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深度学习深度学习简介深度学习分类根据网络结构划分：循环神经网络卷积神经网络根据学习方式划分：监督学习无监督学习半监督学习根据应用领域划分：计算机视觉自然语言处理语音识别生物信息学深度学习简介深度学习（DeepLearning，DL）是机器学习领域中的一个新的研究方向

一.R语言的数据类型原文链接:r语言与数据分析实战11.1知识描述搞清楚我们面对的数据类型是什么，并能实现数据类型之间的转换1.2相关知识需要认真学习以下函数：mode():用来查看数值类型的函数；as.numeric

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1.冠心病、高血脂病人宜吃山楂、柑橘、柚子、桃子、草莓等水果，因这些水果中含较为丰富的维生素C和尼克酸，具有降低血脂和胆固醇的作用。

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作者：黎荔古人常常用“秋水含睛”、“秋水明眸”来形容一个人拥有好看的眼睛，我常常想，为什么一定是秋水呢？

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1.一阶规则学习“一阶”的目的：描述一类物体的性质、相互关系，比如利用一阶关系来挑“更好的”瓜，但实际应用中很难量化颜色、…、敲声的属性值。一般情况下可以省略全称量词。命题逻辑：属性-值数据色泽程度：乌黑>青绿>q浅白；“根蒂弯度”：蜷缩＞稍蜷＞硬挺；“更好”：好瓜＞坏瓜关系型数据一阶逻辑：序贯覆盖生成规则集：能否引入新变量？能否使用否定文字？能否允许递归？能否引入函数嵌套？自顶向下学习单条规则，

机器学习（MachineLearning,ML）是一门多领域交叉学科，属于人工智能（ArtificialIntelligence,AI）的一个分支，致力于研究和构建算法及统计模型，让计算机系统能够在没有明确编程指令的情况下

1：线性回归线性回归是一种统计技术用于对输出变量与一个或多个输入变量之间的关系进行建模用外行人的话来说，将其视为通过某些数据点拟合一条线，如下所示以便在未知数据上进行预测，假设变量之间存在线性关系点和线之间存在微小的差异，被称为残差他们是数据点和预测线之间的差异取每个残差并对他们进行平方，得到平方误差，残差越大正方形的面积就越大如果我们将给定线的所有这些正方形的面积相加，我们将得到平方误差的总和这

机器学习的一般步骤数据清洗数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。

今天来学习特征分析。通过图分析每个特征与结果的对应关系。例如上方，使用散点图，将各个特征和价格的关系，绘制出来，观察是否具有较大的相关性。散点图可以帮助找出现有特征中，与价格的关联度（正数正相关，负数负相关，绝对值大小体现相关性）。如上图可以看出，例如：房间数越多，价格越高；税率越高，价格越低；从上图中，我们可以去掉不相关的特征，收敛的更快。我们看到，房间数特征，和价格的关联度最大，我们可以对房间

延伸学习：数据理解：深入探索与分析在人工智能和机器学习的项目中，数据理解是至关重要的一步。它涉及到对数据集的深入探索和分析，以揭示数据的内在特性、模式、异常值以及潜在的问题。通过数据理解，我

机器学习中的梯度下降法是一种寻找函数最小值的优化算法，广泛应用于训练各种模型，尤其是在深度学习中。

这些原理主要包括：机器学习和深度学习：AI手机利用机器学习算法，尤其是深度学习模型，来分析和理解用户数据（如照片、视频、文本和语音）。

2024年机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN2024)2024InternationalConferenceonMachinelearningandNeuralNetworks2024年4月19-

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容，其理论和方法已经广泛应用于解决工程应用的复杂问题，很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。在机器学习领域，没有算法能完美地解决所有问题。

CellReports|高通量可视化DNA修复细节原创图灵基因图灵基因2022-01-0318:15收录于话题#前沿分子生物学技术来自国家癌症研究中心（CNIO）和马萨诸塞州总医院的研究人员开发了包括机器学习和高通量显微镜在内的新方法

果然，午睡了孩子没有含手指。本来不吃手指可以不用贴了。我想一个习惯的养成，需要21天。我戒这个习惯，也需要坚持，至少半个月不吃了才不贴，否则，前功尽弃。

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1.浓茶毁肾浓茶含较高的氟，常喝浓茶会损害肾脏。因为，肾脏是氟的主要排泄器官，当机体摄入过量氟超过肾的排泄能力时

给你一个含重复值的二叉搜索树（BST）的根节点root，找出并返回BST中的所有众数（即，出现频率最高的元素）。如果树中有不止一个众数，可以按任意顺序返回。

309.最佳买卖股票时机含冷冻期视频讲解：动态规划来决定最佳时机，这次有冷冻期！

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尾号限行：提供已知所有执行限行政策的共计65个大城市（800+个区域）未来15天的机动车尾号限行数据查询，包括限行区域、限行规则等。手机号码归属地：提供三大运营商的手机号码归属地查询。空号检测：通过手机号码查询其在网活跃度，返回包括空号、停机等状态。手机在网状态：支持传入三大运营商的号码，查询手机号在网状态，返回在网等多种状态。全国快递物流查询：1.提供包括申通、顺丰、圆通、韵达、中通、汇通等60

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深度学习和机器学习，作为人工智能领域的两个重要分支，常常被人们相提并论。虽然它们在很多方面都有共同之处，但也有各自的特点和优势。

从今天开始陆续连载一些深度学习的基础，包括概念，数学原理，代码，最近也确实没什么热点可以蹭先看机器学习和深度学习的对比："数据和特征决定了机器学习的上限，而模型与算法则是逼近这个上限而已"，机器学习和深度学习的本质区别之一是特征工程

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——卓夫文暄南湖闭园无锁，草含烟绿苔藓湿润各式文艺雕塑，凝固了脚步炮杖花长廊，布下花香，恍若布道者一直沿栅栏攀援，望着这个安静的春天水仙花大道平坦空阔，仿古路灯肩挑一串串红灯笼扶桑花在春风里打盹，延伸的大江水位下降河床裸露有些东西岁月不会带走空荡荡的大街为证宅久渴望踏青奔跑的邂逅者为证一些花朵给了横枝竖技一些疼痛分别给了骨骼和四肢戴着口罩

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含德之厚，比于赤子。蜂虿虺蛇不螫，猛兽不据，攫乌不搏，骨弱筋柔而握固。未知牝牡之合而全作，精之至也。终日号而不嗄，和之至也。知和曰常，知常曰明，益生日祥，心使气曰强。物壮则老，谓之不逆，不道早已。

python+pyqt5手工编写一个含交互界面的简易词法分析器@author：x1nge.编译原理基础实验基础在之前的一篇博文中我记录了一个不含交互界面的简易词法分析器程序编写内容点击此处查看在本文我将用

喜欢，这静静的夜当一天的喧哗远去一个人独立一隅望着远方，或静默无声的念你或思绪万千，或眼含热泪或哽咽得不能自己我把万千的想念堆积在此时宣泄可是啊，我如潮的心绪别人怎知，你更无从知晓我只是一厢情愿的独自承受着思念的苦念你

LSTM模型长短期记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）是一种常用的循环神经网络（RNN）变体，特别擅长处理长序列数据和捕捉长期依赖关系。本文将介绍LSTM模型的数学原理、代码实现和实验结果，并使用pytorch和sklearn的数据集进行验证。数学原理遗忘门（ForgetGate）遗忘门的作用是决定前一时间步的细胞状态中哪些信息需要被遗忘。具体计算公式为：ft=σ(Wf⋅

双向长短记忆网络（BiLSTM）BiLSTM（双向长短时记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够处理序列数据并保持长期记忆。与传统的RNN模型不同的是，BiLSTM同时考虑了过去和未来的信息，使得模型能够更好地捕捉序列数据中的上下文关系。在本文中，我们将详细介绍BiLSTM的数学原理、代码实现以及应用场景。数学原理LSTM（长短期记忆网络）是一种递归神经网络（RNN），通过引入门控机制

循环神经网络循环神经网络（RNN）是一种在序列数据上表现出色的人工神经网络。相比于传统前馈神经网络，RNN更加适合处理时间序列数据，如音频信号、自然语言和股票价格等。本文将介绍RNN的基本数学原理、使用PyTorch和Scikit-Learn数据集实现的代码。数学原理RNN是一种带有循环结构的神经网络，其在处理序列数据时将前一次的输出作为当前输入的一部分。这使得RNN能够记住先前的状态和信息，并且

加入自来水后的防冻液不但冰点会上升，而且由于自来水中含

GRU模型随着深度学习领域的快速发展，循环神经网络（RNN）已成为自然语言处理（NLP）等领域中常用的模型之一。但是，在RNN中，如果时间步数较大，会导致梯度消失或爆炸的问题，这影响了模型的训练效果。为了解决这个问题，研究人员提出了新的模型，其中GRU是其中的一种。本文将介绍GRU的数学原理、代码实现，并通过pytorch和sklearn的数据集进行试验，最后对该模型进行总结。数学原理GRU是一种

其中的“心”（梵文hrdaya），指心脏，含精要、心髓之意。本经系将内容庞大的般若，经浓缩成为表现“般若

1.Vue模拟监测数据（数据代理的原生代码以上只是模拟核心内容，Vue中还有更加完善，比如无限递归像内层寻找对象，并附带getter/setter2.Vue.set()方法（增加一个对象中响应式属性数据即实时显示在页面(也是vm.$setTip：根数据对象指的是vm._date/Vue.date/vm，都不能直接作为Vue.set的第一个参数例操作例操作也可写成vm.student(因为存在数据代

简单的最大似然法根本无法求出所有的参数，这样PM也就没法计算。**这里就要召唤出之前的EM大法，首先对高斯分布的参数及混合系数进行随机初始化，计算出各个PM（即γji，第i个样本属于j类），再最大化似然函数（即LL（D）分别对α、u和∑求偏导），对参数进行迭代更新**。高斯混合聚类的算法流程如下图所示：密度聚类则是基于密度的聚类，它从样本分布的角度来考察样本之间的可连接性，并基于可连接性（密度可达

今天接到一个报价，有不含税的单价，步含税的总价，还有含税的单价，含税的总价。有100多条需要一点一点的算，算好之后大给客户，客户说不对阿，不含税的总价是这些，含税的总价会这么多呢？