机器学习和深度学习

第二次作业:深度学习基础

介绍了传统机器学习和深度学习的区别,最后介绍了现在深度学习中的一些热门问题。通
qq_52390277·2022-12-04 19:54

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！
电气辅导帮·2022-12-04 09:58

一、机器学习概述

python编程快速上手（持续更新中…）文章目录python编程快速上手（持续更新中…）1.1人工智能概述1人工智能应用场景2人工智能小案例3人工智能发展必备三要素：4人工智能、机器学习和深度学习1.2
IT瘾君·2022-12-03 18:44

1.1关于机器学习和深度学习

目录一.前景二.机器学习三.分类与回归问题四.深度学习五.CNN神经网络搭建介绍（针对图像识别）已更新。一.前景人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。二.机器学习1.什么是机器学习？为了实现人工智能，专门研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获得知识与技能。是通过以往的经验，即数据，学习数据内部的逻辑，并将学到的逻辑应用
over_thinker·2022-12-03 18:40

详解人工智能、机器学习和深度学习的区别

如果一台机器能够自行做出决定，这里面的智能包含这三个方面：人工智能、机器学习和深度学习。他们之间的有何关联？今天来详解人工智能、机器学习与深度学习的关系与区别。
·2022-12-03 12:24

一、GeoLabel：全网最好用的遥感样本标注软件

1说在前面笔者做了7年遥感应用相关的工作，以主要负责人角色做过数据生产、编辑终端软件开发（包括基于ESRI体系和开源体系）、自动解译算法研发（包括传统机器学习和深度学习）、研发管理、新数据产品设计与研发
智能的人工·2022-12-03 01:54

人工智能、机器学习概述

一、人工智能简单了解1.人工智能发展必备三要素：数据算法计算力CPU,GPU,TPU计算力之CPU、GPU对比：CPU主要适合I\O密集型的任务GPU主要适合计算密集型任务2.人工智能、机器学习和深度学习人工智能和机器学习
不凉帅·2022-12-03 00:34

深度学习 简介

1.什么是深度学习在介绍深度学习之前，我们先看下人工智能，机器学习和深度学习之间的关系：机器学习是实现人工智能的一种途径，深度学习是机器学习的一个子集，也就是说深度学习是实现机器学习的一种方法。
落花雨时·2022-12-02 23:17

机器学习和深度学习 习题训练 Day-1

1、关系抽取一般在实体抽取任务之后，用于抽取两个实体之间的句间关系。A.对B.错解析：关系抽取一般在实体抽取任务之后，用于抽取两个实体之间的语义关系。2、聚类与分类有什么区别？解析：分类的目标是事先已知的，而聚类则不一样，聚类事先不知道目标变量是什么，类别没有像分类那样被预先定义出来。3、DBSCAN是一种基于（）的聚类方法。解析：DBSCAN是基于密度的聚类方法。4、特征选择的方法不包括（）。A
小码爱撞墙·2022-12-02 17:00

基于halcon—缺陷检测常用方法与示例总结

随着缺陷检测要求的提高，机器学习和深度学习也成了缺陷领域一个不可或缺的技术难点。传统算法检测
NCUTer·2022-12-02 08:09

机器学习和深度学习中的正则化

正则化是在机器学习和深度学习中作为一种抑制过拟合的比较有效的手段之一，好的算法应该具有良好的泛化能力，即不仅要在训练集数据上表现良好，推广到未知的测试数据时，也能有良好的表现。
人如墨·2022-12-02 01:43

深度学习基础之正则化

正则化的定义2、正则化的理解一、正则化分析1、L2参数正则化（岭回归Ridge）2、L1参数正则化（Lasso）二、L1，L2的总结1、L1，L2正则化的选择2、总结概述1、正则化的定义**正则化技术广泛应用在机器学习和深度学习算法中
陈小虾·2022-12-02 01:10

PyTorch 矩阵乘法的方法总结 & 问题解答

在机器学习和深度学习中时，矩阵运算是最常见、有效提高计算效率的方法。因为特征和权重都以向量储存，矩阵运算就显得尤为重要，诸如梯度下降、反向传播、矩阵因子分解等重要的机器学习方法，都需要基于矩阵运算。
HyperAI超神经·2022-12-01 23:35

python算法工程师面试_面经分享 | 无人驾驶方向算法工程师面试知识点

深度学习相关机器学习和深度学习的区别，各自适用于什么问题CNN基本原理，CNN的那些部分是神经元CNN去掉激活函数会怎么样介绍YOLO/SSD/RCNN/Faster-RCNN/Mask-RCNN算法YOLOv1
weixin_39601511·2022-12-01 18:16

计算机深度学习资料整理

编者按：本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料，含各种文档，视频，源码等。而且原文也会不定期的更新，望看到文章的朋友能够学到更多。
super_man_风清扬·2022-12-01 10:47

近200篇机器学习&深度学习资料分享（含各种文档，视频，源码等）

留着慢慢看：转自：http://developer.51cto.com/art/201501/464174_all.htm编者按：本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料，含各种文档，视频，源码等。
码上富贵·2022-12-01 10:08

人工智能第一课（深度学习入门）

机器学习和深度学习的差异1.机器学习是一种实现人工智能的方法2.深度学习是一种实现机器学习的方法什么是深度学习深度学习是机器学习研究的一个新的领域，深度学习可以理解为通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征
lm_rui·2022-12-01 09:32

推荐算法实习面试

11.20这是我第一次比较正式的面试，趁着还有两天，把机器学习和深度学习的理论都复习了一遍。没想到，面试官基本没问这方面的，基本都是基础算法题！
可可亚西村的橘子·2022-12-01 07:28

深度学习中常见的损失函数

首先明确一点，我们损失函数这个概念会出现在几乎所有机器学习和深度学习的模型中，但是考虑到很多文献资料和各个翻译者的理解不同，大概有如下几种称呼：
福将～白鹿·2022-11-30 13:15

自学机器学习、深度学习、人工智能的学习资源集合

本人美国top50本科统计就读，想当初我的机器学习和深度学习就是靠自学入门的。现在行业中对于人工智能自学这一方法众说纷纭，也有很多人质疑那些通过自学获得的技术及实力。
Finance数据科学·2022-11-30 11:29

《TensorFlow2.0》一、机器学习和深度学习简介及基础编程 part 1

Python版本：Python3.x运行平台：Windows参考资料：吴恩达IDE：jupyter转载请标明出处：https://blog.csdn.net/tian121381/category_9748511.html资料下载，提取码：nw0v目录一、前言二、相当于HelloWorld的神经网络编辑定义神经网络优化器和代价函数定义提供数据训练神经网络课后小练习三、较复杂的神经网络数据处理模型构
Yuuuuu丶Tian·2022-11-30 11:55

【人工智能 & 机器学习 & 深度学习】基础选择题1~30题 练习

1.1题目人工智能、机器学习和深度学习的TensorFlow简介
追光者♂·2022-11-30 11:53

如何 Get 机器学习必备的数学技能？（文末赠书）

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

如何用anaconda下载python_如何使用Anaconda设置机器学习和深度学习的Python环境

完成本教程后，你将拥有一个Python工作环境，可以让你学习、练习和开发机器学习和深度学习软件。本说明适用于Windows，MacOSX和Linux平台。
weixin_39936086·2022-11-29 10:48

机器学习 量化 滚动训练_机器学习和深度学习模型的训练后分析和量化

机器学习量化滚动训练虚拟援助项目(VIRTUALASSISTANTPROJECT)BuildingandexploringmachinelearningaswellasdeeplearningmodelsissomethingIlovetodo.Ipickaprojectandstartworkingonit.Somearejusthobbyistlevelprojectsandsomearepr
weixin_26750481·2022-11-29 01:12

cnn 示意图_BP神经网络人脸朝向识别案例解析+如何利用ArcGis制作一张合格美丽的采样示意图！...

因此，为了帮助广大科研人员更加系统地学习图像处理、机器学习和深度学习的基础理论知识及对应的代码实现方法，Ai尚研修特举办“MATLAB图像处理与机器学习技术应用培训班”培训班，旨在帮助学员掌握图像处理的基础知识
weixin_39628160·2022-11-28 14:06

深度学习与人工神经网络的介绍

深度学习与人工神经网络深度学习机器学习和深度学习的区别常见的深度学习框架神经网络人工神经网络的概念神经元的概念单层神经网络感知机多层神经网络激活函数深度学习机器学习的分支，人工神经网络为基础，对数据的特征进行学习的方法
Vinsmoke -Hou·2022-11-28 13:06

《TensorFlow2.0》一、机器学习和深度学习简介及基础编程 part 2

Python版本：Python3.x运行平台：WindowsIDE：jupyter/Colab转载请标明出处：https://blog.csdn.net/tian121381/category_9748511.html资料下载，提取码：rscg目录前言一、过滤器—补充二、课后练习—CNN三、实例细讲CNN小废话导入数据模型的构建数据预处理开始训练运行模型（这里用不了colab的可以跳过，看我的结果
Yuuuuu丶Tian·2022-11-28 07:44

人工智能---深度学习是什么

深度学习最常用的工具——神经网络总结前言前面笔者带领大家简单的了解了一下什么是机器学习，并且实现了机器学习的一个简单例子，接下来我们要着重讲的便是机器学习中的深度学习领域一、什么是深度学习首先我们要明确的是机器学习和深度学习是包含的关系
Foxerity·2022-11-28 04:01

基于机器学习和深度学习，华为大神手写AIoT系统学习小册

学习完本小册后你可以在简历上写：应用不同的人工智能技术，包括机器学习和基于TensorFlow和Keras的深度学习。访问和处理来自各种分布式数据源的数据。对AIoT数据执行有监督和无监督机器学习。基于MLlib和H2O.ai平台，在ApacheSpark框架上实现对IoT数据的分布式处理。基于深度学习方法对时间序列数据进行预测。从可穿戴设备和智能设备得到的数据中获取独到的洞察。小册目录部分内容截
mxy_111·2022-11-27 21:59

基于机器学习和深度学习，华为大神手写AIoT系统学习小册Java架构技术

学习完本小册后你可以在简历上写：应用不同的人工智能技术，包括机器学习和基于TensorFlow和Keras的深度学习。访问和处理来自各种分布式数据源的数据。对AIoT数据执行有监督和无监督机器学习。基于MLlib和H2O.ai平台，在ApacheSpark框架上实现对IoT数据的分布式处理。基于深度学习方法对时间序列数据进行预测。从可穿戴设备和智能设备得到的数据中获取独到的洞察。小册目录部分内容截
娜布其 20224016017·2022-11-27 21:28

基于机器学习和深度学习，华为开发手写AIoT系统学习小册

学习完本小册后你可以在简历上写：应用不同的人工智能技术，包括机器学习和基于TensorFlow和Keras的深度学习。访问和处理来自各种分布式数据源的数据。对AIoT数据执行有监督和无监督机器学习。基于MLlib和H2O.ai平台，在ApacheSpark框架上实现对IoT数据的分布式处理。基于深度学习方法对时间序列数据进行预测。从可穿戴设备和智能设备得到的数据中获取独到的洞察。小册目录部分内容截
Javaesandyou·2022-11-27 21:26

最好的机器学习和深度学习库

[理解机器学习的意义：人工智能，机器学习和深度学习：您需要知道的一切。|深度学习解释了。|机器学习的解释。|机
cxw9087·2022-11-27 18:01

人工智能、机器学习和深度学习之间，主要有什么区别？

要搞清它们的关系，最直观的表述方式就是同心圆，最先出现的是理念，然后是机器学习，当机器学习繁荣之后就出现了深度学习，今天的AI大爆发是由深度学习驱动的。AI（人工智能）是未来，是科幻小说，是我们日常生活的一部分。所有论断都是正确的，只是要看你所谈到的AI到底是什么。例如，当谷歌DeepMind开发的AlphaGo程序打败韩国职业围棋高手LeeSe-dol，媒体在描述DeepMind的胜利时用到了A
人工智能爱好者·2022-11-27 01:09

kaggle心脏病监测分析案例(数据分析+数据可视化）适合入门新手

本文只涉及数据分析，数据处理和可视化，没有机器学习和深度学习，适合初学者的案例练手，大佬就不用过多参考这篇推文了。importpandas
叶faner～·2022-11-26 19:08

深度学习总结：常见卷积神经网络——AlexNet，VGG，Resnet

深度学习总结：常见卷积神经网络——AlexNet，VGG，Resnet常见模型AlexnetLRN详解ReLU比sigmoid好在哪VGGResnetResidualunit详解学习机器学习和深度学习已经一年多了
Tianlock·2022-11-26 14:37

深度学习和神经网络介绍

深度学习和神经网络介绍文章目录深度学习和神经网络介绍深度学习的介绍目标1.深度学习的概念2.机器学习和深度学习的区别2.1区别1：特征提取2.2区别2：数据量3.深度学习的应用场景4.常见的深度学习框架神经网络的介绍目标
CharlesDavid_coder·2022-11-26 13:14

样本量极少如何机器学习？

在训练样本极少的情况下（几百个、几十个甚至几个样本），现有的机器学习和深度学习模型普遍无法取得良好的样本外表现，用小样本训练的模型很容易陷入对小样本的过拟合以及对
视学算法·2022-11-26 12:42

python 怎么将数组转为列表_【仪光学习】技能分享|不调（diao）包，非Python

-机器学习和深度学习-PyTorchPyTorch的前身是Torch，其底层和T
weixin_39819661·2022-11-26 10:23

python调用tensorflow模型_在浏览器中使用TensorFlow.js和Python构建机器学习模型

概述TensorFlow.js(deeplearn.js)使我们能够在浏览器中构建机器学习和深度学习模型，而无需任何复杂的安装步骤。
weixin_39621870·2022-11-26 00:12

面试必备！卖萌屋算法工程师思维导图—统计机器学习篇

该手册一共分为数据结构与算法、数学基础、统计机器学习和深度学习四个部分。
夕小瑶·2022-11-25 17:05

端到端的含义，统计学习、机器学习和深度学习的区别与联系

什么是端到端（end-to-end）端到端通俗来说就是不需要进行特征提取，输入的是原始的数据，输出的就是最后的结果。经典机器学习方式是以人类的先验知识将raw数据预处理成feature，然后对feature进行分类。分类结果十分取决于feature的好坏。所以过去的机器学习专家将大部分时间花费在设计feature上。那时的机器学习有个更合适的名字叫特征工程（featureengineering）随
ddwyz·2022-11-25 09:30

【BAT机器学习面试题】前100题汇总及勘误（上）

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，通俗成体系且循序渐进。  
深度学习世界·2022-11-25 05:02

机器学习+深度学习入门

本文的材料引用自李宏毅老师的MACHINELEARNING2021SPRING课程，我在第一次看这个课程时真的被震撼到了，原来机器学习可以这么讲，并且非常丝滑的引出了DeepLearning等一系列概念，在之前为了入门机器学习和深度学习也单独看了很多文章
JustLorain·2022-11-25 01:00

机器学习和深度学习资料合集

机器学习和深度学习资料合集注:机器学习资料篇目一共500条,篇目二开始更新希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多．此外
Tsingke·2022-11-24 17:42

【零基础深度学习入门学习笔记】——使用Python和Numpy构建神经网络模型[1]

零基础入门深度学习第一节：机器学习和深度学习综述使用Python和Numpy构建神经网络模型【1】零基础入门深度学习前言一、问题定义——波士顿房价预测二、构建模型流程1.数据处理2.模型设计3.训练配置总结前言接下来跟随书本中的教程
婴源·2022-11-24 14:26

计算机视觉学习路线

计算机视觉学习路线为了帮助小伙伴们更快更好的学习机器学习和深度学习这门课程，本人总结了一套具体的学习路线，以供参考，如下图。具体的详细路线文字版，已经放入百度网盘中，可进行查阅翻看。
学习baba酱·2022-11-24 11:46

机器学习入门 01 —— 机器学习概述

文章目录系列文章机器学习概述1.1、人工智能概述1人工智能应用场景2人工智能小案例3人工智能发展必备三要素4人工智能、机器学习和深度学习5小结1.2、人工智能发展历程1.3、人工智能主要分支1计算机视觉
来一碗锅巴洋芋·2022-11-24 00:01

情感分析中机器学习和深度学习的运用

情感分析分成情感倾向分析和情感倾向程度分析。情感倾向分析其实是一个分类问题，粗一点的话呢可以分两类，正面情感和负面情感。细一点的话呢，甚至可以分成喜怒哀乐等。而情感倾向度分析，语言所表达的情感的强烈程度。下面我将介绍几种方法来进行情感倾向分析。进行情感分析最快或者说是最基本的方法是使用市面上成熟的工具包来进行分析，像snowNLP。或者使用神经网络，例如深度神经网络，或者循环神经网络的方式来处理，
langsiming·2022-11-23 21:37

10个python常用机器学习及深度学习库!

Python在诸多领域都有非常优异的表现，比如：人工智能、机器学习、深度学习、网络爬虫、游戏开发、数据分析等，而在不同的领域中Python还内置了很多第三方库，拿来即用，十分方便，也正因如此Python在机器学习和深度学习领域得到了很好的应用
oldboyedu1·2022-11-23 20:53
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