ross是什麼演算法

1. ROSS是什麼意思

ROSS是世界上著名的專業氣動產品的生產商，擁有70多年歷史，是專業氣動閥門的設計先驅，並以其高品質產品和先進的設計而享譽全球。ROSS公司是世界上雙閥的設計者，並在該領域中始終保持領先地位。該產品用於氣路快速切斷，從而實現可靠的機械制動，被廣泛應用於鍛壓、鋼鐵等重工行業中。其主要產品有：1、閥系列：w21、w27、w60、w63、w64、w65、w70、w74；2、雙聯閥：經濟型雙聯閥、帶L-G監視器雙聯閥、帶E-P監控器雙聯閥、帶D-S型監控器雙聯閥；3、三聯閥：過濾器、調壓閥、油霧器、三聯件、壓力表、消音器等。

2. Ross是什麼意思

作名詞是粗糙帶鱗狀的表面。作動詞是去除（原木等的）粗糙外皮。

3. 決策樹演算法原理

決策樹是通過一系列規則對數據進行分類的過程。它提供一種在什麼條件下會得到什麼值的類似規則的方法。決策樹分為分類樹和回歸樹兩種，分類樹對離散變數做決策樹，回歸樹對連續變數做決策樹。

如果不考慮效率等，那麼樣本所有特徵的判斷級聯起來終會將某一個樣本分到一個類終止塊上。實際上，樣本所有特徵中有一些特徵在分類時起到決定性作用，決策樹的構造過程就是找到這些具有決定性作用的特徵，根據其決定性程度來構造一個倒立的樹--決定性作用最大的那個特徵作為根節點，然後遞歸找到各分支下子數據集中次大的決定性特徵，直至子數據集中所有數據都屬於同一類。所以，構造決策樹的過程本質上就是根據數據特徵將數據集分類的遞歸過程，我們需要解決的第一個問題就是，當前數據集上哪個特徵在劃分數據分類時起決定性作用。

一棵決策樹的生成過程主要分為以下3個部分:

特徵選擇：特徵選擇是指從訓練數據中眾多的特徵中選擇一個特徵作為當前節點的分裂標准，如何選擇特徵有著很多不同量化評估標准標准，從而衍生出不同的決策樹演算法。

決策樹生成： 根據選擇的特徵評估標准，從上至下遞歸地生成子節點，直到數據集不可分則停止決策樹停止生長。 樹結構來說，遞歸結構是最容易理解的方式。

剪枝：決策樹容易過擬合，一般來需要剪枝，縮小樹結構規模、緩解過擬合。剪枝技術有預剪枝和後剪枝兩種。

劃分數據集的最大原則是：使無序的數據變的有序。如果一個訓練數據中有20個特徵，那麼選取哪個做劃分依據？這就必須採用量化的方法來判斷，量化劃分方法有多重，其中一項就是「資訊理論度量信息分類」。基於資訊理論的決策樹演算法有ID3、CART和C4.5等演算法，其中C4.5和CART兩種演算法從ID3演算法中衍生而來。

CART和C4.5支持數據特徵為連續分布時的處理，主要通過使用二元切分來處理連續型變數，即求一個特定的值-分裂值：特徵值大於分裂值就走左子樹，或者就走右子樹。這個分裂值的選取的原則是使得劃分後的子樹中的「混亂程度」降低，具體到C4.5和CART演算法則有不同的定義方式。

ID3演算法由Ross Quinlan發明，建立在「奧卡姆剃刀」的基礎上：越是小型的決策樹越優於大的決策樹（be simple簡單理論）。ID3演算法中根據資訊理論的信息增益評估和選擇特徵，每次選擇信息增益最大的特徵做判斷模塊。ID3演算法可用於劃分標稱型數據集，沒有剪枝的過程，為了去除過度數據匹配的問題，可通過裁剪合並相鄰的無法產生大量信息增益的葉子節點（例如設置信息增益閥值）。使用信息增益的話其實是有一個缺點，那就是它偏向於具有大量值的屬性--就是說在訓練集中，某個屬性所取的不同值的個數越多，那麼越有可能拿它來作為分裂屬性，而這樣做有時候是沒有意義的，另外ID3不能處理連續分布的數據特徵，於是就有了C4.5演算法。CART演算法也支持連續分布的數據特徵。

C4.5是ID3的一個改進演算法，繼承了ID3演算法的優點。C4.5演算法用信息增益率來選擇屬性，克服了用信息增益選擇屬性時偏向選擇取值多的屬性的不足在樹構造過程中進行剪枝；能夠完成對連續屬性的離散化處理；能夠對不完整數據進行處理。C4.5演算法產生的分類規則易於理解、准確率較高；但效率低，因樹構造過程中，需要對數據集進行多次的順序掃描和排序。也是因為必須多次數據集掃描，C4.5隻適合於能夠駐留於內存的數據集。

CART演算法的全稱是Classification And Regression Tree，採用的是Gini指數（選Gini指數最小的特徵s）作為分裂標准,同時它也是包含後剪枝操作。ID3演算法和C4.5演算法雖然在對訓練樣本集的學習中可以盡可能多地挖掘信息，但其生成的決策樹分支較大，規模較大。為了簡化決策樹的規模，提高生成決策樹的效率，就出現了根據GINI系數來選擇測試屬性的決策樹演算法CART。

決策樹演算法的優點：

（1）便於理解和解釋，樹的結構可以可視化出來

（2）基本不需要預處理，不需要提前歸一化，處理缺失值

（3）使用決策樹預測的代價是O(log2m)，m為樣本數

（4）能夠處理數值型數據和分類數據

（5）可以處理多維度輸出的分類問題

（6）可以通過數值統計測試來驗證該模型，這使解釋驗證該模型的可靠性成為可能

（7）即使該模型假設的結果與真實模型所提供的數據有些違反，其表現依舊良好

決策樹演算法的缺點:

（1）決策樹模型容易產生一個過於復雜的模型,這樣的模型對數據的泛化性能會很差。這就是所謂的過擬合.一些策略像剪枝、設置葉節點所需的最小樣本數或設置數的最大深度是避免出現該問題最為有效地方法。

（2）決策樹可能是不穩定的，因為數據中的微小變化可能會導致完全不同的樹生成。這個問題可以通過決策樹的集成來得到緩解。

（3）在多方面性能最優和簡單化概念的要求下，學習一棵最優決策樹通常是一個NP難問題。因此，實際的決策樹學習演算法是基於啟發式演算法，例如在每個節點進行局部最優決策的貪心演算法。這樣的演算法不能保證返回全局最優決策樹。這個問題可以通過集成學習來訓練多棵決策樹來緩解,這多棵決策樹一般通過對特徵和樣本有放回的隨機采樣來生成。

（4）有些概念很難被決策樹學習到,因為決策樹很難清楚的表述這些概念。例如XOR，奇偶或者復用器的問題。

（5）如果某些類在問題中佔主導地位會使得創建的決策樹有偏差。因此，我們建議在擬合前先對數據集進行平衡。

（1）當數據的特徵維度很高而數據量又很少的時候，這樣的數據在構建決策樹的時候往往會過擬合。所以我們要控制樣本數量和特徵的之間正確的比率；

（2）在構建決策樹之前，可以考慮預先執行降維技術（如PCA，ICA或特徵選擇），以使我們生成的樹更有可能找到具有辨別力的特徵；

（3）在訓練一棵樹的時候，可以先設置max_depth=3來將樹可視化出來，以便我們找到樹是怎樣擬合我們數據的感覺，然後在增加我們樹的深度；

（4）樹每增加一層，填充所需的樣本數量是原來的2倍，比如我們設置了最小葉節點的樣本數量，當我們的樹層數增加一層的時候，所需的樣本數量就會翻倍，所以我們要控制好樹的最大深度，防止過擬合；

（5）使用min_samples_split（節點可以切分時擁有的最小樣本數） 和 min_samples_leaf（最小葉節點數）來控制葉節點的樣本數量。這兩個值設置的很小通常意味著我們的樹過擬合了，而設置的很大意味著我們樹預測的精度又會降低。通常設置min_samples_leaf=5；

（6）當樹的類比不平衡的時候，在訓練之前一定要先平很數據集，防止一些類別大的類主宰了決策樹。可以通過采樣的方法將各個類別的樣本數量到大致相等，或者最好是將每個類的樣本權重之和(sample_weight)規范化為相同的值。另請注意，基於權重的預剪枝標准（如min_weight_fraction_leaf）將比不知道樣本權重的標准（如min_samples_leaf）更少偏向主導類別。

（7）如果樣本是帶權重的，使用基於權重的預剪枝標准將更簡單的去優化樹結構，如mn_weight_fraction_leaf，這確保了葉節點至少包含了樣本權值總體總和的一小部分；

（8）在sklearn中所有決策樹使用的數據都是np.float32類型的內部數組。如果訓練數據不是這種格式，則將復制數據集，這樣會浪費計算機資源。

（9）如果輸入矩陣X非常稀疏，建議在調用fit函數和稀疏csr_matrix之前轉換為稀疏csc_matrix，然後再調用predict。 當特徵在大多數樣本中具有零值時，與密集矩陣相比，稀疏矩陣輸入的訓練時間可以快幾個數量級。

4. c4、5是分類演算法嗎

C4.5演算法是由Ross Quinlan開發的用於產生決策樹的演算法。該演算法是對Ross Quinlan之前開發的ID3演算法的一個擴展。C4.5演算法產生的決策樹可以被用作分類目的，因此該演算法也可以用於統計分類。
C4.5演算法與ID3演算法一樣使用了信息熵的概念，並和ID3一樣通過學習數據來建立決策樹。

5. Ross 在中文是什麼意思

是玫瑰的意思。
人名是「羅絲」。泰坦尼克號裡面的女主人公就叫這個名字。

6. ross，英文是什麼意思

ross[rɔs] n.粗糙帶鱗狀的表面
v.去除（原木等的）粗糙外皮

7. id3演算法是什麼

ID3演算法是一種貪心演算法，用來構造決策樹。ID3演算法起源於概念學習系統（CLS），以信息熵的下降速度為選取測試屬性的標准，即在每個節點選取還尚未被用來劃分的具有最高信息增益的屬性作為劃分標准，然後繼續這個過程，直到生成的決策樹能完美分類訓練樣例。

ID3演算法的背景

ID3演算法最早是由羅斯昆（J. Ross Quinlan）於1975年在悉尼大學提出的一種分類預測演算法，演算法的核心是「信息熵」。ID3演算法通過計算每個屬性的信息增益，認為信息增益高的是好屬性，每次劃分選取信息增益最高的屬性為劃分標准，重復這個過程，直至生成一個能完美分類訓練樣例的決策樹。

8. ross中文是什麼意思

ross：羅絲（女性名）

音標：英[rɒs]美[rɔs]

n.粗糙帶鱗狀的表面，羅絲（女性名），羅斯，安娜堡分校

v.去除（原木等的）粗糙外皮

相關短語：

John Ross約翰·羅斯 ; 羅思義 ; 約翰 ; 標簽

Ross Ice Shelf羅斯冰架 ; 羅斯冰棚 ; 羅斯陸緣冰 ; 羅斯海冰架

雙語例句：

• .

  這部電影的導演是蓋倫·羅斯。

• Rossdroveaimlesslythrough the outersuburbs, sharingthewide, alleycat.

  洛斯駕車漫無目的地向遠離市區的郊外開去，行駛在寬闊潮濕的道路上，偶爾會有胡同里跑出來的夜遊貓。

9. 目標檢測演算法的分步介紹（第 1 部分）

英文原文： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/10/a-step-by-step-introction-to-the-basic-object-detection-algorithms-part-1/
對原文的表達有部分改動

在本文中，我們將更深入地研究可用於目標檢測的各種演算法。我們將從 RCNN 家族的演算法開始，即 RCNN、Fast RCNN 和 Faster RCNN。在本系列即將發布的文章中，我們將介紹更高級的演算法，如 YOLO、SSD 等。

下圖是說明目標檢測演算法如何工作的一個流行示例。圖像中的每個物體，從一個人到一隻風箏，都以一定的精度被定位和識別。

讓我們從最簡單的深度學習方法開始，也是一種廣泛使用的方法，用於檢測圖像中的目標——卷積神經網路（ CNN）。CNN 的內部工作原理如下：

我們將圖像傳遞給網路，然後通過各種卷積和池化層處理，發送給全連接層。最後，我們以目標類別的形式獲得輸出。這相當簡單，不是嗎？對於每個輸入圖像，我們得到一個相應的類作為輸出。我們可以使用這種技術來檢測圖像中的各種目標嗎？讓我們看看如何使用 CNN 解決一般的目標檢測問題。

使用這種方法的問題在於圖像中的目標可能具有不同的縱橫比和空間位置。例如，在某些情況下，目標可能覆蓋圖像的大部分，而在某些情況下，目標可能僅覆蓋圖像的一小部分。目標的形狀也可能不同（在現實生活中經常發生）。由於這些因素，我們將需要大量的區域，從而導致大量的計算時間。因此，為了解決這個問題並減少區域數量，我們可以使用基於區域的 CNN，它使用提案法選擇區域。讓我們了解這個基於區域的 CNN 可以為我們做什麼。

與在大量區域上工作不同的是，RCNN 演算法是在圖像中選取一堆框並檢查這些框中是否有任何一個包含任何目標。 RCNN 使用 selective search 從圖像中提取這些框（這些框稱為 regions）。

讓我們首先了解什麼是 selective search 以及它如何識別不同的 regions。基本上四個模式可以構成一個物體：不同的尺度、顏色、紋理和外殼。selective search 識別圖像中的這些模式，並在此基礎上提出各種regions。以下是selective search 工作原理的簡要概述：

舉個例子：

到目前為止，我們已經看到了 RCNN 如何實現目標檢測。但是這種技術有其自身的局限性。由於以下步驟，訓練 RCNN 模型既昂貴又緩慢：

所有這些過程結合起來使 RCNN 非常慢。對每張新圖像進行預測大約需要 40-50 秒，這實質上使得模型在面對龐大的數據集時變得笨重且幾乎無法構建。

好消息是——我們有另一種目標檢測技術，它修復了我們在 RCNN 中看到的大部分問題。

我們還能做些什麼來減少 RCNN 演算法通常需要的計算時間？我們是否可以每張圖像只運行一次並獲取所有感興趣的區域（包含某個目標的區域）。

RCNN 的作者 Ross Girshick 提出了這個想法，即每張圖像只運行一次 CNN，然後找到一種方法在 2,000 個區域之間共享該計算。在 Fast RCNN 中，我們將輸入圖像提供給 CNN，後者反過來生成卷積特徵圖。使用這些地圖，提取提議的區域。然後我們使用 RoI 池化層將所有提議的區域重塑為固定大小，以便可以將其饋入全連接網路。

讓我們將其分解為簡化概念的步驟：

因此，Fast RCNN 不是使用三個不同的模型（如 RCNN），而是使用單個模型從區域中提取特徵，將它們分成不同的類，並同時返回識別類的邊界框。

為了進一步分解，我將對每個步驟進行可視化。

這就是 Fast RCNN 如何解決 RCNN 的兩個主要問題，1. 將每個圖像的一個而不是 2,000 個區域傳遞給 ConvNet。2. 使用一個而不是三個不同的模型來提取特徵、分類和生成邊界框。

但即使是 Fast RCNN 也存在某些問題。它還使用 selective search 作為尋找感興趣區域的建議方法，這是一個緩慢且耗時的過程。每張圖像檢測目標大約需要 2 秒，這與 RCNN 相比要好得多。但是當我們考慮大型現實生活數據集時，即使是 Fast RCNN 看起來也不那麼快了。

Faster RCNN 是 Fast RCNN 的修改版本。它們之間的主要區別在於 Fast RCNN 使用 selective search 來生成感興趣的區域，而 Faster RCNN 使用 Region Proposal Network ，又名 RPN。 RPN 將圖像特徵圖作為輸入並生成一組目標提議，每個提議的目標以分數作為輸出。

Faster RCNN 方法通常遵循以下步驟：

讓我簡要解釋一下這個區域提議網路（RPN）實際上是如何工作的。

首先，Faster RCNN 從 CNN 獲取特徵圖並將它們傳遞給區域提議網路。 RPN 在這些特徵圖上使用一個滑動窗口，在每個窗口，它生成 k 個不同形狀和大小的 Anchor 框：

Anchor 框是固定大小的邊界框，它們放置在整個圖像中，具有不同的形狀和大小。對於每個 Anchor，RPN 預測兩件事：

我們現在有不同形狀和大小的邊界框，它們被傳遞到 RoI 池化層。在 RPN 步驟之後，有可能存在沒有分配給它們的類別提議。我們可以獲取每個建議並對其進行裁剪，以便每個建議都包含一個目標。這就是 RoI 池化層所做的。它為每個錨點提取固定大小的特徵圖：

然後將這些特徵圖傳遞到具有 softmax 和線性回歸層的全連接層。它最終對目標進行分類並預測已識別目標的邊界框。

到目前為止，我們討論的所有目標檢測演算法都使用區域來識別目標。網路不會一次性查看完整圖像，而是依次關注圖像的各個部分。這會造成兩個並發症：