abee专题
【Abee】吃掉西瓜——西瓜书学习笔记（四）
神经网络（neural networks） 目录 【内容包含 第五章】 神经元模型 感知器与多层网络 多层前馈神经网络（multi-layer feedforward neural networks） 反向传播算法（error BackPropagation，BP） BP算法解决过拟合的问题 全局最小（global minimum）与局部极小（local minimum）
【ABee读论文】头部和颈部癌症危险器官和靶体积的自动分割的快速发展（Radiotherapy and Oncology，2019）
【论文题目】 Rapid advances in auto-segmentation of organs at risk and target volumes in head and neck cancer 头部和颈部癌症危险器官和靶体积的自动分割的快速发展 【期刊】 Radiotherapy and Oncology，2019（130-140） 【摘要】 准确描绘靶区和危及器官对
【Abee】吃掉西瓜——西瓜书学习笔记（五）
支持向量机（Support Vector Machine，SVM） 目录 【内容包含 第六章】 间隔与支持向量 核函数 软间隔（soft margin） 正则化(regularization) 支持向量回归（Support Vector Regrassion,SVR） 核方法 间隔与支持向量 分类学习的主要思想是在样本空间中找到一个划分超平面，将不同样本分开。 超平
【Abee】吃掉西瓜——西瓜书学习笔记（二）
线性模型(linear model) 目录 【内容包含 第三章】 线性回归（linear regression） 多元线性回归（multivariate linear regression） 对数几率函数（logistic function） 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA） 多分类学习 类别不平衡（clss-imbalance
【Abee】吃掉西瓜——西瓜书学习笔记（一）
绪论、模型评估与选择 目录 【内容包含 第一章、第二章】 没有免费的午餐（No Free Lunch Theorem） 过拟合（overfitting）与欠拟合（underfitting） 几种模型验证方法 模型评估的常见参数 模型性能检验 没有免费的午餐（No Free Lunch Theorem） 所有学习算法的期望性能相同（只是处理不同的问题时，学习算法
【ABee读论文】场景分割的双重注意力网络
【论文题目】 Dual Attention Network for Scene Segmentation 场景分割的双重注意力网络 【期刊】 CVPR2019 【摘要】 本文提出了一种基于自注意机制的场景分割方法。