使用GAN绘制像素画，用机器学习的方式协助绘画者更快地完成作品（三）
SSIM评分的范围从0（完全不相似）到1（完全相同），并衡量两个图像的感知相似度。虽然MSE和MAE纯粹是数学概念，但SSIM分数与人类感知更加相关。在表中，阴影精灵的得分接近1，表明它们与平均观察者几乎相同，而彩色图像则并非如此。作为第三次也是最后一次评估，我们要求设计团队对207个为莎拉生成的精灵进行评论。他们的反馈意见大多是积极的，称赞了着色精灵的质量并丢弃了彩色精灵。总之，他们发表了四点....
使用GAN绘制像素画，用机器学习的方式协助绘画者更快地完成作品（二）
数据集在Trajes Fatais游戏中，我们选择了Sarah和Lucy角色作为数据集，以评估Pix2Pix体系结构。莎拉(Sarah)角色只有87个完成的精灵，还有207个需要绘制。它也是一个中等复杂的图片，具有多个平滑复杂的区域。另一方面，露西（Lucy）角色已完成，因此它具有530个完全绘制的精灵，并且非常容易绘制，具有大部分平滑的特征。从某种意义上说，露西是我们的上限。它具有我们希望得到....
使用GAN绘制像素画，用机器学习的方式协助绘画者更快地完成作品（一）
Sprite生产的几个阶段。即草图，线条图，底纹，区域上色和索引。上面的图片来自Trajes Fatais：Feats of Fate游戏，我作为首席开发者从事该游戏的制作。长话短说，每个精灵要绘制大约一小时，每个角色平均要绘制五百个精灵。在“游戏的机器学习辅助资料生成：像素绘画Sprite表格研究”中，我们探索了Pix2Pix架构来自动生产Sprite的流程，将每个Sprite花费的平均时间减....
机器学习基础：可视化方式理解决策树剪枝
看了一些市面上的经典教材，感觉决策树剪枝这一部分讲的都特别晦涩，很不好理解。本文以理论白话+具体案例的形式来讲清楚这个重要知识点，打好决策树这个基础，有助于理解之后我们要讲解的随机森林、gbdt、xgboost、lightgbm等模型。阅读本文前，可以顺便回顾一下前文：机器学习基础：决策树的可视化剪枝如果不对决策树设置任何限制，它可以生成一颗非常庞大的树，决策树的树叶节点所覆盖的训练样本都是“纯....
【机器学习技巧】回归模型的几个常用评估指标（R2、Adjusted-R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE）及其在sklearn中的调用方式
回归模型评估的两个方面回归模型的评估主要有以下两个方面：1. 预测值的拟合程度拟合程度就是我们的预测值是否拟合了足够的信息。在回归模型中，我们经常使用决定系数R2来进行度量。2. 预测值的准确度准确度指预测值与实际真实值之间的差异大小。常用均方误差（Mean Squared Error, MSE）,平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）,平均绝对百分比误差MAPE来度量....
【机器学习技巧】之特征工程：数字编码以及One-hot独热编码的几种方式（sklearn与pandas处理方式)
1. OneHot独热编码介绍1.1 为什么要用One-hot编码？在建模过程中，我们通常会碰到各种类型的属性，如果是标称型属性(非数值类型的属性)，也就是不具备序列性、不能比较大小的属性，通常我们不能用简单的数值来粗暴替换。因为属性的数值大小会影响到权重矩阵的计算，不存在大小关系的属性，其权重也不应该发生相应的变化，那么我们就需要用到One-hot编码（也有人称独热编码）这种特殊的编码方式了。....
阿旭机器学习实战【1】K-近邻算法(KNN)模型应用实例，以及图像表征方式
引言如何进行电影分类众所周知，电影可以按照题材分类，然而题材本身是如何定义的?由谁来判定某部电影属于哪个题材?也就是说同一题材的电影具有哪些公共特征?这些都是在进行电影分类时必须要考虑的问题。没有哪个电影人会说自己制作的电影和以前的某部电影类似，但我们确实知道每部电影在风格 上的确有可能会和同题材的电影相近。那么动作片具有哪些共有特征，使得动作片之间非常类似， 而与爱情片存在着明显的差别呢？动作....
时序预测的三种方式：统计学模型、机器学习、循环神经网络
时间序列预测，其主要任务是基于某一指标的历史数据来预测其在未来的取值，例如上图中的曲线记录了1949年至1960年共12年144个月份的每月航班乘客数（具体单位未经考证），那么时序预测要解决的问题就是：给定前9年的历史数据，例如1949-1957，那么能否预测出1958-1960两年间的乘客数量的问题。为了解决这一问题，大概当前主流的解决方式有4种：统计学模型，较为经典的AR系列，包括AR、MA....
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