机器学习精通第18页

深度学习从入门到不想放弃-1

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

周博洋K·2024-02-20 06:59

基于YOLOv8深度学习的智能车牌检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

阿_旭·2024-02-20 06:51

机器学习入门--LSTM原理与实践

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⋅

Dr.Cup·2024-02-20 05:14

机器学习入门--双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）原理与实践

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

Dr.Cup·2024-02-20 05:14

机器学习入门--循环神经网络原理与实践

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

Dr.Cup·2024-02-20 05:44

机器学习入门--门控循环单元(GRU)原理与实践

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

Dr.Cup·2024-02-20 05:43

机器学习第30天

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

熊猫学猿·2024-02-20 05:49

《微精通》读后感

图片发自App微精通，是什么，看到有点懵，打开书本，开始学习吧，书上写微精通是一种完整独立的实践体系，可以扩展到各个领域中，学习微精通，学会的东西会始终伴随，比如你平衡垒石。

大晨小乐·2024-02-20 05:03

Java和人工智能哪个好？

而在人工智能领域，像机器学习工程师、深度学习工程师、自然语言处理工程师、数据科学家等方向的

华清远见成都中心·2024-02-20 04:50

深度学习疆界：探索基本原理与算法，揭秘应用力量，展望未来发展与智能交互的新纪元

目录什么是深度学习深度学习的基本原理和算法深度学习的应用实例深度学习的挑战和未来发展方向挑战未来发展方向深度学习与机器学习的关系深度学习与人类的智能交互什么是深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法

Srlua·2024-02-20 04:54

机器学习实战2--蒙特卡洛方法与Q-Q图(2022/10/12)

蒙特卡洛方法与Q-Q图文章目录蒙特卡洛方法与Q-Q图蒙特卡洛方法蒙特卡洛的定义和基本步骤一些常用的概率论相关函数使用蒙特卡洛验证大数定理Q-Q图Q-Q图的定义及用途importnumpyasnpfromnumpy.linalgimportinv,eigimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromscipy.statsimportnorm蒙特卡洛方

点灯的棉羊·2024-02-20 03:13

机器学习实战1-基础运用（2022/10/11）

机器学习实战1-基础运用文章目录机器学习实战1-基础运用numpy的简单运用生成矩阵和矩阵的简单操作用pandas库读取、保存csv数据文件read_csv()函数及读入的数据处理to_csv()保存数据

点灯的棉羊·2024-02-20 03:12

机器学习实战Jupyter笔记专栏汇总

机器学习实战Jupter笔记开始博客学校开始的一门机器学习的课程，于是使用jupyter写这门课的作业，顺便将其完善为笔记发表为这个专栏的博客，并将专栏博客链接汇总到这里。

点灯的棉羊·2024-02-20 03:12

BN介绍：卷积神经网络中的BatchNorm

一、BN介绍1.原理在机器学习中让输入的数据之间相关性越少越好，最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。

是Dream呀·2024-02-20 03:03

杂记(九) 本文(4000字) | 推荐免费使用GPT-4的四种工具 |

小酒馆燃着灯·2024-02-20 03:01

Python近似最近邻搜索库之annoy使用详解

概要在大数据时代，处理高维数据集的需求越来越迫切，尤其是在机器学习、推荐系统和自然语言处理等领域。高维数据集中的一个常见问题是最近邻搜索，即找到与给定数据点最接近的数据点。

Rocky006·2024-02-20 02:58

青岛北方互联：视频剪辑师的收入怎么样？

而且如果你对剪辑不精通，找的工作一般都是小公司，这样的公司可能不仅要求你会剪辑，还要拍摄，到最后干的多，赚的少。很多人刚开始做视频拼接员，工资会很低。但如果踏踏实实做上半年的项目，上进，北方互联

互联网新资讯·2024-02-20 02:28

《乡野小神医》林秋（完结篇）全文免费阅读【笔趣阁】

但机缘巧合下，他得到神农传承，成为精通医术，风水，古武……等行业超级精英，全能天才。凭着神农传承，林秋混的风生水起，一步步站到华夏之颠！

寒风书楼·2024-02-20 02:53

Michael Bronstein 最新几何深度学习综述：超越 WL 和原始消息传递的 GNN

在这些场景下，图结构数据的重要性日渐凸显，相关方法取得了一系列初步成功，而一系列工业应用使得图深度学习成为机器学习方向的热门

人工智能与算法学习·2024-02-20 02:26

Michael Brostein 最新几何深度学习综述：超越 WL 和原始消息传递的 GNN

在这些场景下，图结构数据的重要性日渐凸显，相关方法取得了一系列初步成功，而一系列工业应用使得图深度学习成为机器学习

人工智能学家·2024-02-20 02:55

数据挖掘十大经典算法之KNN

一、knn介绍1.K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，属于有监督学习中的分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

我姓许啊·2024-02-20 01:41

《C#从入门到精通》第5章运算符和表达式

声明：本系列笔记参考《C#从入门到精通（第二版）》人民邮电出版社，如果侵犯了您的权益，请立即联系我，QQ：15383472115.1运算符：一、简述： 1.运算符是表示各种不同运算的符号 2.分类：

weixin_46022397·2024-02-20 01:38

【零基础C++从入门到精通】(二) C++基础语法

文章目录参考书籍2.1基本内置类型2.1.1整型整型的存储空间整型的范围整型溢出2.1.2字符型运行所有的ASCII码字符2.1.3浮点型2.1.4布尔型2.2常量和变量2.3操作符2.3.1算数操作符：2.3.2关系操作符：2.3.3逻辑操作符：2.3.4位操作符：2.3.5自增自减操作符：2.3.6赋值操作符：2.3.7条件操作符：2.3.8逗号操作符：2.3.9操作符优先级：2.4类型转换2

大桃子技术·2024-02-20 01:08

matlab从入门到精通 iso,《MATLAB从入门到精通》.(胡晓冬,董辰辉).[PDF]

.1.7workspacebrowser和variableeditor窗口151.7.1workspacebrowser窗口151.7.2variableeditor窗口151.8命令行辅助功能与functionbrowser161.9help171.9.1helpbrowser181.9.2命令窗口查询帮助18第2章矩阵和数组202.1矩阵的创建与组合202.1.1创建简单矩阵202.1.2创建

赵玮龙·2024-02-20 01:08

matlab 2012数学计算与工程分析从入门到精通,MATLAB 2012数学计算与工程分析从入门到精通...

前言第1章MATLAB入门1．1MATLAB概述1．1．1什么是MATLAB1．1．2MATLAB的发展历程1．1．3MATLAB语言的特点1．1．4MATLAB系统1．1．5MATLABR2012a的新特性1．2MATLAB7．14．的工作环境1．2．1启动MATLAB1．2．2命令窗口1．2．3历史窗口1．2．4当前目录窗口1．2．5工作空间管理窗口1．3MATLAB的帮助系统1．3．1联机帮

黄文池·2024-02-20 01:08

java学习笔记《java从入门到精通》

最近才在学java，拿的是《java从入门到精通》这本书的第二版，好厚啊！以前学过c和c++，很多东西感觉有些累赘了，本着把书读薄的心情，记下这个笔记。

CHENGDIEYIm·2024-02-20 01:37

C++从入门到精通第五章（指针与引用）

一、内存分区模型1、内存四区（1）C++程序在执行时，将内存大方向划分为4个区域：①代码区：存放函数体的二进制代码，由操作系统进行管理的。②全局区：存放全局变量和静态变量以及常量。③栈区：由编译器自动分配释放，存放函数的参数值、局部变量等。④堆区：由程序员分配和释放，若程序员不释放，程序结束时由操作系统回收。（2）内存四区的意义：不同区域存放的数据将被赋予不同的生命周期，使编程更灵活。2、程序运行

Zevalin爱灰灰·2024-02-20 01:06

C++从入门到精通第三章（基本控制结构）

一、概述1、语句（1）语句是C++程序中的基本功能单元，任何一条C++语句都会为完成某项任务而进行相关操作。（2）C++语句通常以分号作为结束标志。（3）C++语句按照不同功能大体分为6种类型：①声明语句：用于对程序中的各种实体进行声明、定义及初始化。②表达式语句：用于对程序中的数据进行具体操作和处理。③选择语句：用于实现程序的选择结构。④循环语句：用于实现程序的循环结构。⑤跳转语句：用于实现程序

Zevalin爱灰灰·2024-02-20 01:36

C++从入门到精通(第5版) MRKJ视频讲解+源码+PPT

链接在底部！目录：第1篇基础知识第1章绪论2视频讲解：28分钟1.1C++历史背景21.1.1计算机—20世纪最伟大的发明21.1.2C++发展历程31.1.3C++领域杰出人物31.2常用开发环境51.2.1VisualC++6.051.2.2VisualStudio201951.2.3GCC/G++51.2.4Dev-C61.2.5Eclipse61.3认知C++程序代码71.4C++工程项目

IoT小趴菜·2024-02-20 01:06

C++从入门到精通第四章（数组）

一、数组概述（1）所谓数组，就是一个集合，里面按顺序存放了相同类型的数据元素。（2）数组中的每个数据元素都是相同的数据类型。（3）数组是由连续的内存位置组成的。二、一维数组1、一维数组的定义一维数组是由具有一个下标的数组元素组成的数组，其定义形式如下：[];（1）数据类型是类型说明符，数组名是数组的名字，数组长度是任一值为正整数的int型常量表达式，用来指定数组中元素的个数，即数组的大小。（2）数

Zevalin爱灰灰·2024-02-20 01:06

C++从入门到精通第二章（基本数据类型、运算符和表达式）

一、C++语言的基本数据类型1、数据类型概述（1）C++规定在创建一个变量或者常量时，必须要指定出相应的数据类型，否则无法给变量分配内存。（2）C++中的数据类型大体可以分成三类：基本类型、导出类型和用户定义类型。①基本类型是由C++语言预先定义好的数据类型，包括逻辑型、字符型、整型、浮点型和空值型。②导出类型是由某种已知类型构造出来的数据类型，包括数组、指针和引用。③用户定义类型是指必须由用户给

Zevalin爱灰灰·2024-02-20 01:04

深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归

实现逻辑斯蒂回归解决的问题数学公式logiatic函数损失值代码与线性回归代码的区别数据损失值构造回归的函数结果分析解决的问题logistic适用于分类问题，这里案例(y为0和1，0和1分别代表一类）于解决二分类（0or1）问题的机器学习方法

温柔了岁月.c·2024-02-20 01:58

深度学习中的鲁棒性和泛化性有什么区别

鲁棒性（Robustness）和泛化性（Generalization）是评估模型性能时常用的两个术语，尤其在机器学习和统计建模领域。虽然这两个概念相关，但它们关注的方面有所不同。

智能建造小硕·2024-02-20 01:24

买肉不要再问前腿肉后腿肉，这样问老板，一听就是“行内人”

有一句话叫做360行，行行出状元，这句话说的一点都没错，要不然为什么每一个行业都会有精通的人呢？内行人这个称呼就完全验证了这句话，那号人就是精通某一行业的人。既然有内行人，那就会有内行话。

F_1da0·2024-02-20 01:49

【小尘送书-第十三期】Python从入门到精通（第3版）（软件开发视频大讲堂）

小尘要自信·2024-02-20 01:14

如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能（AI）相关技术

掌握机器学习和深度学习：了解机器学习和深度学习的基本概念，例如神经网络、卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。学习

ABEL in China·2024-02-20 00:43

人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势

概述人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是一种模拟人类智能的技术，通过机器学习、机器视觉、自然语言处理等技术实现智能行为。它在现代科技中的应用非常广泛，涵盖了许多领域。

御翮·2024-02-19 23:35

机器学习

在过去50年，机器学习的研究已经从几个计算机工程师探索计算机是否能学会玩游戏的影响下不断成长，统计领域（在很大程度上忽视计算的考虑）到广泛的学科（该学科产生了基本的学习过程的统计-计算理论）已经设计了许多学习算法

会敲键盘的猩猩·2024-02-19 23:23

tensorflow学习笔记（二）：机器学习必备API

因为我个人的最终目的还是在深度学习上，所以一些深度学习和机器学习模块是必须要了解的，这其中包括了tf.train、tf.contrib.learn、还有如训练神经网络必备的tf.nn等API。

我愛大泡泡·2024-02-19 23:23

机器学习中的特征工程

目录一、特征工程目标二、特征工程内容（一）异常处理（二）特征标准化/归一化（三）数据分桶（四）缺失值处理（五）特征构造（六）特征筛选（特征选择）（七）降维三、代码示例（一）导入数据（二）删除异常值（三）特征构造（四）特征筛选1.过滤式2.包裹式一、特征工程目标对于特征进行进一步分析，并对于数据进行处理。完成对于特征工程的分析，并对于数据进行一些图表或者文字总结。特征工程的主要目的还是在于将数据转换

qq_44980515·2024-02-19 23:52

协调尺度：特征缩放在机器学习中的重要作用

目录一、介绍二、背景知识三、了解功能缩放四、特征缩放方法五、特征缩放的重要性六、实际意义七、代码八、结论一、介绍特征缩放是机器学习和数据分析预处理阶段的关键步骤，在优化各种算法的性能和效率方面起着至关重要的作用

无水先生·2024-02-19 23:50

没风险，每天稳定收入50到100元的两小项目！

如果是几年前我觉得这是不可能的，毕竟手机赚钱还是很遥远的事情，真正能赚钱的是那些对于网络比较精通的人。

好一碗虾汤_·2024-02-19 23:31

机器学习---HMM前向、后向和维特比算法的计算

1.HMMimportnumpyasnp#In[15]:classHiddenMarkov:defforward(self,Q,V,A,B,O,PI):#使用前向算法N=len(Q)#状态序列的大小M=len(O)#观测序列的大小alphas=np.zeros((N,M))#alpha值T=M#有几个时刻，有几个观测序列，就有几个时刻fortinrange(T):#遍历每一时刻，算出alpha值i

三月七꧁ ꧂·2024-02-19 23:23

【机器学习笔记】5 机器学习实践

数据集划分子集划分训练集（TrainingSet）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。验证集（ValidationSet）：也叫做开发集（DevSet），用来做模型选择（modelselection），即做模型的最终优化及确定的，用来辅助我们的模型的构建，即训练超参数，可选；测试集（TestSet）：为了测试已经训练好的模型的精确度。三者划分：训练集、验证集、

RIKI_1·2024-02-19 23:52

机器学习和统计学的区别？

1、本质区别：目标：机器学习的核心目标是建立一个可以自动学习和改进的模型，以预测未知数据。它更关注结果的准确性和模型的泛化能力，通常不关心模型是否可以解释。

小桥流水---人工智能·2024-02-19 23:21

GAN生成对抗性网络

一、GAN原理出发点：机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点，生成模型是无监督学习的关键部分特点：不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段，只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络

Dirschs·2024-02-19 23:19

【解决（几乎）任何机器学习问题】：超参数优化篇（超详细）

假设您的机器学习项⽬有⼀个简单的流程。有⼀个数据集，你直接应⽤⼀个模型，然后得到结果。模型在这⾥的参数被称为超参数，即控制模型训练/拟合过程的参数。

X.AI666·2024-02-19 23:48

机器学习网格搜索超参数优化实战(随机森林) ##4

文章目录基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）数据预处理模块时序特征衍生第一轮网格搜索第二轮搜索第三轮搜索第四轮搜索第五轮搜索基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）导入库#基础数据科学运算库importnumpyasnpimportpandasaspd#可视化库importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#时间模块

恒c·2024-02-19 23:47

机器学习中为什么需要梯度下降

在机器学习中，梯度下降是一种常用的优化算法，用于寻找损失函数的最小值。我们可以用一个简单的爬山场景来类比梯度下降的过程。假设你被困在山上，需要找到一条通往山下的路。

华农DrLai·2024-02-19 23:16

创新设计与技术突破：嵌入式系统在人工智能和机器学习领域的应用前景

嵌入式系统在人工智能和机器学习领域的应用前景非常广阔，创新设计和技术突破将进一步推动这些领域的发展。

迷璃学妹·2024-02-19 23:45

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