-based和anchor-free的背景和各自的方法差异，并提出了一种新的正负样本选择方案，用于消除这两者之间的差距。 注：论文讲述了很多【论文笔记】：Mutual Supervision for Dense Object Detection
&Title Mutual Supervision for Dense Object DetectionICCV2021代码 &Summary 作者打破了密集检测器中这两个头的训练样本相同的惯例，探索了一种新的监督范式，即相互监督(MuSu)，分别并相互分配分类和回归头的训练样本以确保这种一致性。 MuSu主要根据分类预测分数定义回归头的西瓜书第一章学习笔记
第一章 基本术语 分类：预测离散值 回归：预测连续值 聚类：将训练集中的内容分为一些簇，训练样本不拥有标记信息 有监督学习：如分类和回归 无监督学习：如聚类 泛化：使得模型可以适用于新样本的能力 假设空间 归纳：特殊到一般（泛化过程） 演绎：一般到特殊（特化过程） 版本空间：与训练集一致的2021-09-09
十二章------支持向量机（SVM） 12.1 优化目标 支持向量机的cost function： 但通常把1/m去除，因为1/m是一个常数； SVM的总体最优目标： 12.2 最大间隔的直接理解 支持向量机有更高的要求，并不是恰好能正确分类就行，所以θ的转置乘以x不是略大于0就可以，而是将其变换大于等于1.这就相当2021-07-13
错误率：分类错误的样本数占样本总数的比例称为"错误率"。 精度：精度=1-错误率 错误率：学习器中在训练集上的误差称之为"训练误差"或"经验误差"。 泛化误差：在新样本的误差。过拟合：训练样本学习的太好了，泛化能力下降。欠拟合：训练样本学习的较差，泛化能力也不高。导致过拟合的原因最信用评分卡 DAY5-7
演练：拆分数据集 任务目标 使用多种方法将数据集拆分成训练集、验证集和测试集确保拆分后的数据集是随机组合的，而不是顺序按比例截断的使用K折拆分的方法以生成适合交叉验证的数据集观察拆分后的数据集中，样本标签分类的不均衡性，并找到恰当的方法确保均衡性 任务描述 针对sklea13 机器学习 - KNN算法补充
k值设定为多大？ k太小，分类结果易受噪声点影响；k太大，近邻中又可能包含太多的其它类别的点。（对距离加权，可以降低k值设定的影响） k值通常是采用交叉检验来确定（以k=1为基准） 经验规则：k一般低于训练样本数的平方根 类别如何判定最合适？ 投票法没有考虑近邻的距离的远近，距离更近的近邻也许K近邻（KNN）算法是基于实例的算法，如果训练样本数量庞大，预测的时候挨个计算距离效率会很低下，如何破解？
K近邻（KNN）算法是基于实例的算法，如果训练样本数量庞大，预测的时候挨个计算距离效率会很低下，如何破解？ K近邻(KNN)是最简单的算法之一，它计算预测样本与训练数据集中每个数据点之间的距离，并找到K个最近的样本数据。 当我们使用最近邻搜索算法时，它将所有的数据点与上述的查询点进行比【情感识别】基于matlab支持向量机（SVM）语音情感识别【含Matlab源码 543期】
一、简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.1 二维空间 2 算法部分 二、源代码 clc; clear; load A第四章 线性判据与回归
思维导图 4.1 线性判据基本概念 生成模型： 给定训练样本{Xn},直接在输入空间内学习其概率密度函数p(x)。 优势： 可以根据p(x)采样新的样本数据。 可以检测出较低概率的数据，实现离群点检测。 劣势： 如果是高维的x，需要大量训练样本才能准确的估计p(x) ;否则，会出现维度灾难问题。波段合成，去除黑边并提取土地利用数据（第七届GIS技能大赛解题）上
开始操作01首先我们把数据都丢进ArcGIS中查看，第一步，我们需要在ArcGIS中进行波段合成：合成之后我们需要去除黑边，左下图是未去除黑边的影像图，ArcGIS中去除黑边有太多种方法了，观众老爷们可以自行百度~这里我们采取一种比较简便的——复制栅格： 得到去黑边的影像之后，我们只需要提取ArcGIS构建生态廊道（上）附练习数据
之前我们已经做过了第八届全国大学生GIS技能大赛上午试题，这次我们来做一下下午的试题吧，其实与第七届的试题有点相似，也是关于这个生态的，但是是做一个生态廊道，题目是这样的：动物需要在不同的森林公园之间迁徙交流，在经过不同的地表时，动物迁徙的困难程度是不一样的，如经过草地林地比较容机器学习扫盲系列2-代码常见参量
1、Epoch, Batch, Iteration 1）Epoch：当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次>epoch。（也就是说，所有训练样本在神经网络中都 进行了一次正向传播 和一次反向传播 ） 再通俗一点，一个Epoch就是将所有训练样本训练一次的过程。 2）然而，当一个Epoch的样本（机器学习一到三章笔记
机器学习第一到三章学习笔记 1.1什么是模式识别 定义：模式识别是根据已有的知识表达，针对待识别模式，判别决策其所属的类别或者预测其对应的回归值。 应用领域：计算机视觉，人机交互，医学，网络，金融，机器人，无人车。 1.2模式识别数学表达 1. 数学解释：看成一种函数映射f(x),将2021-04-15
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 bbn双边分支网络与长尾视觉识别 前言一、重平衡二、整体架构总结 前言 长尾效应是指，训练数据中，一小部分的类别占据了大多数的训练样本，而大部分的类别只有极少数的训练样本。重平衡方法可实现令人满意的识别机器学习基本概念
1. 机器学习的定义[Mitchell, 1997]对机器学习给出了一个形式化的定义：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。2. 机器学习的基本概念特征向量（feature vector）：特征向量是样本的特征属机器学习-贝叶斯方法
朴素贝叶斯分类实例：检测SNS社区中不真实账号 下面讨论一个使用朴素贝叶斯分类解决实际问题的例子，为了简单起见，对例子中的数据做了适当的简化。 这个问题是这样的，对于SNS社区来说，不真实账号（使用虚假身份或用户的小号）是一个普机器学习
## 机器学习 机器学习的发展时期 机器学习可以看作是寻找一个函数，输入是样本数据，输出是期望的结果，学到的函数适用于新样本的能力，称为泛化 方法分类 方法的角度分，可以分为线性模型和非线性模型，线性模型较为简单，但作用不可忽视，线性模型是非线性模型的基础，很多非线性模型都是在线