机器学习与深度学习

对传统机器学习和深度学习的一些思考

4.总结0.写在前面在机器学习与深度学习领域学习了一年之后，想写一篇关于自己对ML和DL的理解，因为学了这么多算法，需要跳出来看看到底在学啥？1.机器学习是什么？
InceptionZ·2022-12-21 07:39

深度学习基础--传统机器学习与深度学习的区别

传统机器学习与深度学习的区别  1）传统机器学习：利用特征工程(featureengineering)，人为对数据进行提炼清洗  2）深度学习：利用表示学习(representationlearning
whitenightwu·2022-12-21 07:39

机器学习与深度学习模型复现与知识点汇总指南

AwesomeDeepLearningModelsLearningandreproducingclassicdeeplearningmodelsbyusingPyTorch.Thisrepositoryisnotalibrary,it’sjustsomelearningresourceaboutcatchingthetricksofcalssicalmodels.Youcangetsomedeta
JackHCC·2022-12-20 12:07

终于有人把生成对抗网络（GAN）讲明白了

▲图1-11人工智能、机器学习、深度学习与生成对抗网络四者的关系01从机器感知到机器创造机器学习与深度学习在过去几年取得了重大突破，尤其是深度学习的发展让计算机具
hzbooks·2022-12-19 22:30

机器学习多步时间序列预测解决方案

1简介近年来，随着机器学习与深度学习的发展，以及AmazonSageMaker(https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/)等机器学习平台的成熟，数据科学家们不再需要关心底层的基础设施及构建复杂的训练与推理环境
亚马逊云开发者·2022-12-16 18:00

机器学习与深度学习模型集成概述

1.常见的机器学习模型融合方式Voting假设对于一个二分类问题，有3个基础模型，那么就采取投票制的方法，投票多者确定为最终的分类。Averaging对于回归问题，一个简单直接的思路是取平均。稍稍改进的方法是进行加权平均。权值可以用排序的方法确定，举个例子，比如A、B、C三种基本模型，模型效果进行排名，假设排名分别是1，2，3，那么给这三个模型赋予的权值分别是3/6、2/6、1/6BaggingB
一闪_酬勤·2022-12-15 15:50

pytorch list转tensor_PyTorch入门视频笔记从数组、列表对象中创建Tensor

关注"AI机器学习与深度学习算法"公众号选择"星标"公众号，原创干货，第一时间送达从数组、列表对象创建NumpyArray数组和PythonList列表是Python程序中间非常重要的数据载体容器，很多数据都是通过
weixin_39993623·2022-12-14 00:38

01 机器(深度)学习介绍-学习笔记-李宏毅深度学习2021年度

2021年度前言为了巩固深度学习知识，学习和复习了2021年度的李宏毅老师的深度学习课程在之后的笔记中，我会将字体分为红色，黄色，和绿色，分别表示重点，次重点和了解课程作业Github链接本节内容及相关链接机器学习与深度学习介绍视频链接
iioSnail·2022-12-13 17:14

菜鸟的机器学习笔记 ——0 前言

于是学会机器学习与深度学习的基础理论后，便开始上手敲代码，妥妥的调三侠。
潭中鱼可白许头·2022-12-13 08:05

机器学习与深度学习核心知识点总结

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达数学1.列举常用的最优化方法梯度下降法牛顿法，拟牛顿法坐标下降法梯度下降法的改进型如AdaDelta，AdaGrad，Adam，NAG等。2.梯度下降法的关键点梯度下降法沿着梯度的反方向进行搜索，利用了函数的一阶导数信息。梯度下降法的迭代公式为：根据函数的一阶泰勒展开，在负梯度方向，函数值是下降的。只要学习率设置的足够小，并且没
小白学视觉·2022-12-11 10:32

机器学习与深度学习个人笔记

目录机器学习一、遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）1.遗传算法理论2.实战代码3.数学建模中的应用二、粒子群算法(ParticleSwarmoptimization,PSO)1.学习理论的博客2.算法代码四、神经网络1.学习理论的博客初次接触机器学习是在19年PKU暑校，后续也断断续续有学习机器学习的知识，21年3月份加入了计算机网络实验室学习深度学习图像处理，写一篇文来记录自己的
不会变成恶龙的少年·2022-12-10 17:39

深度学习中 shuffle 的作用

什么是shuffleshuffle（洗牌、混乱），shuffle在机器学习与深度学习中代表的意思是，将训练模型的数据集进行打乱操作。
剑哥的后仰跳投·2022-12-08 22:58

概率论与数理统计学习笔记（5）——极大似然估计

在机器学习与深度学习中，特别是"模型已定，参数未知"的情况下，普遍使用最大似然估计法学习参数。为了后面学习中能够找得到地方复习这些概率论知识，所以这里整理了极大似然估计的笔记，所有参考内容放在最后。
野指针小李·2022-12-07 13:52

为什么AI感知与人类感知无法直接比较？

随着机器学习与深度学习的不断进步，近年来越来越多卓越的产品也开始将AI算法作为自身的实现基础。但是，这种比较往往只考虑到在有限数据集上对深度学习算法进行的测试结果。一旦贸然将关键性任务交付给AI
人工智能学家·2022-12-07 12:31

机器学习与深度学习的基本概念

目录机器学习是什么？机器学习的任务回归Regression分类Classification创造学习StructedLearing机器学习怎么找这个函数定义含未知参数的函数定义loss损失函数定义优化器optimization写出一个更复杂的有未知参数的函数sigmoid基本推理过程sigmoid函数介绍继续推导ReLU线性整流函数Relu介绍视频链接https://www.bilibili.com
尘心平·2022-12-07 11:52

01_人工智能与机器学习概念介绍

文章目录人工智能>机器学习>深度学习什么是机器学习特征值与目标值机器学习与深度学习的区别博文配套视频课程：24小时实现从零到AI人工智能人工智能>机器学习>深度学习人工智能：流水线机器其实就是人工智能。
lsqzedu·2022-12-07 07:41

恶意代码可视化检测技术研究综述

首先对传统恶意代码检测技术进行概括总结，然后介绍当前主流的恶意代码可视化方法，接着分析了基于恶意代码图像的机器学习与深度学习检测方法，具体涵盖了该方法所用的模型结构、创新点及评估结果，最后对当
宋罗世家技术屋·2022-12-05 18:49

详解人工智能、机器学习和深度学习的区别

今天来详解人工智能、机器学习与深度学习的关系与区别。一、人工智能、机器学习与深度学习人工智能：可能是来自1956有史以来最受关注的概念。到2015年，GPU的广泛使用使并行处理更快、更强大、更便宜。
·2022-12-03 12:24

深度学习：基础概念陈述及P-R曲线绘制案例(Python)

文章目录@[toc]一.概念陈述1.1引例1.2机器学习与深度学习1.3基础概念1.4机器学习与统计学的对比二.数据集(dataset)2.1数据集的数学表示2.2训练集和测试集2.3数据集拆分方法2.4
这也是计划的一部分·2022-12-03 05:34

【学习笔记】《Python深度学习》第一章：什么是深度学习

文章目录1人工智能、机器学习与深度学习1.1人工智能1.2机器学习1.3从数据中学习表示1.4深度学习之“深度”1.5用三张图理解深度学习的工作原理2机器学习简史2.1概率建模2.2早期神经网络2.3核方法
Schanappi·2022-11-30 16:20

如何 Get 机器学习必备的数学技能？（文末赠书）

1数学对机器学习与深度学习的重要性经典教材学起来难，问题到底出在哪里？抛开作者的内容设计、表述方式不谈。相比于普通的编程类书籍，机器学习和深度学习的难度本来就很大，出现这一结果也是在意料之
人工智能与算法学习·2022-11-29 11:35

视频教程-Python机器学习实训营（原理推导+代码复现+实验分析）-机器学习

参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。唐宇迪¥498.00立即订阅扫码下载「CSDN程
weixin_33266868·2022-11-29 01:12

入门深度学习与机器学习的经验和学习路径

https://zhuanlan.zhihu.com/p/150507220本文转载自：深度学习算法与计算机视觉最近接触深度学习与机器学习已经有一段时间了，也算个初级炼丹选手了，就想分享一些关于如何入门机器学习与深度学习的经验和学习路径
小白学视觉·2022-11-29 01:06

视频教程-Tensorflow项目实战-文本分类-深度学习

参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。
weixin_29730237·2022-11-28 12:40

【22李宏毅机器学习】第一节 机器学习与深度学习的基本概念

概述本节讲解了机器学习从选定模型到定义代价函数再到优化模型的三部曲。李老师以他的油管视频日访问量的预测为切入点，讲解机器学习算法的开发三步骤。一、机器学习步骤（三部曲）FunctionwithUnknownParmeter即选定一个model需要依靠domainknowledgeDefineLossfromTrainingData（从训练数据中定义代价函数）注意李老师只讲到两种e值，一种是绝对值误
春天猪会飞·2022-11-28 07:06

机器学习与深度学习常见面试题

理解它们，对你通过技术面试非常有帮助，当然，我们不能只限于会做这些题目，最终的目标是真正理解机器学习与深度学习的原理、应用。
stay_foolish12·2022-11-27 22:36

系列文章（一）：机器学习与深度学习——数据预处理（数值型数据）

系列文章（一）：机器学习与深度学习中的数据预处理（数值型数据）目录系列文章（一）：机器学习与深度学习中的数据预处理（数值型数据）一、引言1.1为何预处理（Whypreprocessing?）
str_717·2022-11-26 08:18

线性代数与矩阵论知识点总结

特征值与特征向量6.二次型7.矩阵分解线性代数在ML和DL中扮演着非常重要的角色，虽然本科和研究生阶段修过线性代数与矩阵论，不过不用则废啊，最近还是想把这部分数据基础知识整理一下，加深理解，这样才能在机器学习与深度学习这条路上走的更远
Rocket,Qian·2022-11-26 07:42

python与人工智能关系论文_《Python深度学习》笔记：人工智能、机器学习与深度学习关系...

因此，人工智能是一个综合性的领域，不仅包括机器学习与深度学习，还包括更多不涉及学习的方法。
weixin_39555179·2022-11-26 02:08

机器学习算法地图

理解和记忆这张图，对你系统化的掌握机器学习与深度学习会非常有帮助！我们知道，整个机器学习算法可以分为有监督学习，无监督学习，强化学习3大类。除此之外还有半监督学习
量化密码库·2022-11-25 17:03

深度学习小白笔记（白话机器学习的数学02）

意在了解机器学习与深度学习中所用到的基础数学知识与数学模型。逻辑回归上次看到感知机只能解决线性可分问题，本次来讨论如何解决线性不可分问题。
edwin9·2022-11-25 10:21

深度学习小白笔记（白话机器学习的数学03）

意在了解机器学习与深度学习中所用到的基础数学知识与数学模型。评估回归评估一个良好的模型，不能只看训练数据的拟合程度，更重要的是对测试数据的拟合。
edwin9·2022-11-25 10:21

深度学习小白笔记（白话机器学习的数学01）

意在了解机器学习与深度学习中所用到的基础数学知识与数学模型。学习回归先从最基本的线性回归问题开始学习fθ(x)=θ0+θ1x参数表达：在统计学领域，常常使用θ来表示未知数和推测值，更易于理解。
edwin9·2022-11-25 10:51

常用的机器学习与深度学习算法简介

常用的机器学习与深度学习算法简介1、机器学习1.1决策树与随机森林1.2支持向量机(SVM)1.3k-最近邻算法1.4朴素贝叶斯分类器2、深度学习2.1人工神经网络2.2深度神经网络2.3卷积神经网络2.4
Ethan Hunt丶·2022-11-25 09:36

cnn和lstm

cnn和lstm原理cnn基础理论5-卷积神经网络图解-1_哔哩哔哩_bilibili【面试之CNN基础知识梳理】_一枚甜甜的程序媛的博客-CSDN博客机器学习与深度学习面试系列十三（CNN）-知乎1.
西二旗鲁智深·2022-11-25 05:51

机器学习与深度学习教程--超全视频教程

真的超级超级全面，一看便知链接：https://pan.baidu.com/s/1VntRqNmshOo9ALYvho7ydA提取码：后台回复"机器学习与深度学习教程"即可获得资料哦！
灵均兰草·2022-11-25 01:29

Python深度学习---第1章 什么是深度学习

>第1章什么是深度学习1.1人工智能、机器学习与深度学习1.1.1人工智能人工智能的简洁定义如下：努力将通常由人类完成的智力任务自动化。
-左同学-·2022-11-24 16:05

机器学习与深度学习初体验

头大别人头大不大我不知道，反正我头大的要死。老师推荐的李弘毅教授的视频。看完有点几点感触：1.中英文教课是认真的嘛，2.思路很清晰，机器学习及深度学习的三个步骤：函数（方法）设计，方法好坏判断，寻找最好的方法。3.教学大纲并没有很好的表明，教授的授课很系统（并没有看完，79课，呵呵打扰了），但是我想有一节归纳课也许效果不是一般的好4.实战和理论并没有很好的结合，囫囵吞枣的学理论反正数学菜鸡的我理解
psz_and_cyy·2022-11-24 02:22

Python深度学习（什么是深度学习）----学习笔记（一）

第1章什么是深度学习1.1人工智能、机器学习与深度学习1.1.1人工智能人工智能诞生于20世纪50年代，当时计算机科学这一新兴领域的少数先驱开始醍醐疑问：计算机是否能够“思考”？
呆萌的小透明·2022-11-23 17:29

《Web安全之机器学习入门》笔记第一章

第一章：通向智能安全的旅途1.1人工智能、机器学习与深度学习机器学习是实现人工智能的主要方式，人类基于机器学习和海量的数据，逐步实现人工智能，深度学习是机器学习的一个分支。
NovFif·2022-11-23 14:44

百度飞桨深度学习实践笔记（一）：使用Python语言和Numpy库来构建神经网络模型

零基础入门深度学习机器学习与深度学习综述人工智能-机器学习-深度学习深度学习的历史与现状波士顿房价预测-Python与Numpy库构建神经网络模型的实践处理数据模型设计前向传播算法损失函数设置梯度下降算法梯度计算梯度更新随机梯度下降模型训练总结机器学习与深度学习综述人工智能
winnie爱学习·2022-11-22 17:53

人工智能实战项目(python)+多领域实战练手项目

人工智能实战项目本项目将围绕人工智能实战项目进行展开，紧密贴近生活，实战项目设计多个领域包括：金融、教育、医疗、地理、生物、人文、自然语言处理等；帮助各位读者结合机器学习与深度学习构建智能而且实用的人工智能简单系统
微学AI·2022-11-22 03:18

李宏毅机器学习task-01 机器学习介绍

1.人工智能机器学习与深度学习的关系人工智能是目标，机器学习是手段，深度学习是机器学习的一种方法。
qq_44894806·2022-11-20 23:08

机器学习与深度学习到底有什么区别

机器学习和深度学习的区别是什么？随着业内对数据科学和机器学习使用的日益增长的趋势，对于每个想要生存下来的公司来说，重视机器学习将变得非常重要。今天小编从应用场景、所需数据量、数据依赖性、硬件依赖、特征处理、执行时间、解决问题的方法这几个方面的对比他们之前的区别。机器学习和深度学习的区别深度学习与机器学习的主要区别是在于性能。当数据量很少的时候，深度学习的性能并不好，因为深度学习算法需要大量数据才能
骨灰级收藏家·2022-11-20 06:16

DW李宏毅机器学习笔记--Task01-机器学习介绍

文章目录前言一、机器学习介绍1.人工智能、机器学习与深度学习2.Hand-craftedrules与Machinelearning3.机器学习的思路二、机器学习相关的技术1.监督学习回归（Regression
湘玄书生·2022-11-20 04:23

深度学习day1（第一章：什么是深度学习？）

机器学习三要素2.例子【4】深度学习之“深度”理解深度学习与机器学习关系神经网络【5】深度学习的工作原理1.1人工智能，机器学习和深度学习关系：【1】人工智能努力将通常由人类完成的智力任务自动化，包括了机器学习与深度学习
晨沉宸辰·2022-11-20 01:22

吴恩达老师的机器学习与深度学习贴

吴恩达老师的机器学习与深度学习贴机器学习第一周：首先，老师举例说明，机器学习的几个显示生活中的例子：包括无人机的实验运行，垃圾邮件的识别，软件APP的内容推广，甚至谷歌新闻的同一类型的内容分块等等。
weixin_41840630·2022-11-19 19:58

机器学习与深度学习——关系、无/半/有监督学习、差异、主流框架

机器学习与深度学习目标1.人工智能、机器学习、深度学习三者之间的关系2.机器学习方式介绍2.1无监督学习2.2半监督学习2.3有监督学习3.深度学习与传统机器学习的差异3.1深度学习迅速发展的必然性3.2
@DWC_DIP·2022-11-19 13:55

2020李宏毅机器学习与深度学习笔记——课程入门

课程入门机器学习就是自动找函式，任何与人工智能有关的问题都可以看作是在找它的函式f。eg.语音识别f(一段语音)=“语音内容”图像识别f(一张图片)=“图片内容”下围棋f(棋局)=“下一跳nextmove”对话系统f(你对机器说的话)=“机器的回答”第一个问题：你想让机器帮你找什么样的函式？Regression：找输出是数值的BinaryClassifcation：只有yes和no两种输出Mult
gohna·2022-11-19 02:19

机器学习西瓜书学习笔记1-2章

文章目录1.关于人工智能、机器学习与深度学习的浅薄理解（序言）2.机器学习的学习过程理解（P5第二段）3.关于机器学习中P问题和NP问题的理解（2.1P23最后一段）4.关于混沌矩阵和PR曲线的理解（2.3.2P30
爱吃蛋炒饭的小老鼠·2022-11-16 13:15
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