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NTU 课程笔记：CV6422 goodness of fit
1 goodness of fit 一个population 是否有一个特定的分布 (Ho假设）——>观测样本(oi)和期待频率(ei)之间fit的程度如何 判断是否满足 v=k-r-1 自由度的chi-square 分布（r是从样本数据中可以估计到的参数个数） 这里需要注意： 每一个ei都必须≥5（小于的话可以合并成[NTU-Machine-learning-note]1 Introduction(1)
如何用Matplotlib优雅地实现NTU-RGB D骨架可视化
1.简介 骨架数据集由于其强鲁棒性而被广泛运用于动作识别和预测等领域，其中NTU RGB-D数据是最常用的骨架动作数据集。无论是在论文中描述自己的数据，亦或是分析特征变化过程，可视化都是必不可少的一步，本文将以NTU RGB-D数据集为基准使用Python的Matplotlib库对骨架数据进行可视NTU 课程笔记13：线性规划（对偶性）
1 引言 这是上节课的线性规划 我们现在的目标是：找到最优解的下界（不是紧下界，任何一个下界都算找到下界） 这个很简单，任何一个满足约定条件的（A,B)求出来的 profit，都是一个下界 那么上界怎么找呢？【论文阅读】：NTU RGB+D: A Large Scale Dataset for 3D Human Activity Analysis
NTU RGB+D: A Large Scale Dataset for 3D Human Activity Analysis （2016 CVPR） Amir Shahroudy, Jun Liu, Tian-Tsong Ng, Gang Wang Notes Contribution 1、introduce a large-scale dataset for RGB+D human action recognition 2、propose a new recurrent neural network罗斯蒙特T1056浊度计T1056-01-10-20-30-71
罗斯蒙特T1056浊度计T1056-01-10-20-30-71 浊度分析仪T1056-01-10-20-31-40-51-60-71 T1056型浊度计可测定水的浊度。 Clarity II? 的散射光低、稳定性高、消泡效果好，显示分辨率为 0.001 NTU，因此，最适用于监测过滤饮用水的浊度。 规格： 环境温度 0 至 50°C（32 至 122°F） 湿度范NTU Machine Learning 2020 hw3 CNN的做法
利用VGGnet来完成Image Classification，在Kaggle勉强过了Strong Baseline。。。 首先感谢一下NTU的李宏毅老师分享这么好的课程，还把作业也给分享了出来 作业3的slide 首先来看看给出的能过Simple Baseline的network架构: class Classifier(nn.Module): def __init__(self):关于NTU-RGB D数据集的一些介绍和解释
1. NTU RGB+D 数据集概述 NTU RGB+D 是由南洋理工大学的Rose Lab 实验室提出来的人体（骨架）行为识别数据集。具体详细情况可以参考链接，NTU RGB+D只是其中一种模态数据。因为在课题中需要用到该数据集，所以简单记录一下自己对于这个数据集的理解，以及可能在我们的模型中，该数据输入的格