识别一个数据表格(无边框或者边框残缺)，使用labelImg或者Yolomark制作标签数据(xml类型),训练自己的模型可以使用已有的yolov3的预训练模型进行迁移学习
从整个目标检测技术发展的历程开始，从算法角度出发，对各个模型进行全面细致的讲解，并结合人脸检测、物体检测、行人车辆检测、文本检测等项目，熟悉算法工程师在工作中会接触到的数据打包、网络训练、测试等问题,一步步带大家了解和完成目标检测实战案例，尽快进入深度学习
实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论
本文整理了中文自然语言处理相关开放任务，详细任务说明，数据集，相关评价指标，以及当前最佳结果整理。涉及指代消歧 ，对话状态管理，情绪分类，实体链接 ，实体标注 (Entity Tagging)，语言模型 ，机器翻译 ，词性标注 ，问答，关系抽取等任务。
机器学习的方法精确度更高，因为词典匹配会由于语义表达的丰富性而出现很大误差，而机器学习方法不会。而且它可使用的场景更多样。无论是主客观分类还是正负面情感分类，机器学习都可以完成任务。而无需像词典匹配那样要深入到词语、句子、语法这些层面。
如果引入Attention Model的话，注意力机制会给这三个单词分配不同的注意力大小，体现出来每个单词对翻译当前信息的影响程度，注意这里是每个，因为一句话的所有元素都得分配上。如，Tom：0.2，Chase：0.1，Jerry：0.7。所有注意力权重求
最主要的是LightGBM使用了基于直方图的决策树算法，基本思想是先把连续的浮点特征值离散化成k个整数，同时构造一个宽度为k的直方图。在遍历数据的时候，根据离散化后的值作为索引在直方图中累积统计量，当遍历一次数据后，直方图累积了需要的统计量，当遍历一次数据
当机器学习模型对训练集学习的太好的时候（再学习数据集的通性的时候，也学习了数据集上的特性，这些特性是会影响模型在新的数据集上的表达能力的，也就是泛化能力），此时表现为经验误差很小，但往往此时的泛化误差会很大，这种情况我们称之为过拟合，而当模型在数据集上学习
XGBoost支持并行处理，XGBoost的并行不是在模型上的并行，而是在特征上的并行，将特征列排序后以block的形式存储在内存中，在后面的迭代中重复使用这个结构。这个block也使得并行化成为了可能，其次在进行节点分裂时，计算每个特征的增益，最终选择增
集成学习算法可以说是现在最火爆的机器学习算法，参加过Kaggle比赛的同学应该都领略过集成算法的强大。集成算法本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过将基于其他的机器学习算法构建多个学习器并集成到一起。集成算法可以分为同质集成和异质集成，同质集成是值集成算
机器学习的方法精确度更高，因为词典匹配会由于语义表达的丰富性而出现很大误差，而机器学习方法不会。而且它可使用的场景更多样。无论是主客观分类还是正负面情感分类，机器学习都可以完成任务。而无需像词典匹配那样要深入到词语、句子、语法这些层面。
如果引入Attention Model的话，注意力机制会给这三个单词分配不同的注意力大小，体现出来每个单词对翻译当前信息的影响程度，注意这里是每个，因为一句话的所有元素都得分配上。如，Tom：0.2，Chase：0.1，Jerry：0.7。所有注意力权重求
本文整理了中文自然语言处理相关开放任务，详细任务说明，数据集，相关评价指标，以及当前最佳结果整理。涉及指代消歧 ，对话状态管理，情绪分类，实体链接 ，实体标注 (Entity Tagging)，语言模型 ，机器翻译 ，词性标注 ，问答，关系抽取等任务。
实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论
从整个目标检测技术发展的历程开始，从算法角度出发，对各个模型进行全面细致的讲解，并结合人脸检测、物体检测、行人车辆检测、文本检测等项目，熟悉算法工程师在工作中会接触到的数据打包、网络训练、测试等问题,一步步带大家了解和完成目标检测实战案例，尽快进入深度学习
自然语言处理（NLP）是一种艺术与科学的结合，旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析，自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一
最主要的是LightGBM使用了基于直方图的决策树算法，基本思想是先把连续的浮点特征值离散化成k个整数，同时构造一个宽度为k的直方图。在遍历数据的时候，根据离散化后的值作为索引在直方图中累积统计量，当遍历一次数据后，直方图累积了需要的统计量，当遍历一次数据
信用卡被盗刷发生的金额与信用卡正常用户发生的金额相比呈现散而小的特点，这说明信用卡盗刷者为了不引起信用卡卡主的注意，更偏向选择小金额消费。
矩形的检测主要是提取边缘，图片显示部分的亮度通常高于周围环境，我们可以将图片阈值化，将图片部分与周围环境明显的分别开来，这对后边的边缘检测非常有帮助。 检测矩形并提取坐标需要对图像进行预处理、边缘检测、提取轮廓、检测凸包、角点检测。
循环神经网络、时间反向传播、长期短期记忆、注意力网络、记忆网络、神经图灵机、机器翻译、回答问题、语音识别、句法和语义分析、神经网络的GPU优化
通过电视剧评论的分析，介绍了一些利用深度学习模型和 NLP 技术从文本评论中提取用户观点和情感的方法，包括如何确定用户的评价对象、评价词和情感类别。结合这些模型和技术可以挖掘用户对影视内容的主观感受，作为基石之一
最主要的是LightGBM使用了基于直方图的决策树算法，基本思想是先把连续的浮点特征值离散化成k个整数，同时构造一个宽度为k的直方图。在遍历数据的时候，根据离散化后的值作为索引在直方图中累积统计量，当遍历一次数据后，直方图累积了需要的统计量，当遍历一次数据
自然语言处理（NLP）是一种艺术与科学的结合，旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析，自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一
信用卡被盗刷发生的金额与信用卡正常用户发生的金额相比呈现散而小的特点，这说明信用卡盗刷者为了不引起信用卡卡主的注意，更偏向选择小金额消费。
基本的理论假设是：不同的子模型在不同的数据上有不同的表达能力，我们可以结合他们擅长的部分，得到一个在各个方面都很“准确”的模型。当然，最基本的假设是子模型的误差是互相独立的，这个一般是不现实的。但即使子模型间的误差有相关性，适当的结合方法依然可以各取其长，
更多的时候我们需要用VGG-16预训练好的模型提取特征，相关学者预训练好的模型使用的都是公开的标准数据集，所以我们直接用预训练的模型提取我们自己图像的特征，可以用于对图像进行描述
体姿态估计是计算机视觉领域的基本研究方向之一，多人姿态估计（Multi-Person Pose Estimation）是该方向上的一个经典难题；在传统算法遭遇瓶颈之时，虽然卷积神经网络的再次崛起和快速迭代为解决这一问题带来了新工具，多人姿态估计依然面临着一
人脸表情是最直接、最有效的情感识别模式。它有很多人机交互方面的应用，例如疲劳驾驶检测和手机端实时表情识别。早在20世纪Ekman等专家就通过跨文化调研提出了七类基础表情，分别是生气，害怕，厌恶，开心，悲伤，惊讶以及中立。
对于经典机器学习算法，是所有从事相关工作者必须了解的，同时也是面试官经常提及的问题。下面我将与大家分享GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）、RF（Random Forest）、SVM（Support Vector Ma
从整个目标检测技术发展的历程开始，从算法角度出发，对各个模型进行全面细致的讲解，并结合人脸检测、物体检测、行人车辆检测、文本检测等项目，熟悉算法工程师在工作中会接触到的数据打包、网络训练、测试等问题,一步步带大家了解和完成目标检测实战案例，尽快进入深度学习
时序差分法简称为TD法。TD法是一种结合蒙特卡洛法和动态规划法的方法。从算法的结构来看，TD法和蒙特卡洛法类似，都是“无模型学习” 的方法，也同样通过采样模拟交互序列的方法进行求解。
对于一个基于CTR预估的推荐系统，最重要的是学习到用户点击行为背后隐含的特征组合。在不同的推荐场景中，低阶组合特征或者高阶组合特征可能都会对最终的CTR产生影响
