jbpm4.4学习入门第20页

先一文掌握强化学习入门路径

机器学习与AI生成创作·2023-02-01 16:57

百度深度学习paddle框架和学习平台

百度飞桨深度学习框架关于使用飞桨框架的一些个人看法关于百度AIStudio平台和飞桨的看法关于平台和框架的几点建议关于使用飞桨框架的一些个人看法一开始我学习机器学习、深度学习入门看的是李宏毅的《机器学习

hsx_20180202·2023-02-01 12:57

KNN 最近邻算法（K近邻）

KNN（K-NearestNeighbor）是机器学习入门级的分类算法，也是最为简单的算法。

wangchuang2017·2023-02-01 10:24

用人话讲解深度学习中CUDA，cudatookit，cudnn和pytorch的关系

江江ahh·2023-01-31 19:04

深度学习入门7-RNN、LSTM和GRU的一个案例代码实现

文章目录一、案例介绍二、代码实现1.引入库并将字符转化为张量2.构建RNN、LSTM和GRU类3.模型训练4.模型评估5.模型预测总结一、案例介绍以一个人名分类器的案例，实例化RNN、LSTM和GRU。数据就是torch官网的人名分类的数据。二、代码实现1.引入库并将字符转化为张量fromioimportopenimportglobimportosimportstringimportunicode

时光轻浅，半夏挽歌·2023-01-31 14:17

深度学习入门教程-1.4 神经网络如何学会预测

咱们已经知道了什么是神经元，而且知道了神经网络如何进行预测，那么它是如何学会这种能力的呢？下面咱们就来说一说。上节说到，神经元之所以可以进行预测，主要是通过公式Y=(x1*w1+x2*w2+x3*w3)+b计算来进行的。但是，权重(w1,w2,w3)和偏差b是怎么得来的呢？你很能要说，你这不是废话吗？是你设定的撒。非也，上节只是为了讲解方便，咱们人工设定了权重和偏差的值。但是，实际中在运用神经网络

xinxiangbobby·2023-01-31 13:39

深度学习入门教程-1.3 神经网络如何进行预测

上一节中我们介绍了神经网络的输入，即如何将图片输入到神经网络中去。那么神经网络是如何根据这些数据进行预测的呢？也就是我们将一张图片输入到神经网络之后，神经网络是如何预测这张图中是否有猫的呢？这个预测的过程其实可以看作是基于一个简单的公式：z=dot(w,x)+b。这个公式中的x代表输入的特征向量，假设特征向量有3个特征，那么x就可以用（x1，x2，x3）来表示。w表示权重，它对应于每个输入的特征，

xinxiangbobby·2023-01-31 13:38

Python学习入门与实践

fromseleniumimportwebdriverfromselenium.webdriver.chrome.optionsimportOptionschrome_options=Options()chrome_options.add_argument('--headless')chrome_options.add_argument('--disable-gpu')driver=webdriv

xmliu·2023-01-31 12:06

机器学习入门概念--心血总结--史上最强--入门必读--回味无穷

申明：本文转载自博客园-飞鸟各投林，觉得对于机器学习入门的概念归纳的很不错，转过来后根据自己的理解对部分内容做了删减补充调整，并作为自己对机器学习理解的回顾，特此记。

听见涛声_Vintner·2023-01-30 15:16

深度学习入门基于Python的理论与实现_第二章_感知机(神经网络基础)

前言本章介绍感知机算法，感知机是由美国学者FrankRosenblatt在1957年提出的，它是作为神经网络（深度学习）的起源的算法。学习感知机的构造是学习通向神经网络和深度学习的一种重要思想。1.感知机是什么感知机接收多个输入信号，输出一个信号。感知机的信号只有1和0两种取值，0对应不传递信号，1对应传递信号。下图为一个接收两个输入信号的感知机。其中x1、x2是输入信号，y是输出信号，w1、w2

吮指原味张·2023-01-30 13:17

深度学习入门04-感知机基本概念和简单逻辑电路

前面的文章我们介绍了Python的基础知识和一些常用的外部库。下面我们将开始学习深度学习的相关内容。首先，我们学习神经网络（深度学习）的起源的算法——感知机。1感知机是什么感知机（Perceptron），有定义为：二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别。这个概念是由美国学者FrankRosenblatt在1957年提出来的，是神经网络和支持向量机的基础。感知机接收多个输入

mario_lover·2023-01-30 13:14

梯度下降算法_梯度下降算法中的偏导公式推导

前言：最近在跟着吴恩达老师(AndrewNg)的视频课程学习机器学习，该视频是2014年拍的，虽然有点老，但理论却并不过时，是非常经典的机器学习入门教程，也正是因为这是入门教程，所以视频中的有些数学知识只给出了结论却未进行推导

weixin_39882948·2023-01-30 12:02

强化学习入门概念介绍

最近偶然接触到了强化学习，折服于其强大的学习能力，遂找了一些论文和中文讲解看了一下，发现很多基础概念不管是中文还是英文都讲解得十分晦涩难懂，我费了很大的力气才终于理清了里面一些框架性的基础概念，这里挖坑对那些看上去晦涩的概念进行更通俗易懂地介绍，如有错误，欢迎指正。1.强化学习的目的在学习过程中，最先困扰我的问题就是，强化学习到底学习了什么？答案是，强化学习主要是学习一种选择策略使得整个选

youeiちゃん·2023-01-30 05:12

机器学习：主题模型

机器学习入门：主题模型1、实验描述本实验是关于主题模型LDA的，首先介绍了LDA的应用方面有哪些？

奔腾游子·2023-01-29 16:48

读书笔记-深度学习入门之pytorch-第五章（含循环实现手写数字识别）（LSTM、GRU代码详解）

目录1、RNN优点：（记忆性）2、循环神经网络结构与原理3、LSTM（长短时记忆网络）4、GRU5、LSTM、RNN、GRU区别6、收敛性问题7、循环神经网络Pytorch实现（1）RNN、LSTM、GRU（2）LSTM+全连接实现手写数字识别8、词嵌入（词向量）9、NGram模型——单词预测10、序列预测（1）全连接方法（2）循环神经网络方法（3）LSTM方法(4)GRU方法1、RNN优点：（记

ZDA2022·2023-01-29 14:48

中国人民大学赵鑫：AI 科研入坑指南

科技评论&智源社区作者|蒋宝尚11月1日上午，在第十九届中国计算语言学大会（CCL2020）上，中国人民大学教师赵鑫作了题为《早期科研的入门》的主题报告，从科研是什么、如何做科研、日常内功如何修炼、深度学习入门

喜欢打酱油的老鸟·2023-01-29 13:01

tensorflow 十四强化学习Q-learning

一个最简单的例子：https://blog.csdn.net/u012465304/article/details/80905202深度强化学习入门：用TensorFlow构建你的第一个游戏AI：https

lijil168·2023-01-29 11:24

【机器学习】什么是随机马尔科夫决策过程？

系列文章目录第十八章Python机器学习入门之强化学习目录系列文章目录前言一、什么是随机马尔科夫决策过程二、随机马尔科夫决策过程的重点总结前言马尔科夫决策过程是基于马尔科夫过程理论的随机动态系统的最优决策过程

晓亮.·2023-01-29 08:56

深度学习零基础学习之路——第二章数据处理Dataset类的使用

Python深度学习入门第一章Python深度学习入门之环境软件配置第二章Python深度学习入门之数据处理Dataset的使用第三章数据可视化TensorBoard和TochVision的使用第四章UNet-Family

Monkey_King_GL·2023-01-28 18:08

5分钟入门机器学习 | 文末视频教程福利大放送

今天小编就给大家带来一篇超详细的机器学习入门指南。

DueApe·2023-01-28 17:33

深度学习入门笔记

前言博客内容均是对《深度学习入门—基于Python的理论与实现》一书2-6章的总结。以前也或多或少接触过一些相关知识，但都不成体系，故于此总结,大佬轻喷。

life情怀·2023-01-28 13:24

《深度学习入门》（俗称：鱼书）读书笔记-第八章（深度学习）

《深度学习入门》（俗称：鱼书）读书笔记Day4深度学习深度学习是加深了层的深度学习网络。通俗来说就是把神经网络的层数增加。

呆瓜种呆瓜·2023-01-28 13:24

[深度学习笔记(1)]深度学习入门

本系列是博主刚开始接触深度学习时写的一些笔记，写的很早了一直没有上传，趁着假期上传一下，作为分享，希望能帮助到你。目录前言一、什么是深度学习二、深度学习的应用三、深度神经网络的难题3.1梯度消失/梯度爆炸3.2过拟合3.3网络退化总结前言近年来，随着人工智能的发展，深度学习已经成为了热门的学科。在详细阐述深度学习之前，必须先理清人工智能、机器学习和深度学习之间的区别。从这张图可以看出，机器学习是人

阿飞没有花福蝶·2023-01-28 13:53

深度学习入门学习笔记

1、神经网络的反向传播2、卷积神经网络CNN原理详解3、卷积神经网络入门4、深层神经网络5、Tensorflow相关

ivory-yy·2023-01-28 13:53

《深度学习入门》笔记（一）

第一章、python入门第一章python入门较为基础简单，这里对于python的介绍、安装等内容不进行赘述，简要介绍下NumPy及Maplotlib需要注意的地方。1、NumPyNumPy的数组类（nump.array）中为深度学习中，经常出现的数组及矩阵运算提供了很多便捷的方法。①由于NumPy是外部库，所以首先导入库：importnumpyasnp其中，as的意思是将numpy作为np导入，

新手小嵩·2023-01-28 13:52

深度学习笔记—从入门到入门

深度学习深度学习入门神经网络以及误差反向传播神经元模型传统神经网络激活函数‘层’的概念误差反向传播算法神经网络到深度学习经典深度学习网络模型语义分割经典FCN模型（待）deeplabv3+模型（待）目标检测

A1chemist·2023-01-28 13:22

《深度学习入门》学习笔记

1.Python入门Python解释器也被称为“对话模式”，用户能够以和Python对话的方式进行编程。Python是属于“动态类型语言”的编程语言，所谓动态，是指变量的类型是根据情况自动决定的。1.1NumPy在深度学习的实现中，经常出现数组和矩阵的计算。NumPy的数组类（numpy.array）中提供了很多便捷的方法，在实现深度学习时，我们将使用这些方法NumPy数组（np.array）可以

woyaottk·2023-01-28 13:21

【机器学习入门】(8) 线性回归算法：正则化、岭回归、实例应用(房价预测)附python完整代码和数据集

各位同学好，今天我和大家分享一下python机器学习中线性回归算法的实例应用，并介绍正则化、岭回归方法。在上一篇文章中我介绍了线性回归算法的原理及推导过程：【机器学习】(7)线性回归算法：原理、公式推导、损失函数、似然函数、梯度下降本节中我将借助Sklearn库完成波士顿房价预测，带大家进一步学习线性回归算法。文末附python完整代码。那我们开始吧。1.Sklearn库实现1.1线性回归方法选择

立Sir·2023-01-28 10:41

机器学习入门（100个案例搞懂人工智能）

什么是机器学习人工智能（ArtificialIntelligence）主要研究智能的实质，并提出一种模拟人类思考的方式。该领域的研究对象包括：机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理、专家系统等。机器学习（MachineLearning）是让计算机也能像人类一样学习，通过观察和训练，发现实物规律，从而获得分析问题、解决问题的能力。机器学习的三要素数据Data学习算法LearningAlgorith

卫亮·2023-01-28 06:32

799页！吴恩达深度学习笔记.PDF

吴恩达深度学习课程，是公认的最优秀的深度学习课程之一，目前没有教材，只有视频，本文提供完整笔记下载，这本笔记非常适合和深度学习入门。

风度78·2023-01-27 02:19

机器学习入门和资源整合

之前看过机器学习的十大经典算法，可是没有做笔记，现在基本上都忘记了，好伤心！重新来吧、、、1.引言也许你和这个叫『机器学习』的家伙一点也不熟，但是你举起iphone手机拍照的时候，早已习惯它帮你框出人脸；也自然而然点开今日头条推给你的新闻；也习惯逛淘宝点了找相似之后货比三家；亦或喜闻乐见微软的年龄识别网站结果刷爆朋友圈。恩，这些功能的核心算法就是机器学习领域的内容。套用一下大神们对机器学习的定义，

shenzhuan7·2023-01-27 00:17

Udacity.机器学习入门.2朴素贝叶斯.2017-08-27

机器学习入门2.朴素贝叶斯监督学习马是否属于acerous?关注特征监督学习、非监督学习（异常检测、聚类等）features->...

小异_Summer·2023-01-26 16:17

java学习入门学习笔记（1）——关于java文件命名

一、.java源文件的命名规则（1）public权限的类只能有1个（也可以1个都没有，但最多只有1个）；（2）这个.java文件的文件名必须是public类的类名（一般的情况下，这里放置main方法是程序的入口。）；（3）若这个文件中没有public的类，则文件名随便是一个类的名字即可;（4）用Javac编译这个.java文件的时候，它会给每一个类生成一个.class文件。classPerson{

烂笔头2020·2023-01-26 14:17

机器学习入门（16）— CNN 池化层概念和特征

1.池化层的概念池化是缩小高、长方向上的空间的运算。比如，如图7-14所示，进行将2×2的区域集约成1个元素的处理，缩小空间大小。图7-14的例子是按步幅2进行2×2的Max池化时的处理顺序。Max池化是获取最大值的运算，“2×2”表示目标区域的大小。如图所示，从2×2的区域中取出最大的元素。此外，这个例子中将步幅设为了2，所以2×2的窗口的移动间隔为2个元素。另外，一般来说，池化的窗口大小会和步

wohu1104·2023-01-26 13:14

图表示学习入门2——Node2Vec

《图表示学习入门1》中，讨论了为什么要进行图（graph）表示，以及两种解决图表示问题的思路。这篇把Node2Vec来作为线性化思路的一个典型来讨论。如果你了解Word2Vec的话，这个就太简单了。

soplars·2023-01-26 11:45

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(六)

第4章神经网络的学习4.3数值微分4.3.1导数4.3.2数值微分的例子4.3.3偏导数4.4梯度4.4.1梯度法4.4.2神经网络的梯度4.5学习算法的实现4.5.12层神经网络的类4.5.2mini-batch的实现4.5.3基于测试数据的评价4.3数值微分4.3.1导数导数定义公式如下：df(x)dx=lim⁡h→0f(x+h)−f(x)h\frac{df(x)}{dx}=\lim_{h\t

weixin_43114885·2023-01-26 08:30

斋藤康毅-深度学习入门学习笔记四

ch神经网络的学习损失函数1.1均方误差importnumpyasnpdefmean_squared_error(y,t):return0.5*np.sum((y-t)**2)if__name__=='__main__':y=[0.1,0.05,0.6,0.0,0.05,0.1,0.0,0.1,0.0,0.0]t=[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0]print(mean_squared_er

Raymond_YP·2023-01-26 08:23

鸢尾花分类（SVM,KNN,GaussianNB,DecisioinTreeClassiefier）

鸢尾花数据集是机器学习入门的一个经典的数据集，本项目通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。

m0_61688615·2023-01-26 07:38

数据结构——C++（未完）

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，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系列文章目录前言一

闲谈社·2023-01-25 22:28

深度学习入门之 Matplotlib学习笔记（一）

引言：matplotlib是python很方便的一个绘图库，可以绘制比如线状、柱状、折线、2D、3D等图片。目录一、基本功能二、图像解释2.1legend图例2.2annotation标注三、图像绘制3.1scatter散点绘制3.2bar柱状图3.3contour等高线图3.4Image图片3.53Dplot一、基本功能matplotlib画图基本用法包括：基本图像的绘制、选取XY坐标轴及设置坐

敲不好代码的小透明·2023-01-25 14:31

深度学习入门之 Pandas学习笔记（一）

目录引言：一、pandas基本介绍1.1创建序列方法1.2常用方法二、pandas选择数据2.1根据标签选择loc2.2根据位置选择iloc2.3根据标签和位置结合选择ix2.4布尔选择booleanindexing三、pandas设置值3.1常用修改值方法3.2添加新列引言：pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，

敲不好代码的小透明·2023-01-25 14:01

深度学习入门之 Tensorflow学习笔记（一）

介绍：tensorflow是一个基于数据流编程的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习算法的编程实现。简单来说就是使用tensorflow建立一个算法结构，之后放入数据，不断循环结构改变参数，最终得到一个较为完善的神经网络结构。神经网络不同层次间是对特征的处理，将一个特征变为另外一个特征，tensorflow的最终目的就是模拟出预测的曲线。1、optimizer优化器“优化器是引导神经网络更新参数

敲不好代码的小透明·2023-01-25 14:01

深度学习入门之 Numpy学习笔记（二）

接上在前面我们已经学习过数组的部分计算方法了。接下来主要是体验一下Numpy的强大功能~目录一、Numpy其他常用计算方法2求索引3求平均值4求中位数5矩阵转置6数组迭代6.1行迭代6.2列迭代6.3迭代元素7array合并7.1按行合并7.2按列合并8array分割8.1等份分割8.2不等份分割9array赋值9.1关联赋值9.2非关联赋值10其他一、Numpy其他常用计算方法t1=np.ara

敲不好代码的小透明·2023-01-25 14:31

机器学习入门（二）---------numpy

学习“黑马程序员：13天机器学习入门”整理笔记备用，以防忘记，欢迎指教ndarray：n维数组一、创建1、生成全0和1的数组importnumpyasnpnp.ones(shape,dtype)#生成大小为

summerヾ(๑╹◡╹)ﾉ"·2023-01-25 11:49

深度强化学习入门介绍

深度强化学习是一种机器学习，其中智能体(Agent，也翻译作代理)通过执行操作（Action）和查看结果（Reward）来学习如何在环境中采取最佳的动作或策略。自2013年DeepQ-Learning论文[1]以来，强化学习已经有了很多突破。从击败世界上最好Dota2玩家的[2]OpenAI到Dexterity[3]，我们正处于深度强化学习研究的激动人心的时刻。OpenAI5，一个打败了世界上最好

风度78·2023-01-24 12:18

深入浅出神经网络pdf,神经网络 pdf

求《神经网络与深度学习讲义》全文免费下载百度网盘资源,谢谢~谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创《深度学习入门基于Python的理论与实现》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源写作猫。

普通网友·2023-01-23 08:23

sklearn库安装_机器学习入门之sklearn介绍

SKlearn简介scikit-learn，又写作sklearn，是一个开源的基于python语言的机器学习工具包。它通过NumPy,SciPy和Matplotlib等python数值计算的库实现高效的算法应用，并且涵盖了几乎所有主流机器学习算法。SKlearn官网：http://scikit-learn.org/stable/index.html在工程应用中，用python手写代码来从头实现一个

weixin_39647471·2023-01-22 11:23

暑期学习--分布式机器学习

暑期学习-分布式机器学习提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章分布式机器学习入门基础提示：写完文章后，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暑期学习

starsky_walker·2023-01-22 09:24

NLP大神推荐的机器学习入门书单(附大量百度网盘电子书)

https://blog.csdn.net/surgent777/article/details/53895048/?biz_id=102&utm_term=python%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86%E5%AE%9E%E6%88%98pdf%E7%99%BE%E5%BA%A6%E4%BA%91&utm_medium=d

火星种萝卜·2023-01-21 21:28

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