jbpm4.4学习入门第25页

python机器学习实战|机器学习入门笔记1-机器学习流程+matplotlib简单应用

文章目录1.机器学习工作流程2.数据集的介绍2.1数据简介2.2数据类型构成：3.数据处理3.1数据划分3.2数据基本处理4.特征工程4.1特征提取4.2特征预处理4.3特征降维5.模型训练6.模型评估6.1分类模型评估6.2回归模型评估6.3拟合7.JupyterNotebook使用7.1jupyter定义7.2jupyter和pycharm对比7.3如何使用7.4cell7.5快捷键7.6ma

小赵同学871·2022-12-23 07:31

【MATLAB教程案例66】基于Q-learning强化学习的智能体栅格地图路线规划matlab仿真

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》目录1.软件版本2.Q-learning强化学习3.matlab编程实现

fpga和matlab·2022-12-22 21:01

【MATLAB教程案例67】基于Actor-Critic结构强化学习的车杆平衡控制系统matlab仿真

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》目录1.软件版本2.Actor-Critic结构强化学习3.matlab编程实现

fpga和matlab·2022-12-22 21:01

ds证据理论python实现_阅书记·深度学习入门基于Python的理论与实现

从毕业设计从开始到现在，也算是接触深度学习有一年的时间了，看过一些硕士生的毕业论文也浏览过几篇学术论文，对于深度学习一直来说就像熟悉的陌生人。我知道它来源于数据挖掘机器学习中的人工神经网络，也知道卷积、池化、激活等一些列基本概念，听过正向传播算法和逆向传播算法的名称，一直没有较为系统的打通这些概念的联系，直到阅读了这本斋藤康毅的书籍，使我对深度学习的认知有了一定程度的提高，趁着一口气的热乎劲，我把

weixin_39670627·2022-12-22 19:15

Python实现softmax函数及注意事项

文章目录1.Softmax函数2.代码实现3.注意事项本文摘自《深度学习入门：基于Python的理论与实现》一书。

曹逗号·2022-12-22 15:24

数学建模--预测方法

预测方法提示：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预测方法一

weixin_52525713·2022-12-22 14:06

从jieba分词到BERT-wwm——中文自然语言处理（NLP）基础分享系列（1）

起源及致谢原作因为编写内部培训材料的需要，近期又重读了之前收藏的一篇博客《进入NLP世界的最佳桥梁：写给所有人的自然语言处理与深度学习入门指南》https://leemeng.tw/shortest-path-to-the-nlp-world-a-gentle-guide-of-natural-language-processing-and-deep-learning-for-everyone.h

moronism189·2022-12-22 13:10

机器学习入门（17）— 输入 4 维数据、基于 im2col 展开来实现卷积层

1.输入4维数据CNN中各层间传递的数据是4维数据。所谓4维数据，比如数据的形状是(10,1,28,28)，则它对应10个高为28、长为28、通道为1的数据。用Python实现如下：In[2]:a=np.random.rand(3,1,4,4)In[4]:a.shapeOut[4]:(3,1,4,4)In[5]:如果要访问第1个数据的第1个通道的空间数据，可以写成下面这样。In[5]:a[0][0

wohu1104·2022-12-22 13:36

33万字！深度学习笔记在线版发布!

吴恩达老师的深度学习课程（deeplearning.ai），可以说是深度学习入门的最热门课程，我和志愿者编写了这门课的笔记，并在github开源，为满足手机阅读的需要，我将笔记做成了在线版，可以在手机上打开公众号收藏就能学习

生信宝典·2022-12-22 08:31

实验七带函数查询和综合查询（2）

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一

菜鸡也会飞·2022-12-22 07:38

波士顿房价预测python决策树_波士顿房价预测 - 最简单入门机器学习 - Jupyter

机器学习入门项目分享-波士顿房价预测该分享源于Udacity机器学习进阶中的一个mini作业项目，用于入门非常合适，刨除了繁琐的部分，保留了最关键、基本的步骤，能够对机器学习基本流程有一个最清晰的认识；

秦卓·2022-12-21 22:11

深度学习入门（六十五）循环神经网络——序列到序列学习（seq2seq）

深度学习入门（六十五）循环神经网络——序列到序列学习（seq2seq）前言循环神经网络——序列到序列学习（seq2seq）课件机器翻译seq2seq编码器-解码器细节训练衡量生成序列的好坏的BLEU总结教材

澪mio·2022-12-21 14:29

深度学习入门（六十三）循环神经网络——机器翻译数据集

深度学习入门（六十三）循环神经网络——机器翻译数据集前言循环神经网络——机器翻译数据集教材1下载和预处理数据集2词元化3词表4加载数据集5训练模型6小结前言核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者本文记录用

澪mio·2022-12-21 14:28

深度学习入门（六十四）循环神经网络——编码器-解码器架构

深度学习入门（六十四）循环神经网络——编码器-解码器架构前言循环神经网络——编码器-解码器架构课件重新考察CNN重新考察RNN编码器-解码器架构总结教材1编码器2解码器3合并编码器和解码器4训练模型5小结参考文献前言核心内容来自博客链接

澪mio·2022-12-21 14:50

科研总结：深度学习入门

第一章：神经网络与感知机：第二天：纯神经网络与其的运行方式三天：方向误差传播与一些学习策略四：一些优化方法与cnn上五：cnn下与深度学习科普上六：深度学习下

马尔科夫的follower·2022-12-21 07:07

联邦学习入门笔记（四）— 基于差分隐私的FL(ii)

本文首发于我的博客，原文地址请点击这里！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！本文详细介绍了DP(差分隐私)+FL(联邦学习)的实现方法，笔者经过一年多的学习，基本上摸清了这个领域的一些套路，这里做一个总结。距离上次发表联邦学习相关的文章已经是一年多前了，笔者接触这个领域差不多也有快两年的时间了，那时候笔者还是本科生，现在已经是快毕业的师兄了（逃），这两年对FL和DP的理解

wenzhu2333·2022-12-21 05:55

机器学习入门（第三篇，cuda与cudnn安装）

安装cuda。CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。它通过利用图形处理器(GPU)的处理能力，可大幅提升计算性能。而所谓的GPU，则是图形处理器（graphicsproces

SincereYoung·2022-12-21 04:35

深度学习入门

摘要：深度学习的一些基本概念，在学习过程中，查看了很多的博客，知乎，论文之后，把个人觉得比较有意思的基础概念综合在一起，供大家一起学习交流。一、深度学习基本概念：https://baike.baidu.com/item/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0/3729729?fr=aladdin（百度学术）https://www.cnblogs.com/wangz

西街暖阳·2022-12-21 04:34

机器学习入门：7000字详解 Python 环境安装

作者：空字符链接：https://mp.weixin.qq.com/s/L-3bXzYFFdNx_mL7eu2-kw所谓工欲善其事必先利其器，完成任务首先需要将后续所要用到的环境进行安装。总体来说安装过程主要可以分为两大部分：一是Python管理环境的安装和配置；一个就是IDE的安装和配置。文末提供技术交流群，欢迎参与。1安装Conda作为在Python开发中一款优秀的包管理工具，Conda一直以

我爱Python数据挖掘·2022-12-20 15:27

深度学习入门之如何制作npz、npy文件

一、需求论文《EyeTrackingforeveryone》中提出了iTracker神经网络，并构建了一个叫GazeCapture的数据库，将其部分数据集下载后，可以看到文件的层次结构如下图所示：其中，整个数据集的后缀名是npz，内部文件的后缀名是npy。由于该数据集是面向Apple产品系列的，而我的目标是面向笔记本电脑的，需要根据要求制作自己的数据集，这就涉及到如何去制作npz和npy格式的文件

NUAA_CJX·2022-12-20 14:34

深度学习入门（六十二）循环神经网络——深度循环神经网络

深度学习入门（六十二）循环神经网络——深度循环神经网络前言循环神经网络——深度循环神经网络课件回顾：循环神经网络PLANA：Nonlinearityintheunits更深总结课件1函数依赖关系2简洁实现

qq_52358603·2022-12-20 09:17

深度学习入门（六十）循环神经网络——门控循环单元GRU

深度学习入门（六十）循环神经网络——门控循环单元GRU前言循环神经网络——门控循环单元GRU课件关注一个序列门候选隐状态隐状态总结教材1门控隐状态1.1重置门和更新门1.2候选隐状态1.4隐状态2从零开始实现

qq_52358603·2022-12-20 09:47

深度学习入门（五十八）循环神经网络——循环神经网络简洁实现

深度学习入门（五十八）循环神经网络——循环神经网络简洁实现前言循环神经网络——循环神经网络简洁实现教材1定义模型2训练与预测3小结前言核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者本文记录用，防止遗忘循环神经网络

qq_52358603·2022-12-20 09:46

深度学习入门（六十二）循环神经网络——双向循环神经网络

深度学习入门（六十二）循环神经网络——双向循环神经网络前言循环神经网络——双向循环神经网络课件未来很重要双向RNN推理总结教材1隐马尔可夫模型中的动态规划2双向模型2.1定义2.2模型的计算代价及其应用

澪mio·2022-12-20 09:41

初学Python 自建6层神经网络训练Fashion-MNIST数据集 -- 第一扇门

一般的深度学习入门例子是MNIST的训练和测试，几乎就算是深度学习领域的HELLOWORLD了，但是，有一个问题是，MNIST太简单了，初学者闭着眼镜随便构造几层网络就可以将准确率提升到90%以上。

wu_zhiyuan·2022-12-20 08:51

【MATLAB教程案例64】深度学习网络建模1，通过matlab编程实现

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》目录1.软件版本2.分类识别数据库的应用

fpga和matlab·2022-12-20 08:12

深度学习入门（六十一）循环神经网络——长短期记忆网络LSTM

深度学习入门（六十一）循环神经网络——长短期记忆网络LSTM前言循环神经网络——长短期记忆网络LSTM课件长短期记忆网络门候选记忆单元记忆单元隐状态总结教材1门控记忆元1.1输入门、忘记门和输出门1.2

澪mio·2022-12-20 07:05

【MATLAB教程案例65】深度学习网络建模2，通过deepNetworkDesigner工具箱实现

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》目录1.软件版本2.分类识别数据库的应用

fpga和matlab·2022-12-20 07:31

2022.01-02-03 深度学习入门-基于python的理论与实现

唉，开始写这篇文章的时候，我还没看书呢，，，，天天有种赶作业的感觉，我太烦啦，讨厌自己的惰性。这本书一共有8个章节第一章是python基础介绍，我是从第二章感知机开始写的。第三章神经网络，第四章神经网络的学习。第五章误差反向传播法，第六章与学习相关的技巧，第七章也就是本篇需要记载的卷积神经网络。第八章是深度学习。本来计划2周出一篇实践记录的，但是就我这懒的样子，实验只能放到下周了，下周会将前6周的

运气好到爆·2022-12-20 03:11

【深度学习入门】- 神经网络

欢迎浏览本博客大家好，我是：我菜就爱学一名刚刚入行的小白从事方向：计算机视觉我菜就爱学，分享有误，欢迎大佬指出本篇介绍：由感知机过度到神经网络，初识神经网络说明：神经网络能够解决感知机的缺陷，可以自动的从数据中学习到合适的权重参数。文章目录1从感知机到神经网络1.1神经网络例子1.2激活函数2激活函数2.1sigmoid函数2.2阶跃函数的实现2.3sigmoid函数的实现2.4阶跃函数和sigm

我菜就爱学·2022-12-20 03:40

【机器学习入门】(9) 逻辑回归算法：原理、精确率、召回率、实例应用(癌症病例预测)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机器学习中的逻辑回归算法。内容主要有：(1)算法原理；(2)精确率和召回率；(3)实例应用--癌症病例预测。文末有数据集和python完整代码1.概念理解逻辑回归，简称LR，它的特点是能够将我们的特征输入集合转化为0和1这两类的概率。一般来说，回归不用在分类问题上，但逻辑回归却能在二分类(即分成两类问题)上表现很好。逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到

立Sir·2022-12-19 14:09

（000）我们一起学MSP430F5529;入门总结

（1）MSP430F5529学习入门为想学MSP430单片机的初学者，或者，你是刚转到电子硬件嵌入式开发，如果你的电子基础课程已经完成，想尽快掌握MSP430单片机，又纠结于怎样尽快闯入MSP430学习过程的问题

雪山斐胡·2022-12-19 12:57

【深度学习入门】- Matlab实现图片去重

欢迎浏览本博客大家好，我是：我菜就爱学一名刚刚入行的小白从事方向：计算机视觉我菜就爱学，分享有误，欢迎大佬指出本篇介绍：继上次发博客已经断更一个月，时间有点长。主要是在学习深度学习，笔记都做在平板上，网上也有许多其他大佬，就不更新了。接下来准备看论文，也会每周更新自己对所看论文的学习。使用Matlab对两个文件中的图片去重，这个我看网上也没有人写。或许有python了，不过我开一个先例了思路：利用

我菜就爱学·2022-12-19 09:15

机器学习入门（一）生成分类数据集

#生成分类数据集#作者：冯德平（山野雪人)这是本人学习记录，希望对初学者有益，高手可以直接跳过。下面是程序部分：#导入生成数据集的函数make_blobsfromsklearn.datasetsimportmake_blobsimportmatplotlib.pyplotasplt#导人画图工具data=make_blobs(n_samples=20,centers=2,random_state=

山野雪人·2022-12-19 07:37

Python应该如何学习入门？

Python应该如何学习入门？

Python栈_基·2022-12-19 02:04

用sklearn进行手写数字的识别训练，获取学习率和惩罚系数，机器学习入门推荐案例（1）

理论总是让人感觉乏味和枯燥，对于学习率和惩罚系数是如何确定的呢？我们可以用列举法来评价每个参数的得分，进而获取最优的模型参数。一、获取手写数据集合fromsklearn.datesetsimportload_digitsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardSc

MioeC·2022-12-18 14:56

Caffe: MNIST 数据集格式转换、用 python 读写 LMDB 数据库

但是翻了一翻，还是有点收获的，这个MNIST手写数字识别是深度学习入门很经典的例子。基本上所有的深度学习框架

chenxp2311·2022-12-18 13:28

半监督学习入门——《机器学习》周志华—第十三章

《机器学习》第十三章（西瓜书）13.1未标注样本13.2生成式方法13.3半监督SVM13.4图半监督学习13.5基于分歧的方法13.6半监督聚类文中引用的外部图片13.1未标注样本半监督学习描述概念让学习器不依赖外界交互、自动地利用未标记样本来提升学习性能分类纯半监督学习和直推学习##标题Q：如何利用未标记样本？A：做一些将未标记样本所揭示的数据分布信息与类别标记相联系的假设，如聚类假设和流式假

qwq_xcyyy·2022-12-18 10:18

【MATLAB教程案例63】学习如何建立自己的深度学习训练样本库，包括分类识别数据库和目标检测数据库

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》目录1.软件版本2.建立自己的深度学习训练样本库1——分类识别数据库

fpga和matlab·2022-12-18 09:35

Educode--全连接层和激活函数的反向传播的实现

本实训内容可参考《深度学习入门——基于Python的理论与实现》一书中第5章的内容。

风落寒冬·2022-12-18 09:31

深度学习入门之神经网络的学习

文章目录从数据中学习数据驱动一种方案训练数据和测试数据损失函数均方误差交叉熵误差mini-batch学习数值微分导数数值微分的例子偏导数求解两个关于偏导数的例子题目一题目二梯度梯度法神经网络的梯度学习算法的实现2层神经网络的类mini-batch的实现基于测试数据的评价上一章介绍了神经网络的概要，重点关注了神经网络在识别时进行的处理链接这一章的“学习”是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程，为

空LA·2022-12-18 09:54

机器学习入门

机器学习入门——吴恩达网课笔记文章目录机器学习入门——吴恩达网课笔记序一、监督学习与无监督学习二、基础概念1.假设函数2.代价函数3.梯度下降算法序本系列是我尝试在CSDN记录自己学习经历的第一步，希望能坚持下去

BeHumblePlease·2022-12-17 23:47

深度学习入门——前馈神经网络

前馈神经网络作为深度学习基础中的基础，是很多同学入门深度学习的必经之路。由于马上要迎来考试复习周，在这里简单记录一下学习心得。感知机模型感知机（perceptron）是深度学习中最基本的元素，很多模型的构成需要它的参与。感知机的结构如下：其中X1，X2...Xn为模型输入，每一个Xi代表了一个特征。在上图的模型中，其接收了4个特征作为输入。Y为模型输出，给出模型分类结果。其中间计算过程如下：其中为

Leo_SC_Liu·2022-12-17 15:15

《深度学习入门》第七章：卷积神经网络

当当当当！！！终于到正题了！！！1.CNN（convolutionalneuralnetwork,CNN）：同样通过组装层实现，不过新出现了卷积层（convolution层）和池化层（pooling层）2.为什么要用卷积层（convolution）：全连接层缺点：数据的形状被“忽视”，如：输入数据是图像时，其高、长、通道方向上的3维数据需要拉平至1维数据。而3维形状中含有重要的空间信息，如：空间上

鬼才的凝视·2022-12-17 11:52

Python深度学习入门之mnist-VGG（Tensorflow2.0实现）

mnist手写数字数据集深度学习最常用的数据集，本文以mnist数据集为例，利用Tensorflow2.0框架搭建VGG网络，实现mnist数据集识别任务，并画出各个曲线。Demo完整代码如下：importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayersimportnumpyasnp#加载mnist数据集(x_train,y_train),(x_test

CV干饭王·2022-12-17 11:21

《深度学习入门》笔记(一)

《深度学习入门1》笔记（一）神经网络的传播如下图，我们把最左边的一列称为输入层，最右边的一列称为输出层，中间的一列称为中间层，也称为隐藏层。

小小的伊安·2022-12-17 11:51

深度学习入门-（基于python的理论与实现）1-代码练习

照着书上敲的importos,syssys.path.append(os.pardir)""""sys.path.appendsys.path.append(os.pardir)python程序中使用importXXX时，python解析器会在当前目录、已安装和第三方模块中搜索xxx，如果都搜索不到就会报错。mnist_show.py文件的当前工作目录为ch03，但是load_mnist（）函数的

Jerry-hao·2022-12-17 11:51

深度学习入门--斋藤康毅总结

一.本书学习趋势从浅至深，从易到难。1.从感知机出发为我们学习神经网络奠定基础2.介绍简单的基于随机梯度下降法（SGD)的神经网络3.稍显复杂一些的卷积神经网络（CNN）二.感知机2.1感知机是由美国学者FrankRosenblatt在1957年提出来的。感知机是作为神经网络（深度学习）的起源的算法。因此，学习感知机的构造也就是学习通向神经网络和深度学习的一种重要思想。感知机接收多个输入信号，输出

123hhhml·2022-12-17 11:15

深度学习入门之im2col函数的实现

此篇博客为作者对《深度学习入门——基于Python的理论和实现》一书中的im2col函数的笔记1学习该函数前需要具备什么知识？

长满石楠的荒原·2022-12-17 11:13

斋藤康毅-深度学习入门学习笔记三

ch03神经网络1.pkl文件的创建与导入python官方文档对pickle模块的定义：pickleThepicklemoduleimplementsbinaryprotocolsforserializingandde-serializingaPythonobjectstructure.“Pickling”istheprocesswherebyaPythonobjecthierarchyiscon

Raymond_YP·2022-12-17 11:13

推荐频道

jbpm4.4学习入门