Learning理论知识

data science (part3)

K-meansisanunsupervisedlearningalgorithmusedforproblemshavingtodowithclusteringdata.Itfollowsthesequenceofstepsdescribedbelow
garrulousabyss·2024-02-12 06:32

《学习之道》第四章上丨怎么把零碎的信息拼起来--组块记忆法

在MOOC、Coursera上开创最受欢迎的学习课“learninghowtolearn”，数十万人报名。本书一出版即高居美国亚马逊学习类图书榜首，
脑科学与学习方法技能·2024-02-12 06:52

《十几岁孩子的正面管教》共读第十五天

一、理论知识摘要特别时光与你平常和孩子呆在一起的时间不一样，而是事先安排好的一段时间，像任何重要会议一样不容变更。
琪翼果·2024-02-12 04:39

fast.ai 机器学习笔记（一）

机器学习1：第1课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-1-84a1dc2b5236译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0来自机器学习课程的个人笔记
绝不原创的飞龙·2024-02-12 03:25

Kaggle Intro Model Validation and Underfitting and Overfitting

ModelValidationModelvalidationisthecornerstoneofensuringarobustandreliablemachinelearningmodel.It'stherigorousassessmentofhowwellyourmodelperformsonunseendata
卢延吉·2024-02-12 03:52

说LUNA之前

因为LUNA，作为心理学硕士毕业的妈妈有了很多实践所学理论知识的机会，有了很多管理的思考，并且触类旁通，与工作还挂挂勾。
春晓草雷·2024-02-12 03:12

day2-Machine Learning Yearning

图片上传失败，请查看原文：https://github.com/iOSDevLog/100-days-of-ai/blob/master/r1-ml/day2-yearning/yearning.ipynbErroranalysisbyparts53.由特定组件进行误差分析假设您的系统是使用复杂的机器学习流水线构建的,并且您希望提高系统的性能。你应该在哪些方面努力改进？通过将错误归因于流水线的特定
iOSDevLog·2024-02-12 01:52

SQL如何实现数据表行转列、列转行？

这里通过表下面三张表进行举例SQL创建数据库和数据表数据表示例数据分别如下：data_learning.product_order（商品销量表）：data_learning.product（商品信息表）
可口可乐Vip·2024-02-11 23:07

Q-learning

原文：https://blog.csdn.net/qq_30615903/article/details/80739243Q-learning是强化学习算法中value-based的算法，Q即为Q（s,
de_b952·2024-02-11 23:28

2021-07-29——第28课：加餐音频《生活中常有的自动化模式》1——学习打卡

我现在身有感触觉察的重要性，如果你不觉察到，那么，再多的专业、理论知识也没用。我身边一些人，就是没觉察到
a吃饭·2024-02-11 22:25

晨间日记（2019年6月17日）

习惯养成：坚持徒步，坚持学习周目标·完成进度《中国诗词大会》第一季下册继续阅读学习·信息·阅读学理论知识，理论武装头脑。健康·饮食·锻炼1
绫绦·2024-02-11 20:55

C语言常见面试题：C语言中如何进行机器学习编程？

以下是一些基本步骤和注意事项，帮助你开始在C语言中进行机器学习编程：选择合适的机器学习库:选择一个适合C语言的机器学习库，如MLpack、Shark、DL4J（DeepLearningforJava）等
广寒舞雪·2024-02-11 20:06

深度学习路线，包括书籍和视频

入门阶段：理解基础知识：书籍：《深度学习》（DeepLearning）IanGoodfellow,YoshuaBengio和AaronCourville著。这是深度学习领域的权威书籍，适合初学者。
jjm2002·2024-02-11 19:25

论文笔记：相似感知的多模态假新闻检测

整理了RecSys2020ProgressiveLayeredExtraction:ANovelMulti-TaskLearningModelforPersonalizedRecommendations
图学习的小张·2024-02-11 19:11

Data Augmentation and Deep Learning Methods in SoundClassification: A Systematic Review

文章为翻译，仅供学习参考论文原地址：DataAugmentationandDeepLearningMethodsinSoundClassification:ASystematicReview作者：OlusolaO.Abayomi-Alli
ggqyh·2024-02-11 18:05

Deep Learning for Audio Signal Processing

论文地址：DeepLearningforAudioSignalProcessing|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore作者：HendrikPurwins,BoLi,TuomasVirtanen
ggqyh·2024-02-11 18:34

论文学习1----理解深度学习需要重新思考泛化Understanding deep learning requires rethinking generalization

——论文地址：Understandingdeeplearningrequiresrethinkinggeneralization1、有关新闻1.1新闻一：参考1：机器之心尽管深度人工神经网络规模庞大，但它们的训练表现和测试表现之间可以表现出非常小的差异
夏洛的网·2024-02-11 18:02

OpenMLDB 作为中国唯一的特征平台产品入选 2023 Gartner 研究报告

在国际权威咨询与研究机构Gartner发布的重要研究报告《TheLogicalFeatureStore:DataManagementforMachineLearning》(《逻辑特征存储：机器学习的数据管理
·2024-02-11 18:39

每周编辑精选｜FewJoint 基准数据集上线、科技部监督司发布 AI 新规

小样本学习(Few-shotLearning)是指像人类一样能够通过很少的样本来学习掌握新任务。这一领域已经成为机器学习社区的热点，并被认为是推动机器智能接近人类智能的关键方向之一。
·2024-02-11 18:48

因果学习及反因果学习（论文翻译）

OnCausalandAnti-causalLearning本博文对论文OnCausalandAnti-causalLearning的摘要和模型部分做了翻译和小修改，本论文主要描述因果学习中常见的几类基于函数估计的模型
三分钟湿度·2024-02-11 18:32

多视图特征学习 Multi-view Feature Learning既可以被看作是一种学习框架，也可以被看作是一种具体的学习算法！

Multi-viewFeatureLearning1.多视图特征学习Multi-viewFeatureLearning的基本介绍总结1.多视图特征学习Multi-viewFeatureLearning的基本介绍多视图特征学习是一种利用多视图数据集来进行联合学习的机器学习方法
小桥流水---人工智能·2024-02-11 15:10

案例：使用RPA工具影刀抓取HTTP数据（更便捷的数据抓取，复习HTTP协议、字典和列表）

使用RPA工具影刀抓取HTTP数据（复习HTTP协议、字典和列表）目的使用轻量代码工具，简单几行实现复杂代码才能实现的功能，一可便于学习各涉及的理论知识，二可便于进一步学习使用语言进行编写，更加稳定。
fo安方·2024-02-11 15:30

fast.ai 机器学习笔记（四）

机器学习1：第11课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-11-7564c3c18bbb译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0
绝不原创的飞龙·2024-02-11 14:57

Deep Learning for Anomaly Detection: A Review（翻译）

前言一、引言二、异常检测：问题的复杂性和挑战1.主要问题复杂性2.深度异常检测所面临的主要挑战三、用深度异常检测应对挑战1.预备工作2.深度异常检测方法的分类四.深度学习的特征提取1.预训练模型2.特定的特征提取模型五.学习常态的特征表征(特征提取器即分类器，即时连接同步训练的特征提取器和分类器)1.通用规范特征学习1.1自动编码器。(特征提取器即分类器）1.2生成对抗网络。(AnoGAN,f-A
appron·2024-02-11 14:50

MIA | Multi-modal contrastive mutual learning and pseudo-label re-learning for semi-supervised medic

MIA|Multi-modalcontrastivemutuallearningandpseudo-labelre-learningforsemi-supervisedmedicalimagesegmentation
CodeCognizer（代码认知者）·2024-02-11 14:50

fast.ai 深度学习笔记（六）

深度学习2：第2部分第12课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/deep-learning-2-part-2-lesson-12-215dfbf04a94译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0
绝不原创的飞龙·2024-02-11 14:13

梯度提升树系列7——深入理解GBDT的参数调优

目录写在开头1.GBDT的关键参数解析1.1学习率（learningrate）1.2树的数量（n_estimators）1.3树的最大深度（max_depth）1.4叶子节点的最小样本数（min_samples_leaf
theskylife·2024-02-11 14:40

deep learning update error loss = nan

为什么用tensorflow训练网络，出现了loss=nan最常见的原因是学习率太高。对于分类问题，学习率太高会导致模型「顽固」地认为某些数据属于错误的类，而正确的类的概率为0（实际是浮点数下溢），这样用交叉熵就会算出无穷大的损失函数。一旦出现这种情况，无穷大对参数求导就会变成NaN，之后整个网络的参数就都变成NaN了。解决方法是调小学习率，甚至把学习率调成0，看看问题是否仍然存在。若问题消失，那
xyq_learn·2024-02-11 14:52

【转】微波射频工程师必读经典参考书

成为一名优秀的微波射频工程师，除实际工作经验的积累外，理论知识也非常重要。
AdelaideLiu·2024-02-11 13:46

微波射频工程师必读经典参考书

成为一名优秀的微波射频工程师，除实际工作经验的积累外，理论知识也非常重要。
qq_23371267·2024-02-11 13:45

2018年3月2、3日训练总结

：运球队员：周六7个，周日8个3号场地教练：阿达、将美佐OnSaturdayandSundaywetriedtocreatemotivatingenvironmentforthekidstoenjoylearningfootball
Ada_3f27·2024-02-11 11:25

fast.ai 机器学习笔记（三）

机器学习1：第8课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-8-fa1a87064a53译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0来自机器学习课程的个人笔记
绝不原创的飞龙·2024-02-11 10:19

《极致C语言》第10章 -- Unix 内核及其体系结构

《极致C语言》第10章–Unix内核及其体系结构extreme-c-learning-notesch10《极致C语言》第10章--Unix内核及其体系结构《极致C语言》第10章--Unix内核及其体系结构
平平无奇打工 Yang·2024-02-11 09:57

第二天 寻找了三篇深度学习综述(深度学习，目标检测，图像分割)

##################ImageSegmentationUsingDeepLearning:ASurvey本文梳理了172篇相关文献。本文全面回顾了撰写本文时候的文献。
kim_ed33·2024-02-11 09:16

【EAI 013】BC-Z: Zero-Shot Task Generalization with Robotic Imitation Learning

论文标题：BC-Z:Zero-ShotTaskGeneralizationwithRoboticImitationLearning论文作者：EricJang,AlexIrpan,MohiKhansari
datamonday·2024-02-11 09:14

fast.ai 机器学习笔记（二）

机器学习1：第5课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-5-df45f0c99618译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0来自机器学习课程的个人笔记
绝不原创的飞龙·2024-02-11 08:57

【Paper Reading】VideoBERT: A Joint Model for Videoand Language Representation Learning

数据准备：New_HOINew_verbNew_objectPaperreading：Title:VideoBERT:AJointModelforVideoandLanguageRepresentationLearningAuthor
Joyner2018·2024-02-11 08:54

EENG 34050/EENG VLSI Design

VLSIDesignEENG34050/EENGM40501Preamble1.1IntendedLearningObjectives&OutcomesLearningObjectives·TointroducetheusertotheCadencedesignenvironmentandtheVirtuosotoolset
nicename5·2024-02-11 06:32

CM3035 Advanced Web Development

youcanconsultusatanytimeifyouhaveanyquestions,addWeChat:daixieitBScComputerScienceCM3035-AdvancedWebDevelopmentFinalCoursework:BuildaneLearningappIntroductionDuringthecoursesofar
nicename5·2024-02-11 06:00

七种方法实现Python抓取数据的可视化

Python的scientificstack（一个介绍Python科学计算包的网站）已经完全成熟，并且有各种各样用例的库，包括机器学习（链接：machinelearning），数据分析（链接：dataanalysis
山禾家的猫·2024-02-11 02:08

fast.ai 深度学习笔记（一）

深度学习2：第1部分第1课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/deep-learning-2-part-1-lesson-1-602f73869197译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0
绝不原创的飞龙·2024-02-11 00:45

金钱逗号表示法_使用深度学习逗号法进行端到端运动计划

ForpastfewmonthsIhavebeenveryinterestedintoselfdrivingcartechnology.Thereareinfinitelymanypossibilitiesuponhowyoucanapplyyourmachinelearningknowledgetodeveloppartsoftheselfdrivingcarstack
杨_明·2024-02-10 23:10

DS Wannabe之5-AM Project: DS 30day int prep day9

Q1:HowwouldyoudefineMachineLearning?
wendyponcho·2024-02-10 18:33

六项精进打卡day15-2018.08.27

二、今日分享今天又学到了2个新的知识点，一个是工作中遇到的，一个是帮朋友解决问题学到的，实践是检验知识的唯一途径，虽然学了一堆理论知识，但在实践中却不知道怎么应用，也只是纸上谈兵。
居居long·2024-02-10 18:23

2019-10-17

应该是LearningEnglish而不是LearningaboutEnglish。
ispeaky·2024-02-10 17:30

Datawhale组队学习GNN-task04 数据完整存储与内存的数据集类+节点预测与边预测任务实践

DataWhale开源学习资料:https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/master/GNN6.1数据完全存于内存的数据集类学习在
79f3c66c2fe7·2024-02-10 15:12

try catch 全局_Try .NET全局工具简介-浏览器中的交互式文档和研讨会创建者

trycatch全局IfyoufindyourselflearningC#and.NETandcomeuponthe"RunyourfirstC#Program"documentationyoumayhavenoticeda"Trythecodeinyourbrowser"buttonthatletsyouworkthroughyourfirstappentirelyonline
cunfuxiao7305·2024-02-10 12:03

隐写分析steganalysis深度学习Deep learning卷积神经网络CNN

引言：图像隐写将秘密图像嵌入到载体图像，并尽可能少地修改图像的内容和统计特征，秘密信息可以在两个domain中嵌入：spatialdomain和frequencydomain.空域隐写微量修改像素值，频域隐写通常应用于JPEG图像，通过改变离散余弦变换(DCT)系数来实现。LSB算法将秘密信息嵌入到像素值的最低有效位，算法简单但改变了图像的统计特征。目前提出了许多自适应隐写算法（如空域的那三种)，
夜 枭 子·2024-02-10 12:32

Efficient feature learning and multi-size image steganalysis based on CNN【Zhu-Net基于高效特征学习与多尺度图像隐写分析】

摘要对于隐写分析，许多研究表明卷积神经网络比传统机器学习方法的两部分结构具有更好的性能。然而，仍然有两个问题需要解决：降低隐写分析特征映射的信噪比和对任意大小的图像进行隐写分析。一些算法需要固定大小的图像作为输入，并且由于未充分利用由各种类型的滤波器获得的噪声残差，因此精度较低。本文针对上述问题，设计了一种基于CNN的改进网络结构。首先，我们使用3×3核代替传统的5×5核，并在预处理层优化卷积核。
CV误会了我·2024-02-10 12:01

100天持续行动—Day12

不过由于我的进度已经很慢了，我打算先不深入学习那些资料，而是继续学习后面的unsupervisedlearning,争取早日完成下一个项目，等后面有空时再回过头来把这些补上。
Richard_DL·2024-02-10 10:20
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