我们假设这样一个服务场景，技师上门维修某设备，发现设备上某零件损坏了，假设这位技师由于种种原因，没能根据自己的经验识别出这个零件的型号。此时技师掏出自己的手机，给零件拍摄一张图片，这张图片通过手机上安装的SAP某智能解决方案，传送到SAP Leonardo平台，通过那里的人工智能服务，自动识别出这张图片上面零件…

深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network，ＤＲＳＮ）是深度残差网络(Deep Residual Network, ResNet)的一个变种，集成了Squeeze-and-Excitation Network(SENet)的注意力机制模块和软阈值化，面向的是强噪声情况下的特征学习问题。接下来，结合一些图片，简要地介绍一下深度残差收缩网络的网络结构。

本项目来自实验楼《楼+ 数据分析与挖掘实战》第6期学员 Miss_candy。《楼+数据分析与挖掘实战》是实验楼以满足数据分析或数据挖掘初级工程师职位需求而定制的课程内容。包含 35 个实验，20 个挑战，5 个综合项目，1 个大项目。6 周时间，让你入门数据分析与挖掘。

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2.数据集输出Y一共有k个类别，表示为1到k。3.现在，我们根据频率统计得出输出Y的概率P(y=1)、P(y=2)…P(y=k)4.我们的问题是想求得测试集(假设有j个)的分类，即

作者 | Japson来源 | 木东居士 0x00 前言 在上一篇文章《机器学习的敲门砖：kNN算法（中）》中，我们借助kNN分类算法，学习了如下知识点： 将数据集划分为训练数据集和测试数据集，以此验证模型好坏。 在我们得到了分类结果之后，计算出accuracy分类精准度。 了解了超参数对模型的影响，并使用网格搜索算法搜索出最佳超…

我们学习了kNN算法的流程，并且在jupyter notebook上手动实现了代码，并且在外部也进行了封装。最后我们学习了sklearn中的kNN算法。

对于很多想要入门机器学习的工程师来说，数学是通往AI道路上的第一支拦路虎。一些已经工作的同学不得不捡起早已还给老师的数学知识，勉强拿起《统计学习方法》、《西瓜书》等入门书籍钻研。或被一个个复杂的机公…

在当前的推荐系统中，很多使用了机器学习，有些已经用到了深度学习。那么，机器学习就等同于一堆的算法吗？