《神经网络与深度学习》课后习题

人工智能导论

人工智能导论人工智能定义及其研究目标人工智能发展历史知识及其表示知识图谱人工智能关键技术机器学习（ML）神经网络与深度学习自然语言处理计算机视觉语音处理人工智能行业应用人工智能定义及其研究目标智能至少包括三个方面能力
卡卡龙zjq·2022-11-11 07:53

李航 统计学习方法 课后习题答案 第二版 机器学习

李航《统计学习方法》课后习题答案（第2版）【李航课后习题解答+书中疑点推导+算法代码实现+可私聊耐心解答(定期回复)，包会！！】
#苦行僧·2022-11-10 23:19

计算机网络（谢希仁第8版）第一章课后习题

第一章1.计算机网络可以向用户提供哪些服务？答：例如音频，视频，游戏等，但本质是提供连通性和共享这两个功能。连通性：计算机网络使上网用户之间可以交换信息，好像这些用户的计算机都可以彼此直接连通一样。共享：指资源共享。可以是信息，软件，也可以是硬件共享。2.试简述分组交换的要点。答：采用了存储转发技术。把报文（要发送的整块数据数据）等分成若干数据段，每个数据段加入控制信息组成的首部（header），
Lokeelab·2022-11-10 18:38

python第二版课后答案第三章董付国_西瓜书——第三章课后习题

题3.1试析在什么情况下f(x)=w^(T)+b中不必考虑偏置项b首先要知道为什么要加偏置项？它的作用是什么？在之前学过的一次函数中，b其实就是函数在y轴的截距，控制着函数偏离原点的距离，那么在线性模型中应该也是类似作用。看了这个博主的文章，大概意思就是加偏置项是为了更好的拟合数据。其实我自己看到这个题第一反应是，如果让fi-fj，这样就可以消掉b了，自然也就不用考虑它。也就是让所有数据集都和任意
weixin_39902107·2022-11-10 07:32

机器学习资料汇总

《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以
风化记忆·2022-11-09 13:08

【神经网络与深度学习-TensorFlow实践】-中国大学MOOC课程（十三）（人工神经网络（2）））

【神经网络与深度学习-TensorFlow实践】-中国大学MOOC课程（十三）（人工神经网络（2）））13人工神经网络（2）13.1小批量梯度下降法13.1.1批量梯度下降法13.1.2随机梯度下降法（
踏破万里无云·2022-11-07 23:34

python程序设计基础教程慕课版课后题答案薛景_Python程序设计基础教程(慕课版)...

内容提要前言在线教学辅助平台使用说明第1章编程前的准备工作1.1关于编程1.2关于Python1.3安装Python运行环境1.4第一个Python程序1.5本章小结1.6课后习题第2章Python语言基础
weixin_39638647·2022-11-07 10:34

java2实用教程 （课后习题总结）

第五章如果一个非抽象类是某个抽象类的子类，那么它必须重写父类的抽象方法，即给出方法体（将abstract方法重写为非abstract方法）。可以用public,protected或private修饰构造方法。子类声明的成员的变量的名字和从父类继承来的成员变量的名字相同，子类就会隐藏掉所继承的成员变量。方法的修饰(如果有)，例如public,abstract，必须放在方法的类型的前面，不可以插在方法
记性不好！！·2022-11-05 09:14

李航老师《统计学习方法》第八章课后习题答案

其他章节答案请参考我的汇总统计学习方法答案汇总，都是自己写的。8.1、题目太长，懒得打字了因为训练数据实例的维度比书中的例子8.1的实例的维度大，也就是特征的数目比较多，因而需要进行特征选择。我在这里根据数据集里面数据的权重进行特征选择的，如果按照原始数据进行原则，那么除了强制排除已经选择的特征，否则每次构造决策树桩，都只能选择相同的特征进行构造决策树桩，这显然是不合理的。直接上代码：import
六七～·2022-11-04 13:33

李航《统计学习方法》第2版 第11章CRF课后习题答案

关于该章的笔记可参考：李航《统计学习方法》第2版第11章CRF中关于CRF矩阵形式的理解以及特征函数的理解监督学习部分结束~~~~~~
#苦行僧·2022-11-04 06:08

李航 统计学习方法 课后习题答案 第二版

李航《统计学习方法》课后习题答案（第2版）【李航课后习题解答+书中疑点推导+算法代码实现+可私聊耐心解答(定期回复)，包会！！】
#苦行僧·2022-11-04 06:38

李航《统计学习方法》第2版 第9章课后习题答案

习题9.1习题9.2习题9.32个分模型，5个参数μ0，σ0，μ1，σ1，（a0,a1）代码实现：importnumpyasnpimportitertoolsimportm
#苦行僧·2022-11-04 06:37

李航《统计学习方法》第2版 第10章HMM课后习题答案

HMM这一章比较简单，把原理弄熟，看着公式，用numpy实现很简单。习题10.1懒得手算，直接代码：importnumpyasnpimportpandasaspdclassMyHMM:def__init__(self,p,A,<
#苦行僧·2022-11-04 06:37

李航《统计学习方法》第2版 第3章课后习题答案

习题3.1题目：参照图3.1，在二维空间中给出实例点，画出k为1和2时的k近邻法构成的空间划分，并对其进行比较，体会k值选择与模型复杂度及预测准确率的关系。习题3.2题目：利用例题3.2构造的kd树求点x=(3,4.5)T的最近邻点。
#苦行僧·2022-11-04 06:07

李航《统计学习方法》第2版 第6章课后习题答案

习题6.1题目：确认逻辑斯谛分布属于指数分布族.习题6.2题目：写出逻辑斯谛回归模型学习的梯度下降算法.习题6.3题目：写出最大熵模型学习的DFP算法.（关于一般的DFP算法参见附录B）解：这个DFP算法可参考书本附录B对于习题6.2的逻辑斯蒂回归算法，这里用python自编程实现（学习算法采用梯度下降法）梯度下降法：<
#苦行僧·2022-11-04 06:07

李航《统计学习方法》第2版 第8章课后习题答案

习题8.1因计算量较大，所以这题用编程实现。我们先来看下课本例题8.1不是习题8.1，该题x只有1个特征，习题8.1中x有3个特征。对于例题8.1的实现代码如下（算法即书中的AdaBoost算法8.1）弱分类器由xv产生；此可看作是由一个根节点直接连接两个叶结点的简单决策树，即所谓的决策树桩。"""自编程实现课本例题8.1"""importnumpyasnpclassAdaBoost:def__i
#苦行僧·2022-11-04 06:07

李航 统计学习方法 课后习题答案 第二版 机器学习

李航《统计学习方法》课后习题答案（第2版）【李航课后习题解答+书中疑点推导+算法代码实现+可私聊耐心解答(定期回复)，包会！！】
#苦行僧·2022-11-04 06:32

机器学习课后习题——第4章 决策树

本文代码托管在Machine-Learning-Homework-Exercise-ZhouZhihua本文参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/44666694文章目录4.14.24.34.44.54.74.84.1试证明对于不含冲突数据(即特征向量完全相同但标记不同)的训练集，必存在与训练集一致(即训练误差为0)的决策树。答：从原书p74的图4.2的决策树学习的基本算法
稚嫩的劢劢·2022-11-02 23:38

数据结构（C语言版 第2版）课后习题答案全集 严蔚敏

有的小伙伴在网上奋力的找严蔚敏版第2版数据结构的始终无果，那么这里就整理好，放在同名公众号中了，也可扫文章末尾的二维码直达公众号，回复数据结构的关键词即可拿到。
小白学CS·2022-11-02 11:35

Hetian lab day 8 xss原理和利用

文章目录Part1课程笔记概念危害分类实验反射型：low等级反射型：medium等级存储型：low等级存储型：medium等级小结Part2课后习题Part1课程笔记概念xss，crosssitescript
温酒的周同学·2022-10-30 12:44

《神经网络与深度学习》学习笔记

电子版：https://nndl.github.io/B站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1P3411u7c1神经网络与深度学习第一部分机器学习基础1.绪论1.1
SDUer_DZL·2022-10-30 07:05

【神经网络与深度学习day10-基于torch使用Lenet实现手写数字识别】

神经网络与深度学习day10-基于pytorch：LeNet实现MNIST5.3基于LeNet实现手写体数字识别实验5.3.1MNIST数据集5.3.1.1数据集介绍5.3.1.2数据集导入5.3.2模型构建
小鬼缠身、·2022-10-30 07:58

题8.2：输入3个字符串，要求按由小到大的顺序输出。

题目本题是谭浩强《C程序设计课后习题》题8.2。题目：输入3个字符串，要求按由小到大的顺序输出。以下是本篇文章正文内容，欢迎朋友们进行指正，一起探讨，共同进步。
立志考博士·2022-10-29 09:31

【操作系统导论】第26章课后习题解答

目录前言26.1题目描述分析及解答26.2题目描述分析及解答26.3题目描述分析及解答26.4题目描述分析及解答前言内容仅作记录，解答有参考别人的地方，请谨慎参考26.1题目描述分析及解答使用catloop.s查看程序代码：这段代码首先将寄存器%dx中的值减1，test指令表示将寄存器%dx中的值与0做与运算，jgte表示“大于等于”则跳转。这里的halt指令表示停止这个线程。输入指令：./x86
鱼树(◔◡◔)·2022-10-29 07:56

【操作系统导论】第28章课后习题解答

目录前言28.1题目描述分析及解答28.2题目描述分析及解答28.3题目描述分析及解答28.4题目描述分析及解答28.5题目描述分析及解答28.6题目描述分析及解答28.7题目描述分析及解答前言内容仅作记录，解答有参考别人的地方，请谨慎参考。关于锁，文中我很随意的说法是“上锁”与“开锁”，文雅一点的说法可以说“获取锁”和“释放锁”。28.1题目描述分析及解答首先输入指令：./x86.py-pfla
鱼树(◔◡◔)·2022-10-29 07:56

【操作系统导论】第18章课后习题解答

目录前言18.1题目描述分析及解答18.2题目描述分析及解答(1)地址空间中页的百分比为0时：(2)地址空间中页的百分比为25时(3)地址空间中页的百分比为50时(4)地址空间中页的百分比为75时(5)地址空间中页的百分比为100时18.3题目描述分析及解答前言内容仅作记录，请谨慎参考18.1题目描述分析及解答按照题目要求分别输入(项数太多，仅截图最后部分)：./paging-linear-tra
鱼树(◔◡◔)·2022-10-29 07:55

【操作系统导论】第22章课后习题解答

目录前言22.1题目描述分析及解答FIFOLRUOPT22.2题目描述分析及解答22.3题目描述分析及解答22.4题目描述分析及解答前言内容仅作记录，解答有参考别人的地方，请谨慎参考22.1题目描述分析及解答FIFO输入命令：./paging-policy.py-s0-n10-pFIFO进行程序模拟，追踪策略为：FIFO在FIFO策略决定替换哪个页面时将选择第一个进入的页进行替换访问顺序为：8、7
鱼树(◔◡◔)·2022-10-29 07:55

【操作系统导论】第16章课后习题解答

目录前言16.1题目描述分析及解答16.2题目描述分析及解答16.3题目描述分析及解答前言内容仅作记录，请谨慎参考16.1题目描述分析及解答(1)输入命令./segmentation.py-a128-p512-b0-l20-B512-L20-s0得到如下模拟程序：从模拟结果中我们可以看到，虚拟地址空间大小为128，物理地址空间大小为512同时物理空间被分成了两个段，其中第一个段segmentati
鱼树(◔◡◔)·2022-10-29 07:25

操作系统第四章文件管理

文件的物理结构4.5逻辑结构vs物理结构4.6文件储存管理4.8文件保护4.9文件系统的层次结构4.10文件系统实例4.11磁盘的结构4.12磁盘调度算法4.13减少磁盘延迟时间的方法4.14磁盘的管理课后习题
小郭plus·2022-10-26 16:00

《机器学习》 周志华学习笔记第十四章 概率图模型（课后习题）python实现

一、基本内容1.隐马尔可夫模型1.1.假定所有关心的变量集合为Y,可观测变量集合为O,其他变量集合为R,生成式模型考虑联合分布P(Y,R,O),判别式模型考虑条件分布P(Y,R|O)，给定一组观测变量值，推断就是要由P(Y,R,O)或者P(Y,R|O)得到条件概率分布P(Y,O).1.2.概率图模型大致分为两类：第一类是使用有向无环图表示变量间的依赖关系，称为有向图模型或贝叶斯网；第二类是使用无向
Rookiekk·2022-10-25 19:51

EM算法：含隐变量的参数估计

该篇博客是对邱锡鹏老师《神经网络与深度学习》的学习笔记。
Turbo-shengsong·2022-10-25 16:24

《机器学习》慕课版课后习题-第1章

中国工信出版集团、人民邮电出版社出版的赵卫东、董亮编著的《机器学习》慕课版第1章机器学习概述1.机器学习的发展历史上有哪些主要事件？解：机器学习发展分为知识推理期、知识工程期、浅层知识期和深度学习几个阶段。知识推理期时，HerbertSimon和AllenNewell实现的自动定理证明系统LogicTheorist证明了逻辑学家Rusell和Whitehead编写的《数学原理》中的52条定理，并且
醉一心·2022-10-23 19:34

《机器学习》赵卫东学习笔记 第1章 机器学习概述（课后习题及答案）

1.机器学习的发展历史上有哪些主要事件？机器学习发展分为知识推理期、知识工程期、浅层知识期和深度学习几个阶段，可从几个阶段选择主要历史事件作答。2.机器学习有哪些主要的流派?它们分别有什么贡献？符号主义：专家系统、知识工程贝叶斯派：情感分类、自动驾驶、垃圾邮件过滤联结主义：神经网络进化主义：遗传算法行为类推主义3.讨论机器学习与人工智能的关系机器学习是人工智能的一个分支，作为人工智能核心技术和实现
一页孤沙·2022-10-22 07:21

吴恩达AI机器学习-01神经网络与深度学习week3上-浅层神经网络

‼️博客为作者学习回顾知识点所用，并非商用，如有侵权，请联系作者删除‼️目录3.1神经网络概览3.2神经网络的表现形式3.3计算神经网络的输出3.4多样本向量化3.5向量化实现的解释3.6激活函数3.1神经网络概览使用上标[1]来表示与这些节点相关的量，也就是所谓的层；之后，我们使用上标[2]来表示与这个节点有关的量，这是神经网络的另一层；上标(i)表示第i个训练样本；在这个神经网络中，我们要进行
睡觉特早头发特多·2022-10-18 10:33

pytorch入门学习

的一些小项目https://pytorch.org/tutorials/pytorch官方教程FastaiMichaelNielsen的《NeuralNetworkandDeepLearning》（《神经网络与深度学习
阮扬才·2022-10-17 12:32

神经网络与深度学习（五）前馈神经网络（3）鸢尾花分类

目录4.5实践：基于前馈神经网络完成鸢尾花分类深入研究鸢尾花数据集4.5.1小批量梯度下降法4.5.1.1数据分组4.5.2数据处理4.5.2.2用DataLoader进行封装4.5.3模型构建4.5.4完善Runner类4.5.5模型训练4.5.6模型评价4.5.7模型预测思考题1.对比Softmax分类和前馈神经网络分类。2.对比SVM与FNN分类效果，谈谈自己看法。3.尝试基于MNIST手写
Jacobson Cui·2022-10-14 07:13

大学英语四新视野 课后习题+答案翻译 Unit1~Unit8

Unit1TextA:Wordsinuse2022年6月16日20:571Asthegenderbarrierscrumbled,thenumberofwomenworkingaslawyers,doctors,orbankersbegantoincreasesignificantlyfromthemid-20thcentury.随着性别障碍的消除，从20世纪中期开始，从事律师、医生或银行家工作的
汽水橘子·2022-10-14 07:09

神经网络模型训练简记（一）

神经网络模型训练简记（一）一、概念介绍1.1人工智能、机器学习、神经网络与深度学习1.2backbone与pretrain_model1.3batch_size、learning_rate、epoch与
weixin_46846685·2022-10-13 10:56

【基础整理】attention：浅谈注意力机制与自注意力模型（附键值对注意力 + 多头注意力）

划水休息两天不看论文了~来重新复习一下基础qaq以下讲解参考大名鼎鼎的nndl邱锡鹏《神经网络与深度学习》部分内容（详见第八章，注意力与外部记忆）是对于不太行的初学者也比较友好的一本，当然不能要求一本书既全面又深入
HicSuntLeones·2022-10-12 22:30

机器学习之神经网络与深度学习 HW4【详解及jupyter代码】

文章目录NeuralNetworks&DeepLearning1.导入所需的Python库2.加载数据并可视化3.全连接神经网络3.1初始化网络参数3.2定义神经网络的每一层Affine层Softmax-with-Loss层3.3搭积木3.4进行训练3.5梯度下降优化算法3.5.1AdaGrad3.5.2RMSprop3.5.3Momentum3.5.4NesterovMomentum3.5.5A
湘粤Ian·2022-10-12 22:52

周志华 神经网络

1、《神经网络与深度学习讲义》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源《神经网络与深度学习讲义》百度网盘pdf最新全集下载:链接:https://pan.baidu.com/s/1RJ3mrqg_HR7UBzA1ut8c5g
wenangou·2022-10-12 13:55

神经网络与深度学习（nndl）——2 机器学习概述

机器学习概述机器学习（ML）定义：就是让计算机从数据中进行自动学习，从而得到某种知识（或规律）早期称为模式识别（PR）2.1基本概念样本、特征、标签、模型、学习算法等概念特征又称为属性（如水果的颜色、大小、产地、品牌、形状等）标签：是我们需要进行预测的，可以是连续值（如水果的甜度、水分、成熟度的综合打分），也可以是离散的（如好、坏这类标签）完成标记的标签和特征的东西可以看成一个样本或示例。数据集（
kokotao·2022-10-10 20:02

视觉SLAM十四讲CH8代码解析及课后习题详解

第一版的代码：direct_semidense.cpp#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespaceg2o;/
长沙有肥鱼·2022-10-10 12:15

随机森林的简单学习记录

随机森林小记这里采用的随机森林的库选择sklearn库1.首先是导入数据：path="D:/1课内学习/神经网络与深度学习/课程设计题目及要求/EpilepticSeizureClassification.csv
小陈皓·2022-10-06 07:45

吴恩达AI机器学习-01神经网络与深度学习week2上-神经网络基础

函数求导链式规则推导部分和梯度下降代码思路部分重点理解目录2.1二分分类2.2逻辑线性回归2.3参数w&b以及损失函数2.4梯度下降法2.5导数+2.6更多导数的例子2.7计算图2.8计算图的导数计算2.9Logistic回归中的梯度下降算法2.10m个样本的梯度下降2.1二分分类Logistic回归是一个用于二分分类的算法;64*64*3=12288,;.2.2逻辑线性回归giveaninput
睡觉特早头发特多·2022-10-04 07:01

吴恩达AI机器学习-01神经网络与深度学习week1-深度学习概述

‼️博客为作者学习回顾知识点所用，并非商用，如有侵权，请联系作者删除‼️AIisthenewelectricity像100多年前的电力一样，人工智能正在使大量的行业发生巨变；（✅）吴恩达深度学习课程课后习题
睡觉特早头发特多·2022-10-04 07:28

机器学习（西瓜书）--第一章绪论

本书主要介绍从数据获取结果：代码：https://github.com/Tsingke/Machine-Learning_ZhouZhihua课后习题：https://blog.csdn.net/snoopy_yuan
smithllxf·2022-10-02 09:13

西瓜书研读——第三章 线性模型： 线性判别分析 LDA

多元线性回归西瓜书研读——第三章线性模型：线性几率回归（逻辑回归）主要教材为西瓜书，结合南瓜书，统计学习方法，B站视频整理~人群定位：学过高数会求偏导、线代会矩阵运算、概率论知道啥是概率原理讲解，公式推导，课后习题
小白不白白_·2022-10-02 07:17

神经网络与深度学习（五）—— 循环神经网络

邱锡鹏《神经网络与深度学习》学习笔记。
zxxRobot·2022-10-02 07:45

NNDL 作业2：第三章课后习题

习题3-2在线性空间中，证明一个点x到平面的距离为设平面上有点x1,使得x-x1与该平面垂直w也与该平面垂直，所以w和x-x1平行即：x-x1=kw（k是常数）点x到平面的距离为|k|||w||即两边同时取模得点到平面的距离即证得习题3-5在Logistic回归中，是否可以用去逼近正确的标签y,并用平方损失最小化来优化参数w在以sigmoid为激活函数时，不能使用平方损失作为lossfunctio
_Gypsophila___·2022-10-02 07:15
上一页 24 25 26 27 28 29 30 31 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他