Learn 第59页

AI中的强化学习是怎么做的呢？

1.什么是强化学习其他许多机器学习算法中学习器都是学得怎样做，而强化学习（ReinforcementLearning,RL）是在尝试的过程中学习到在特定的情境下选择哪种行动可以得到最大的回报。

人工智能小豪·2023-12-23 15:11

在浏览器中进行深度学习：TensorFlow.js (八）生成对抗网络（GAN）

LeCun对GAN给出了极高的评价：“Therearemanyinterestingrecentdevelopmentindeeplearning…Themostimportantone,inmyopinion

人工智能小豪·2023-12-23 15:11

Transfer Learning（迁移学习）

1.什么是迁移学习迁移学习(TransferLearning)是一种机器学习方法，就是把为任务A开发的模型作为初始点，重新使用在为任务B开发模型的过程中。

人工智能小豪·2023-12-23 15:10

英语（一)

ForeignLanguageLearningAPathtoFollowGreenTransportationFriendsandFriendshopMusicandLEisureLifeLessonsAttitudeIsAltitudeTheMysteryofIfeMakingEveryMinuteCountMedia

灰斗儿·2023-12-23 15:21

2021.12.09｜学习记录与积累｜生命的底色在你不谙世事时已经打好了

WelcometoFirry'slearninglog.Thisisthe_76thdayofmyrecord.——————————欢迎来每日外语朗读小组打卡哦！

SciPsyLearning·2023-12-23 14:31

强化学习--免模型预测与控制

免模型预测与控制强化学习免模型预测与控制免模型预测蒙特卡洛估计时序差分估计时序产分与蒙特卡洛的比较免模型控制Q-learning免模型预测蒙特卡洛估计蒙特卡洛估计方法在强化学习中是免模型预测价值函数的方式之一

无盐薯片·2023-12-23 13:33

Spring 系列（九）AOP源码剖析

5.2.15.release1.1AOP基础用例准备Bean定义@ComponentpublicclassLagouBean{publicvoidtech(){System.out.println("javalearning

Eutopia_510·2023-12-23 13:08

ML学习安排和资源链接

二进制人工智能的博客-CSDN博客第二阶段：认知机器学习吴恩达机器学习【2022中文版教程全集】_哔哩哔哩_bilibili视频5h，看了一点发现后面没字幕了，这个(强推|双字)2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai

Nice night·2023-12-23 13:55

【Neural Network】神经网络学习

在线地址：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html浏览器版神经网络：http://playground.tensorflow.org先mark

下里巴人也·2023-12-23 13:48

图像融合论文阅读笔记：SwinFusion: Cross-domain Long-range Learning for General Image Fusion via Swin Transforme

@article{ma2022swinfusion,title={SwinFusion:Cross-domainlong-rangelearningforgeneralimagefusionviaswintransformer

qiang42·2023-12-23 13:24

图像融合论文阅读：(MFEIF)学习深度多尺度特征集成和边缘注意引导的图像融合

@article{liu2021learning,title={Learningadeepmulti-scalefeatureensembleandanedge-attentionguidanceforimagefusion

qiang42·2023-12-23 13:23

可见与红外光图像融合论文阅读：Visible and Infrared Image Fusion Using Deep Learning

@article{zhang2023visible,title={VisibleandInfraredImageFusionUsingDeepLearning},author={Zhang,XingchenandDemiris

qiang42·2023-12-23 12:20

Spark Machine Learning进行数据挖掘的简单应用（兴趣预测问题）

数据挖掘的过程数据挖掘任务主要分为以下六个步骤：1.数据预处理2.特征转换3.特征选择4.训练模型5.模型预测6.评估预测结果数据准备这里准备了20条关于不同地区、不同性别、不同身高、体重…的人的兴趣数据集（命名为hobby.csv)：id,hobby,sex,address,age,height,weight1,football,male,dalian,12,168,552,pingpang,f

冲鸭嘟嘟可·2023-12-23 10:28

HW4 Speaker classification-SIMPLE (TRANSFORMER)

TaskdescriptionClassifythespeakersofgivenfeatures.Maingoal:Learnhowtousetransformer.Baselines:Easy:R

闪闪发亮的小星星·2023-12-23 10:20

叶武滨时间管理心得4.15

TodayIhavelearnedYEWUBINtimemanagementEnglishversion108class-Completingonebigrockisworth20littlerocks

晨first·2023-12-23 09:55

【Python】dlib 无需编译安装 dlib-19.23.0-cp39-cp39-win_amd64.whl

Dlib介绍DlibisamodernC++toolkitcontainingmachinelearningalgorithmsandtoolsforcreatingcomplexsoftwareinC

horizon08·2023-12-23 09:52

使用 Python 和 scikit-learn 生成和测试第一个机器学习模型

获得有关如何从头到尾创建和运行分类模型的实践经验在此数据科学和机器学习教程中，获取有关如何从头到尾创建和运行分类模型的动手示例。本教程涵盖以下步骤：数据探索数据预处理拆分数据以进行训练和测试准备分类模型使用流水线组装所有步骤训练模型对模型运行预测评估和可视化模型性能建立本教程包括一个用Python编写的JupyterNotebook。您可以通过IBMCloud帐户使用WatsonStudio在IB

人工智能MOS·2023-12-23 08:44

android studio Illegal class file: Class module-info is missing a super type. Class file version 53

今天混淆代码出现这个问题，如下Illegalclassfile:Classmodule-infoismissingasupertype.Classfileversion53根据：https://www.e-learn.cn

buhanzhe·2023-12-23 08:41

算法课 - 最大流问题

课程链接：算法设计与分析-最大流https://www.icourse163.org/learn/BUAA-1449777166?tid=1465293450#/learn/content?

Mike峰·2023-12-23 08:59

论文阅读——Flamingo

Flamingo:aVisualLanguageModelforFew-ShotLearning模型建模了给定交织的图片或支=视频的条件下文本y的最大似然：1VisualprocessingandthePerceiverResamplerVisionEncoder

じんじん·2023-12-23 06:37

Python机器学习之数据探索可视化库yellowbrick-tutorial

背景介绍从学sklearn时，除了算法的坎要过，还得学习matplotlib可视化，对我的实践应用而言，可视化更重要一些，然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维。

civilpy·2023-12-23 06:32

Python机器学习之数据探索可视化库yellowbrick

背景介绍从学sklearn时，除了算法的坎要过，还得学习matplotlib可视化，对我的实践应用而言，可视化更重要一些，然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维。

civilpy·2023-12-23 06:02

机器学习之CPA降维

主成分分析降维fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.decompositionimportPCAimportpylabasplfromitertoolsimportcycleiris

civilpy·2023-12-23 06:31

【DWJ_1703225514】基于Sklearn航空公司服务质量分析

【Talkischeap】#导入库importwarningswarnings.filterwarnings('ignore')importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus

civilpy·2023-12-23 06:56

HOPE

公众号：fanglengyan1107微信号：LengYantheone新浪微博：方冷颜HOPE1LearnfromeverylessonFacethelonelyfearImaginethatthetightrope

方冷颜·2023-12-23 06:46

基于哈里斯鹰算法优化的核极限学习机实现数据分类（附带Matlab代码）

基于哈里斯鹰算法优化的核极限学习机实现数据分类（附带Matlab代码）在机器学习领域，核极限学习机（KernelExtremeLearningMachine，KELM）是一种有效的非线性分类器。

RTX99090·2023-12-23 05:36

Python库---Numpy

众多数据科学和机器学习的库，如Pandas、SciPy、Scikit-learn等，都建立在NumPy的基础上。其高效的数组操作使得复杂的数学计算变得更加简单和高效。二、Numpy是什么？

weixin_74373920·2023-12-23 04:51

用Java解决一个三门问题

packagetext;importjava.util.Scanner;importjava.util.Random;publicclasslearn1{publicstaticvoidmain(String

新赤·2023-12-23 04:45

【Active Learning - 02】Fine-tuning Convolutional Neural Networks for Biomedical Image Analysis...

主动学习系列博文：【ActiveLearning-00】主动学习重要资源总结、分享（提供源码的论文、一些AL相关的研究者）：https://blog.csdn.net/Houchaoqun_XMU/article

Houchaoqun_XMU·2023-12-23 03:22

Deep Learning for Computer Vision with Python

三个模块解读几个比较刷新认知的点：0.介绍0.1书本类容0.2工具1.StarterBundle图像基础图像构成的基础：像素(pixel)ForminganImageFromChannels图像在python中的表示：NumPyarrayRGBvsGBR缩放和宽高比(aspectratio)数据输入从K-NN到参数学习优化方法和正则化优化方法正则化神经网络激活函数（前馈）神经网络神经学习感知器卷积

Robin_Pi·2023-12-23 03:52

ImageProcessing，ComputerVision，DeepLearning中的名词

如下：CV/DL：ComputerVision/DeepLearning计算机视觉/深度学习ML：MachineLearning机器学习AI：ArtificialIntelligence人工智能ANNs

程序媛一枚~·2023-12-23 03:52

3. BlazorSignalRApp 结合使用 ASP.NET Core SignalR 和 Blazor

参考：https://learn.microsoft.com/zh-cn/aspnet/core/blazor/tutorials/signalr-blazor?

HelloRevit·2023-12-23 03:57

【论文笔记】Unsupervised Person Re-identification by Soft Multilabel Learning

笔记目录（部分笔者省略）摘要1.简介2.相关工作无监督RE_ID无监督域自适应多标签分类零镜头学习3.深度软件多标签参考学习3.1问题表述和概述3.2软多标签引导的硬否定挖掘3.3跨视野一致性软多标签学习3.4参考代理学习4.实验4.1数据集基准测试评估辅助数据集4.2实验实施细节4.3与最新方法的比较与基于手工特征表示模型的比较与基于伪标签学习模型的比较与基于无监督域自适应模型的比较4.4消融研

Yo3ngLau·2023-12-23 02:21

基于 Keras 和 Tensorflow 的标签平滑实现

标签平滑的原理解释请见这片博客:标签平滑的原理.目录2.标签平滑出现的意义和背景2.标签平滑以及其作用3.显式的类别标签平滑案例4.标签平滑对损失函数操作案例5.训练过程曲线6.附-辅助函数6.1**learning_rate_sched

FAQ_·2023-12-23 02:19

【计算机图形学】Learning Part Motion of Articulated Objects Using Spatially Continuous NIR

Arxiv上近期刚出的一篇论文：LearningPartMotionofArticulatedObjectsUsingSpatiallyContinuousNeuralImplicitRepresentations

passer__jw767·2023-12-23 02:51

【影像组学入门百问】#38--#40

3.Scikit-learn：一个强大的机器学习库，提供广泛的监督和无监督学习算法、特征提取、模型评估和调优等功能。4.Simple

有Li·2023-12-23 01:54

Attention, Learn to Solve Routing Problems

Attention,LearntoSolveRoutingProblemsWouterKool,HerkevanHoof,MaxWellingUniversityofAmsterdamPublishedinICLR2019MotivationFromahigh-levelperspective

MasterXiong·2023-12-22 22:03

Machine Learning（1）DecisionTree

DecisionTree1概述1.1决策树原理决策树（DecisionTree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在各个行业和领域都有广泛的应用。决策树算法的本质是一种图结构，我们只需要问一系列问题就

江凪水心·2023-12-22 22:23

决策树（Decision Tree)学习笔记

决策树的种类模块sklearn.treetree.DecisionTreeClassifier:分类树tree.DecisionTreeRegressor:回归树tree.export.graphviz

奔跑的白鸥·2023-12-22 22:23

sklearn笔记整理——（二）决策树（decision tree）

决策树官网说明：https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html算法原理将分类（回归）问题考虑成一棵树成长的过程，将特征作为节点，寻找最佳节点与最佳分支

晴空_万里·2023-12-22 22:51

基于决策树（Decision Tree）的bagging算法：随机森林（Random Forest）（包括具体代码）

coding:utf-8-*-#import常用包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#数据完整化和数据数值化fromsklearn.preprocessi

浅行learning·2023-12-22 22:51

决策树和回归树(Decision_Tree_and_Regression_Tree)

参考了统计学习方法，西瓜书，MachineLearnigwithpython做的总结，所以不能作为教程，还包含自己用sklearn做的一些对比实验，原文是写在jupyter上的，这里是直接转为.md导过来的

geter_CS·2023-12-22 22:18

基于MLP完成CIFAR-10数据集和UCI wine数据集的分类

基于MLP完成CIFAR-10数据集和UCIwine数据集的分类，使用到了sklearn和tensorflow，并对图片分类进行了数据可视化展示数据集介绍UCIwine数据集：http://archive.ics.uci.edu

晓宜·2023-12-22 20:36

Next.js与TypeScript从零起步学习笔记-1.项目创建与路由

TypeScript.然而苦等vue3未果,于是转向学习React.鄙人React刚起步,英语渣一名,文章大部分内容为翻译官网示例,并重写,可能会存在与之相违的情况.参考官网:https://nextjs.org/learn

KunHo·2023-12-22 20:40

深度学习（Deep Learning）简介

深度学习（DeepLearning）深度学习在海量数据情况下的效果要比机器学习更为出色。

草明·2023-12-22 20:10

机器学习之随机森林 python

废话不说上代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitf

奋进的大脑袋·2023-12-22 18:08

机器学习——损失函数

【说明】文章内容来自《机器学习——基于sklearn》，用于学习记录。若有争议联系删除。

风月雅颂·2023-12-22 18:38

机器学习——分类评价指标

【说明】文章内容来自《机器学习——基于sklearn》，用于学习记录。若有争议联系删除。1、评价指标对于模型的评价往往会使用损失函数和评价指标，两者的本质是一致的。