机器学习和深度学习

斯坦福cs231n计算机视觉训练营----（10.8/10.9任务学习笔记）

2.传统机器学习和深度学习的最大的区别是前者用人工提取的特征来表述数据，然后运用对领域的特定知识进行手动提取；而后者用机器提取的特征来表述数据，并且自动提取内在特征。
wxw060709·2022-10-03 07:02

机器学习和深度学习的区别

edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/detail/35475终于考上人工智能的研究僧啦，不知道机器学习和深度学习有啥区别
虚幻私塾·2022-09-29 15:06

深度学习和神经网络的介绍

2.机器学习和深度学习的区别2.1区别1：特征提取从特征提取的角度出发：机器学习需要有人工的特征提取的过程深度学习没有复杂的人工特征提取的过程，特征
立志变强的学生·2022-09-28 19:35

推荐收藏：Pytorch深度学习建模流程总结

一般我们训练神经网络有以下步骤：导入库设置训练参数的初始值导入数据集并制作数据集定义神经网络架构定义训练流程训练模型推荐文章有人把吴恩达老师的机器学习和深度学习做成了中文版上瘾了，最近又给公司撸了一个可视化大屏
我爱Python数据挖掘·2022-09-28 07:12

【零基础入门深度学习学习笔记】——机器学习和深度学习综述

第一章：零基础入门深度学习第一节机器学习和深度学习综述第二节使用Python和Numpy构建神经网络模型机器学习和深度学习综述第一章：零基础入门深度学习前言一、人工智能、机器学习、深度学习是什么？
婴源·2022-09-27 21:31

paper—A Hierarchical Graph-Based Neural Network for Malware Classification

基于层次图的神经网络恶意软件分类目录摘要一、引言二、相关工作三、模型架构3.1概述3.2Inst2Vec3.3函数矢量化3.4程序矢量化和分类四、实验4.1数据集4.2用于比较的模型4.3结果和分析五、结论摘要近年来，基于机器学习和深度学习的恶意软件分类模型发展迅速
小恶魔_M·2022-09-21 07:19

import xlwings时_pickle.UnpicklingError: invalid load key, ‘\x00‘解决方案

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。  
herosunly·2022-09-18 07:09

Code For Better 谷歌开发者之声 ——Tensorflow与深度学习

目录一、TensorFlow简介二、机器学习与深度学习2.1什么是机器学习2.2什么是深度学习2.3机器学习和深度学习应用2.4趋势三、TensorFlow实现递归神经网络一、TensorFlow简介TensorFlow
whispar·2022-09-15 07:10

Pytorch学习——入门知识

文章目录1机器学习和深度学习的介绍2介绍神经网络2.1概念2.2神经元2.3单层神经网络2.4感知机2.4.1感知机的作用2.5多层神经网络2.6全连接层2.7激活函数2.8总结写在前面：路漫漫其修远兮
仙女不扎马尾.·2022-09-11 22:40

基于多目标优化算法的电力系统分析（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️❤️作者研究：主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！
科研研习社·2022-09-11 11:02

基于多目标优化算法的 LCOE电力成本的敏感性分析（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️❤️作者研究：主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！
科研研习社·2022-09-11 11:00

深度学习开发环境搭建

对于做数据分析、机器学习和深度学习的开发工作，个人喜欢使用anaconda+jupyterlab的环境（jupyter其实已经包含在anaconda中了）
Elwin Wong·2022-09-10 07:02

UnicodeEncodeError: ‘gbk‘ codec can‘t encode character ‘\u0467‘ in position 0: illegal multibyte解决方案

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。  
herosunly·2022-09-10 07:39

人工智能、机器学习和深度学习，到底有什么区别？

人工智能、机器学习和深度学习的关系在智能科学领域，有一个初学者很爱问的问题：人工智能、机器学习和深度学习三者有什么联系和区别？这个是既简单又复杂的问题。这个问题是有标准答案的。
·2022-09-07 18:02

自然语音处理（NLP）系列（三）——什么是序列标注？

自然语音处理（NLP）是人工智能领域中的重要一环，在过去的二十年里，NLP利用机器学习和深度学习的研究成果，在很多方面取得了不小的进步。
景联文科技·2022-09-07 10:45

使用机器学习和深度学习技术预测股票价格

介绍预测股市的走势是最困难的事情之一。影响预测的因素很多-包括物理因素与心理因素，理性行为和非理性行为等。所有这些因素结合在一起共同导致股价波动，很难以高精度预测。我们是否可以将机器学习作为该领域的游戏规则改变者吗？利用一些特性，比如关于一个组织的最新公告，他们的季度收入结果等功能，机器学习技术有可能发掘出我们以前没有看到的模式和见解，并且可以用来做出准确无误的预测。在本文中，我们将使用有关上市公
CDA·数据分析师·2022-09-07 09:51

电力系统的延时功率流 （CPF）的计算【 IEEE-14节点】（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️❤️作者研究：主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！
电气工程研习社·2022-09-04 17:22

基于粒子群优化算法的微型燃气轮机冷热电联供系统优化调度（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️❤️作者研究：主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！
电气工程研习社·2022-09-04 17:16

深度学习-卷积神经网络—卷积操作详细介绍

我是这样认为深度学习的：深度学习能从数据中学习层次表示；端到端学习：将原始输入去预测；能使用一小套工具来解决很多问题；在数据挖掘、机器学习、机器翻译、NLP等相关领域取得了迅速的发展深度学习灵感来自于大脑；下图是机器学习和深度学习以及
chenx117·2022-08-31 07:46

需求响应|动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究（Matlab代码实现）

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电气工程研习社·2022-08-30 07:03

具有柔性结构的孤岛直流微电网的分级控制（Malab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️❤️作者研究：主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！
电气工程研习社·2022-08-30 07:32

负荷预测|一种改进支持向量机的电力负荷预测方法研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️❤️作者研究：主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！
电气工程研习社·2022-08-30 07:32

*电气工程研习社（Python&Matlab代码）

欢迎来到本博客❤️❤️❤️作者研究：主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！
电气工程研习社·2022-08-30 07:01

基于粒子群算法的电力系统无功优化研究(IEEE14节点)（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️❤️作者研究：主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！
电气工程研习社·2022-08-30 07:27

基于蒙特卡洛的大规模电动汽车充电行为分析（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️❤️作者研究：主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！
电气工程研习社·2022-08-28 15:44

图解数据分析(8) | Numpy - 统计与数据科学计算工具库介绍（数据科学家入门·完结）

：https://www.showmeai.tech/article-detail/141声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容一、NumPy介绍数据分析、机器学习和深度学习领域
ShowMeAI·2022-08-25 07:17

深度学习面试题——深度学习的技术发展史

深度学习面试题——深度学习的技术发展史提示：机器学习和深度学习在大厂中可能要考的东西《百面机器学习和百面深度学习》一书，在面试前好好看！
冰露可乐·2022-08-23 07:35

深度学习基础知识整理

我们将通过这个系列索引绝大部分机器学习和深度学习的笔试面试题、知识点，它将更是一个足够庞大的机器学习和深度学习面试库/知识库，通俗成体
咚咚咚Boom·2022-08-21 11:57

1-1 机器学习和深度学习综述

人工智能＼机器学习和深度学习的概念及关系人工智能、机器学习和深度学习的概念在近些年十分火热，但很多从业者也难以说清它们之间的关系，外行人更是雾里看花。学习深度学习，需要先从三个概念的正本清源开始。
要写博客啊水东东·2022-08-21 07:46

机器学习和深度学习概述

学习笔记根据百度飞浆课程学习人工智能、机器学习、深度学习的关系人工智能、机器学习和深度学习覆盖的技术范畴是逐层递减的，三者的关系如下图所示，即：人工智能>机器学习>深度学习。
小西在这里·2022-08-21 07:07

机器学习和深度学习相关资料（新手入门）

以下是楼主整理的机器学习和深度学习的相关链接，主要为了方便楼主翻看，对于大家学习仅供参考。另外，下述链接罗列的排名不分先后。
WhiteLie777·2022-08-21 07:02

深度学习01——入门基础 基于Python

目录1.知道什么是深度学习2.机器学习和深度学习的区别3.深度学习的应用场景4.常见的深度学习框架5.为什么要学习Pytorch框架5.神经网络的介绍：1）.概念:2）.神经元3）.单层神经网络（感知器
小0p·2022-08-20 07:21

Python numpy中np.random.seed()的详细用法实例

目录引言E.G.实验E.G.随机数种子参数的作用补充：一个随机种子在代码中只作用一次，只作用于其定义位置的下一次随机数生成总结引言在进行机器学习和深度学习中，我们会经常用到np.random.seed(
·2022-08-19 12:01

机器学习之numpy基础——线性代数，不要太简单哦

同时它也是机器学习和深度学习的关键组成部分，有些算法的理论，要借助线性代数的相关概念来阐述，某些算法的结论也要通过线性代数的推演来获得。而且几乎所有的机器学习和深度学习的运算都是通过线性代数来实现的。
肥猪猪爸·2022-08-18 07:31

揭开人工智能、机器学习和深度学习的神秘面纱

在这篇文章中，我们将通过一些现实世界的例子来解释什么是机器学习和深度学习。在以后的文章中，我们将用例探讨。这样做的目的不是让您成为一名数据科学家，而是让您更好地了
独孤九剑-风清扬·2022-08-16 17:19

全面讨论泛化 (generalization) 和正则化 (regularization)

来源：PaperWeekly本文约8400字，建议阅读15分钟本文和大家全面讨论机器学习和深度学习中的泛化和正则化。
数据派THU·2022-08-13 07:33

电力系统潮流计算（牛顿-拉夫逊法、高斯-赛德尔法、快速解耦法）【6节点 9节点 14节点 26节点 30节点 57节点】（Matlab代码实现）

主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！
电气工程研习社·2022-08-11 18:02

PyTorch深度学习（24）深度学习知识点总结

深度学习一、机器学习和深度学习机器学习流程：数据获取特征工程建立模型评估与应用ML机器学习（MachineLearning）：更偏向于人工，传统算法DL深度学习（DeepLearning）：NN→CNNPyTorch
JYliangliang·2022-08-10 09:03

【深度学习】小结1-入门两周学习感受

前言活动地址：CSDN21天学习挑战赛博主主页：阿阿阿阿锋的主页_CSDN我从7月23开始接触机器学习和深度学习，到现在（8月7）差不多两星期了吧。
阿阿阿阿锋·2022-08-08 07:43

电池电动汽车 （BEV） 优化调度（Matlab代码实现）

主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！
电气工程研习社·2022-08-03 07:00

基于STAN的风力发电预测（Python代码实现）

主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！
电气工程研习社·2022-08-03 07:30

基于改进遗传算法把最优功率损耗降至最低（Matlab代码实现）

主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！
电气工程研习社·2022-08-03 07:41

分成两栏后文字顺序混乱的问题解决【写期刊论文时】

主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！
电气工程研习社·2022-08-01 07:22

微电网优化调度|基于多目标粒子群算法的微电网优化调度（Matlab代码实现）

主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！
电气工程研习社·2022-08-01 07:50

超棒的改进的粒子群优化 （PSO） 算法（Matlab代码实现）

主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！
电气工程研习社·2022-07-26 07:20

基于改进乌鸦优化算法的PID控制（Matlab代码实现）

主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！
电气工程研习社·2022-07-26 07:38

暑假加餐|有钱人和你想的不一样(第3天)+多目标杜鹃优化算法(MOCS)（Matlab代码）

主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！
电气工程研习社·2022-07-24 20:26

分布式能源的不确定性——风速测试（Matlab代码实现）

主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！
电气工程研习社·2022-07-24 20:56

搜索系列：普通搜索和向量搜索之间那些不得不说的故事

普通搜索VS向量搜索向量搜索已经在成长了有些年头了，但是随着近几年机器学习和深度学习的蓬勃发展，“特别是万物皆可embedding“的观点越来越流行之后，向量搜索才逐渐从小众的技术走入人们的视野之中。
死敌wen·2022-07-21 13:05

使用python机器学习和深度学习的5个很棒的计算机视觉项目创意

项目构想(ProjectIdeas)ComputerVisionisafieldofartificialintelligencethatdealswithimagesandpicturestosolvereal-lifevisualproblems.Theabilityofthecomputertorecognize,understandandidentifydigitalimagesorvide
yuan xiong·2022-07-21 07:33
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