昨天講完了早期融合模型,各位是眼睛一亮還是看完之後霧煞煞呢?
今天就來看晚期融合模型吧!兩種方法很不一樣,也有各自不同的適用時機。
晚期融合(LF, Last...
機器學習模型的建立和部署,和一般的軟體專案有什麼不同嗎?為什麼需要特別拉出來討論呢?Google 在 2015 年發表的〈Hidden Technical De...
綜合了前面知識(兩個相機之間的姿態估計),讓我們回到實作的部分,這次要把前面介紹的實作組合起來,打造一個簡單的視覺里程計(visual odometry)。
只...
簡介
隨著機器學習技術的快速發展,如何選擇和建立合適的演算法成為了打造高效模型的關鍵步驟。機器學習中的演算法種類繁多,每種演算法都有其獨特的特性和適用場景。sc...
決策樹(Decision Tree)
一種機器學習演算法,以樹狀結構表示一系列決策規則,每個節點代表一個決策,而葉節點則代表最終的預測結果
決策樹結構
根...
如何建立 materialization
materialization 的寫法跟 macro 很類似,都是使用 jinja 語法,僅在開頭結尾有差異(macr...