菜菜机器学习笔记第7页

机器学习笔记

目录机器学习基本概念介绍深度学习反向传播前向传播反向传播pytorch梯度下降算法卷积神经网络（CNN）卷积层池化层自注意力机制（self-attention）循环神经网络（RNN）长短期记忆递归神经网络（LSTM）Transformer自监督学习（Self-SupervisedLearning）BERT预训练（Pre-train）微调（Fine-tune）机器学习基本概念介绍机器学习≈机器自动寻

czyxw·2023-11-21 01:57

菜菜：故事会《十二生肖的故事》准备

在小壹的推动下，终于决定在3月9号举办第一场线下故事会《十二生肖的故事》。一、签到时间期间，播放《十二生肖》视频二、相互介绍，介绍流程，问答热场10分钟三、《十二生肖的故事》精读40分钟（张贴告示，行云布雨活动）四、欣赏《十二生肖》立体书10分钟五、手工纸盘画20分钟六、活动彩蛋5分钟七、活动总结，合影5分钟传统的十二生肖故事我们都已听说过，细节超级丰富的新版生肖故事有没有读过？来自台湾绘本大师赖

爱读书的菜菜·2023-11-21 00:28

机器学习笔记 - 使用 PyTorch 的多任务学习和 HydraNet

一、HydraNet简述特斯拉使用了一个模型可以解决他们正在处理的每一项可能的任务。例如：物体检测、道路曲线估计、深度估计、3D重建、视频分析、物体追踪、ETC等等。以下是在NVIDIAGPU上以3种不同配置运行的2个计算机视觉模型的基准测试。在第一个配置中，我们运行语义分割模型。在第二种配置中，我们堆叠了单目深度估计模型。在第三种配置中，我们正在构建一个能够同时完成这两项任务的HydraNet。

坐望云起·2023-11-20 22:24

吴恩达机器学习笔记

一、机器学习1.1机器学习定义1.2监督学习supervisedlearning1.2.1监督学习定义给算法一个数据集，其中包含了正确答案，算法的目的是给出更多的正确答案如预测房价（回归问题）、肿瘤良性恶性分类（分类问题）假如说你想预测房价。前阵子，一个学生从波特兰俄勒冈州的研究所收集了一些房价的数据。你把这些数据画出来，看起来是这个样子:横轴表示房子的面积，单位是平方英尺，纵轴表示房价，单位是千

六本木砍王刀哥·2023-11-20 18:30

【Machine Learning】机器学习笔记-(上半部分)

初识机器学习文章目录初识机器学习一，机器学习-1.机器学习定义-2.机器学习算法分类-1.2.1监督学习定义-1.2.2回归问题-1.2.3分类问题-1.3无监督学习-1.3.1无监督学习定义-1.3.2聚类算法二，单变量线性回归-2.1单变量线性回归函数-2.2平方误差函数(代价函数)-2.2.1只考虑θ1θ_1θ1的代价函数-2.2.2θ0θ_0θ0，θ1θ_1θ1都考虑的代价函数-2.3梯度

君问归期魏有期·2023-11-20 18:23

淘菜菜订单怎样取消？退货有何规则？

淘菜菜是现在很多上班族都会选择网购买菜的一个方式，毕竟平时也很忙，因此越来越多人熟知，但是也会出现自己买了之后又不想要了的情况，这个时候可以取消订单吗?退货的话有什么规则呢?

氧惠导师·2023-11-20 15:08

机器学习笔记 - 了解常见开源文本识别数据集以及了解如何创建用于文本识别的合成数据

一、部分开源数据集以下是一些英文可用的开源文本识别数据集。ICDAR数据集：ICDAR代表国际文档分析和识别会议。该活动每两年举行一次。他们带来了一系列塑造了研究社区的场景文本数据集。例如，ICDAR-2013和ICDAR-2015数据集。MJSynth数据集：该合成词数据集由牛津大学视觉几何组提供。该数据集由综合生成的900万张图像组成，涵盖9万个英语单词，并包括我们工作中使用的训练、验证和测试

坐望云起·2023-11-20 07:20

2019-01-26

图片发自App今天下班回家，妹妹煮了小时候吃的菜菜，好好吃，玉米土豆番茄一起煮的好吃，都吃了两碗饭，还好今天没有课，感觉今天一天特别想睡觉。我现在瞌睡来迷了。要洗脸，睡觉。姐妹们，晚安。

茶女子张怡·2023-11-20 05:32

你听过上汤浸菠菜吗？比上汤娃娃菜还好吃

上汤浸菠菜菜肴口味姜汁味[材料]菠菜300克，草菇20克，松花蛋1/2个，枸杞子15克，胡萝卜25克。姜片10克，精盐1小匙，味精、鸡粉、香油各1/2小匙，大骨汤50克，植物油2大匙。

89不离食·2023-11-20 03:56

【易效能】2.0践行时间管理第13周周检视

年教育主题讲师3、易效能时间管理合伙人90天目标检视:1、每周>4次运动2、每天1篇读书笔记3、每周>4次亲子演讲练习本周目标检视:备注:做八大关注全部或部分检视一、健康这一周睡得比较充分，运动4次，整理了素菜菜谱图片发自

Tina860928·2023-11-19 22:27

机器学习笔记：EM算法（期望最大算法）

1算法介绍1.0EM算法的引入EM算法主要解决的问题是，具有隐变量的混合模型的参数估计，即其极大似然估计如果是简单的问题，我们可以直接求出P(x|θ)的时候，我们可以直接用最大似然估计来求出解析解但如果在模型中有了隐变量之后，就不太好求解析解P(x|θ)了，也就无法用最大似然估计来得到最佳的θ——》这时候就需要EM算法了1.1EM算法介绍EM算法是一个迭代的算法，其会不断地更新θ，直至收敛。第t轮

UQI-LIUWJ·2023-11-19 20:17

机器学习笔记 - Ocr识别中的文本检测EAST网络概述

一、文本检测文本检测简单来说就是找到图像中可以出现文本的区域。例如，请参见下图，其中在检测到的文本周围绘制了绿色边框。在进行文本检测时，你可能会遇到两种情况具有结构化文本的图像：这是指具有干净/均匀背景和常规字体的图像。文本大多密集，行结构正确，文本颜色均匀。带有非结构化文本的图像：这是指复杂背景上带有稀疏文本的图像。文本可以具有不同的颜色、大小、字体和方向，并且可以出现在图像中的任何位置。对这些

坐望云起·2023-11-19 08:28

机器学习笔记（六）——机器学习概念：多项式回归与pipeline、偏差和方差、L1正则与L2正则

一、多项式回归与sklearn中的Pipeline之前已经学习了简单线性回归，其输入特征值有一维，即y=θ0+θ1x1;y=\theta_0+\theta_1x_1;y=θ0+θ1x1;当推广到多维特征，即多元线性回归：y=θ0+θ1x1+θ2x2+…+θnxn。y=\theta_0+\theta_1x_1+\theta_2x_2+…+\theta_nx_n。y=θ0+θ1x1+θ2x2+…+θn

爱学习的老青年·2023-11-16 23:26

Acwing4440. 照相

注意，这是错误的代码，甚至样例都没有过本菜菜还没有找到更正的方法，欢迎并跪求路过的大佬指出错误，谢谢！！#include#include#include#includeusingnam

海风许愿·2023-11-16 16:12

机器学习笔记（伪标签）/论文笔记 Pseudo-Label: The Simple and Efficient Semi-Supervised Learning Method for Deep Neu

Pseudo-Label:TheSimpleandEfficientSemi-SupervisedLearningMethodforDeepNeuralNetworks20131伪标签未标记的数据由监督学习网络标记。（将具有最大预测概率的类作为伪标签）然后使用标记数据和伪标记数据训练网络。2伪标签的损失函数损失函数分为真实标签部分和伪标签部分伪标签部分的权重使用a(t)来进行调节，如果a(t)特别

UQI-LIUWJ·2023-11-16 12:24

Ridge和Lasso回归代码实现--Tensorflow部分

Ridge和Lasso回归代码实现–Tensorflow部分–潘登同学的机器学习笔记python版本–3.6;Tensorflow版本–1.15.0;编辑器–Pycharm文章目录Ridge和Lasso

PD我是你的真爱粉·2023-11-16 10:45

吴恩达机器学习笔记26-样本和直观理解1（Examples and Intuitions I）

从本质上讲，神经网络能够通过学习得出其自身的一系列特征。在普通的逻辑回归中，我们被限制为使用数据中的原始特征?1,?2,...,??，我们虽然可以使用一些二项式项来组合这些特征，但是我们仍然受到这些原始特征的限制。在神经网络中，原始特征只是输入层，在我们上面三层的神经网络例子中，第三层也就是输出层做出的预测利用的是第二层的特征，而非输入层中的原始特征，我们可以认为第二层中的特征是神经网络通过学习后

weixin_34221773·2023-11-15 21:58

机器学习笔记（三）

枯鱼过河泣·2023-11-11 17:50

【GNN】一文读懂图卷积GCN

作者：苘郁蓁来源：知乎专栏郁蓁的机器学习笔记。编辑：happyGirl整理：浅梦的学习笔记具体来说，本文包括什么：图网络的有哪些种类，它们之间的区别和联系是什么？图卷积的地位，图卷积怎么理解？

zenRRan·2023-11-11 11:33

吴恩达机器学习笔记--第三周-4.解决过拟合问题

week3-4.SolvingtheProblemofOverfitting一、TheProblemofOverfittingunderfitting=highbias；overfitting=highvariance。避免过拟合的方法：二、CostFunction在代价函数J中对每个参数theta加入正则化项（罚函数），从而使所有的参数变小。但是不对theta0增加正则化项。若正则化项中的系数l

Loki97·2023-11-10 17:28

机器学习笔记 - WGAN生成对抗网络概述和示例

一、简述WassersteinGAN或WGAN是一种生成对抗网络，它最小化地球移动器距离(EM)的近似值，而不是原始GAN公式中的Jensen-Shannon散度。与原始GAN相比，它的训练更加稳定，模式崩溃的证据更少，并且具有可用于调试和搜索超参数的有意义的曲线。Wasserstein生成对抗网络（WassersteinGAN）是生成对抗网络的扩展，它既提高了训练模型时的稳定性，又提供了与生成图

坐望云起·2023-11-10 08:23

机器学习笔记(四)

聚类算法K-means分为两个步骤查看每个点并将其分配给最近的集群质心将每个簇质心移动到所有具有相同颜色的点的平均值。损失函数J也叫失真函数Distortion选择聚类数量

半岛铁盒@·2023-11-08 19:01

机器学习笔记(3)

Adam算法Adam主要是用于梯度下降方面的优化,在不同的参数中给定不同的下降速率α主要应用在compile方面,加了一个优化器,初始学习速率是0.001,在运行时会自我调整精确度和召回率P,R调和均值,选择更好的算法右下角为公式.决策树判断的过程中像树一样选择从上到下分别是:根节点,决策节点,叶子节点在决策树的特征选择中,使用不同的特征,效果也不同什么时候停止继续向下分裂?1.当一个节点纯度达到

半岛铁盒@·2023-11-08 19:30

FlyAI小课堂：python机器学习笔记：深入学习决策树算法原理

分类技术（或分类法）是一种根据输入数据建立分类模型的系统方法，分类法的例子包括决策分类法，基于规则的分类法，神经网络，支持向量机和朴素贝叶斯分类法。这些技术都使用一种学习算法（learningalgorithm）确定分类模型，该模型能够很好的拟合输入数据中类标号和属性集之间的联系，学习算法得到的模型不仅要很好地拟合输入数据，还要能够正确的预测未知样本的类标号。因此，训练算法的主要目标就是建立具有很

iFlyAI·2023-11-07 16:50

python机器学习笔记：ID3决策树算法实战

ID3算法是一种贪心算法，用来构造决策树，ID3算法起源于概念学习系统（CLS），以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准，即在每一个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准，然后继续这个过程，直到生成的决策树能完美的分类训练样例。在此之前，推荐大家可以多在FlyAI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站

iFlyAI·2023-11-07 16:20

【免费生产力工具】CodeGeeX: AI代码自动补齐、对话、自动注释

清华校友确实强，我是菜菜。我是在vscode里面装的插件，直接搜索就行。多的就不bb了，大家试试吧，确实好用。

思考实践·2023-11-06 17:06

机器学习笔记5-2：Transformer

*注:本博客参考李宏毅老师2020年机器学习课程.视频链接目录1Seq2seq2Encoder3Decoder3.1AT汉字的产生如何输出不定长向量避免一步错，步步错3.2NAT3.3Training3.4Tips3.4.1CopyMechanism（复制机制）3.4.2GuidedAttention3.4.3BeamSearch3.4.4Learningratescheduling3.4.5Ba

Acetering·2023-11-06 15:44

机器学习笔记：RNN值Teacher Forcing

1基本介绍Teacherforcing是一种在训练循环神经网络（RNN）时使用的技术，尤其是在序列生成任务中，如机器翻译、文本生成或语音合成。这种方法的目的是更有效地训练网络预测下一个输出，给定一系列先前的观察结果。1.1标准RNN训练过程的问题当训练一个用于序列生成的RNN时，通常会让网络预测序列中的下一个元素。（这种模式又被称为free-runningmode/autoregressivemo

UQI-LIUWJ·2023-11-06 15:07

hackergame2023菜菜WP

文章目录总结Hackergame2023更深更暗组委会模拟器猫咪小测标题HTTP集邮册Dockerforeveryone惜字如金2.0Git?Git!高频率星球低带宽星球小型大语言模型星球旅行日记3.0JSON⊂YAML?总结最近看到科大在举办CTF比赛，刚好我学校也有可以参加，就玩了玩。个人比较菜，下班时间玩了几天，感觉挺有趣也有难度，感觉偏学术和代码水平多一些吧，还是不错的官方也已经放出WP了

sec0nd_·2023-11-05 19:18

愿安阳无恙

多多买菜，淘菜菜，美团上，安阳地区的菜全部抢购一空。今天早上，同事在微信群里说买菜去了，菜价都涨的不少。幸亏老公前两天休息时买了三棵大白菜、几个土

芊蔚浅语·2023-11-05 18:04

青少年抑郁：不一定看起来很悲伤，家长应提防

by@菜菜_DL精神障碍其实是比高血压还要更常见的疾病，而抑郁也是一种很常见的精神障碍。根据GBD2016的数据，估计有14.71%的中国人患有各种精神障碍、3.62%的中国人患有抑郁。

Oliver_G·2023-11-05 11:27

NO.6周记绽放最好的自己

从最开始我犹豫是否报名，到后来确定参加，准备自我介绍，参与竞拍菜菜并且第一个成功牵手菜菜，和小伙伴共同参与活动，后来自己成功被拍卖，最后没有勇气去回顾整个过程，到现在坐下来复盘这件事情。

爱看星空·2023-11-05 11:17

机器学习笔记 - 感知器的数学表达

一、假设前提感知机（或称感知器，Perceptron）是FrankRosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室（CornellAeronauticalLaboratory）时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈神经网络，是一种二元线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1。感知机是神经网络的雏形，同时也是支持向量机的基础，感知机对应

坐望云起·2023-11-04 12:41

吴恩达的机器学习笔记-写在前面

作为一个还没找到编程工作的的伪程序员，我都不好意思自封非科班程序员。今年是2018年11月，基本上，这一年就算过去了。我是今年毕业，不过7月份头脑发热，转正一个月后就裸辞了。想想心也是真大，说辞就辞，完全不考虑今年这样恶劣的就业环境。这不，你们看，报应来了，到现在都没有工作，只能来写写文章，通过文字来排解内心的焦虑。我在辞职的那家公司工作了大概有半年，工作是产品助理，日常琐碎的事情较多，但也基本应

吾儿滨滨·2023-11-03 03:51

李宏毅机器学习笔记.Flow-based Generative Model(补)

文章目录引子生成问题回顾：GeneratorMathBackgroundJacobianMatrixDeterminant行列式ChangeofVariableTheorem简单实例一维实例二维实例网络G的限制基于Flow的网络构架G的训练CouplingLayerCouplingLayer反函数计算CouplingLayerJacobian矩阵计算CouplingLayerStacking1×1

oldmao_2000·2023-11-03 02:59

【菜菜研科研小BUG记录】【Latex写作方面1】不定期更新

Black__Jacket·2023-11-02 22:27

python one class svm_Python机器学习笔记：One Class SVM

前言最近老板有一个需求，做单样本检测，也就是说只有一个类别的数据集与标签，因为在工厂设备中，控制系统的任务是判断是是否有意外情况出现，例如产品质量过低，机器产生奇怪的震动或者机器零件脱落等。相对来说容易得到正常场景下的训练数据，但故障系统状态的收集示例数据可能相当昂贵，或者根本不可能。如果可以模拟一个错误的系统状态，问题就好解决多了，但无法保证所有的错误状态都被模拟到，所以只能寻找单样本检测相关的

weixin_39575775·2023-11-02 08:56

单样本检测方法-One Class SVM

Python机器学习笔记——OneClassSVM前言最近老板有一个需求，做单样本检测，也就是说只有一个类别的数据集与标签，因为在工厂设备中，控制系统的任务是判断是是否有意外情况出现，例如产品质量过低，

试一试名字能有多长·2023-11-02 08:55

出国旅行不想跟团也不懂英语？那这篇文章你绝对不能错过

就在几天前，一向风流倜傥的老大非常难得的愁眉苦脸，汇报完工作的我刚准备开溜，就被叫住了：菜菜，学的怎么样了？“挺好的，非常感谢老大给我推荐的方法！我家二狗子也在跟我一起学！”

香菜同学·2023-11-02 00:33

花田醉

月季是可以花开不断的：小草花也尽显雅致：用风兰盆栽种吊挂的石斛兰开花自带仙气：疫情在家添置的“田”，种些菜菜。为醉而种的葡萄，做成酒——甚好！

略丽·2023-11-01 21:29

梯度提升树算法原理与python实战——机器学习笔记之集成学习PartⅣ

***TheMachineLearningNotingSeries***目录1梯度提升算法原理梯度提升算法的原理梯度提升优化参数的过程2梯度提升回归树3梯度提升分类树4用python实现梯度提升算法1梯度提升算法原理梯度提升树采用向前式分步可加建模方式，每次迭代仅需估计当前模型，而且每个模型进入“联合投票委员会”时不会影响之前的模型。在迭代过程中基于损失函数，采用梯度下降法，找到使损失函数下降最快

搏努力概形·2023-11-01 09:51

见微知著，你真的搞懂Google的Wide&Deep模型了吗？

这里是「王喆的机器学习笔记」的第三十二篇文章。

王喆的机器学习笔记·2023-11-01 06:54

菜菜之路-C语言求阶乘和

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、阶乘是什么？二、思想1.思路12.思路2总结前言C语言其实要学好并不简单碰到一道题我们有时根本无从下手，其实要想学好它，必须要有一个好的思想，思想是学会其他东西的基础一、阶乘是什么？形如6！=1*2*3*4*5*6但不要忘记0！=1.二、思路1factoria-阶乘的意思。首先我们能想到613-617行这个内层for循

似懂非懂的德牧·2023-10-31 14:46

机器学习笔记 - 神经辐射场（NeRF）的简要概述

一、简述神经辐射场十分重要。在表示和渲染3D场景领域，神经辐射场(NeRF)在准确性方面取得了巨大突破。给定底层场景的多个图像，NeRF可以从任意视点重建该场景的高分辨率、2D渲染图。与局部光场融合(LLFF)和场景表示网络(SRN)等现有技术相比，NeRF更能够捕获场景外观和几何形状的复杂组成部分（例如，依赖于视图的反射和复杂的材料）。NeRF的研究目的是合成同一场景不同视角下的图像。方法很简单

坐望云起·2023-10-31 09:46

机器学习笔记（含图像处理）

一、回归1.梯度下降梯度下降是通过不断更新各个变量的参数得到代价函数的全局最小值，更新方式为：原来的参数-步长×代价函数对参数的偏导。注意：迭代次数和步长需要由自己设定。越接近最小值时，代价函数对参数的偏导（即斜率）就越小，则达到最小值就越慢。代码：defgradientDescent(X,y,theta,alpha,iters):temp=np.matrix(np.zeros(theta.sha

鼎__·2023-10-31 08:28

第一次做饭吃

切完了，我把芹菜菜放到一边，然后拿起肉来放到菜板上。又拿起了菜刀切切切啦。芹菜和肉都切完了，现在就炒菜了，我打

王紫安爸爸·2023-10-31 07:57

机器学习笔记第一周：概述

1.什么是机器学习非正式定义：使计算机学习的能力没有明确编程的学习领域。正式定义：一个计算机程序可以从经验E学习一些类别的任务T和性能测量P，如果它的性能在任务T中以P作为测量，随着经验E改善，则称这个程序为机器学习。“例子：玩跳棋E=玩许多棋子游戏的经验T=玩跳棋的任务P=程序将赢得下一场比赛的概率一般来说，机器学习可以分为两类：有监督学习和无监督学习2.有监督学习在监督式学习中，我们得到了一个

古木沉舟·2023-10-31 01:08

D5选择大于努力

D5选择大于努力选赛道和调整8组-菜菜项目方向：直播带货项目名称：直播带货第一部分、九大选盘指标【1.定位】个人职业技能、管理层团队管理思维模式提升，中小企业发展战略股权激励【2.用户场景痛点】个人技能有待提高

青菜包·2023-10-30 23:20

Azure - 机器学习：使用 Apache Spark 进行交互式数据整理

目录本文内容先决条件使用ApacheSpark进行交互式数据整理Azure机器学习笔记本中的无服务器Spark计算从AzureDataLakeStorage(ADLS)Gen2导入和整理数据从AzureBlob

TechLead KrisChang·2023-10-30 07:50

【生活点滴】晃晃悠悠的周末

上午就蜷在吊椅上晃呀晃的，看看妈妈养的花花菜菜，看看小区的水和树，秋天的风吹着，真舒服啊。

碎雨花·2023-10-30 04:00

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