jbpm4.4学习入门第26页

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

【《深度学习入门》—— 学习笔记（一）】

《深度学习入门》——学习笔记（一）_1-4章第一章Python入门略第二章感知机（Perception）2.1感知机是什么感知机接收多个输入信号，输出一个信号。

机电恐龙·2022-12-17 11:12

深度学习入门之批处理

深度学习入门之批处理参考书籍：深度学习入门——基于pyhthon的理论与实现文章目录深度学习入门之批处理前言一、批处理作用二、python实现批处理1.批处理2.代码解读总结前言处理MNIST数据集的神经网络的实现

ℳ๓执手ꦿ听风吟້໌ᮨ·2022-12-17 11:10

Paython 模拟抓取视频

Paython模拟抓取视频提示：例如：Python机器学习入门获取视频importrequests,os,sysfromlxmlimportetreefromyou_getimportcommonasyou_getkey

开端·2022-12-17 10:39

python 分类_简单机器学习入门教程：用Python解决简单的水果分类问题

在这篇机器学习入门教程中，我们将使用Python中最流行的机器学习工具scikit-learn,在Python中实现几种机器学习算法。使用简单的数据集来训练分类器区分不同类型的水果。

weixin_39856269·2022-12-17 09:20

TensorFlow学习资料：代码+笔记+教程

项目地址：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples教程索引0-先决条件机器学习入门：笔记：https://github

Pd-pony·2022-12-17 07:03

使用colab运行github上的ipynb文件

一般使用方法3、使用colab运行github上的ipynb文1、Windows下安装PyTorch跑深度学习入门深度学习，选择了沐神的《动手学深度学习》，b站上有，这里不多说。

one人参·2022-12-16 19:27

机器学习入门（一）—— Anaconda环境的搭建

Anaconda环境的搭建系统：Ubuntu18.04这里使用Anaconda创建虚拟环境，在此环境中进行安装和运行，然后在jupyternotebook上运行代码。首先你需要下载一个Anaconda，直接去官网下载linux版本即可，然后使用bash+文件名（.sh后缀）进行安装，安装的时候注册信息不用填，添加环境变量要选择“yes”，安装好后输入source/.bashrc进入bash环境新建

lf搁不了浅·2022-12-16 17:43

深度学习auc_机器学习入门之AUC理解和Python实现

稍微了解机器学习或深度学习的同学，应该对AUC不陌生，它算是二分类问题中最为常用的评价指标之一。之所以专门写文章来解释其含义，是因为上次面试时被问到如何自己用代码实现AUC时没有答上来，才发现自己一直是似懂非懂的状态。痛定思痛，决定写一篇文章来解释AUC的含义以及给出详细的Python代码实现除了AUC之外，二分类场景里用得更多的一个评价指标是accuracy，也就是准确率。比方说经典的用朴素贝叶

weixin_39913807·2022-12-16 17:41

机器学习入门步骤

https://mp.weixin.qq.com/s/U0A6aPxhvPLUnBpNlFVm5A第一阶段机器学习基础与凸优化本阶段主要目的是讲解必要的算法理论以及凸优化技术，为后续的课程打下基础。凸优化的重要性不言而喻，如果想具备改造模型的能力，对于凸优化的理解是必不可少的！【核心知识点】KNN，WeightedKNN、近似KNNKD树，近似KD树、哈希算法、LSH岭回归、LASSO、Elast

是否AI学习·2022-12-16 15:59

靓仔的python机器学习入门2.2-特征工程-特征提取

2.2特征工程介绍2.2.1为什么需要特征工程（FeatureEngineering）2.2.2什么是特征工程特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。意义：会直接影响机器学习的效果。sklearn：特征工程pandas：数据清洗、数据处理特征工程包含的内容：特征抽取/提取、特征预处理、特征降维2.3.1特征抽取/提取：机器学习算法-统计方法-数学公

白莲居仙·2022-12-16 14:22

机器学习入门研究（五）-特征工程之特征提取

目录为什么要用特征工程特征提取（FeatureExtraction）1.目的2.对应的工具3.三种方法4.对应的sklearn的API（1）字典特征提取（2）文本特征提取总结特征是从数据中抽取出来的对结果有预测有用的信息，可以是文本或者数据。FeatureEngineer。特征工程就是把原始数据转换成特征的过程。特征工程对数据进行处理，使得特征在机器学习算法上发挥更好的作用。从数学的角度，就是人工

好人静·2022-12-16 14:52

【机器学习入门】(10) 特征工程：特征抽取，字典特征抽取、文本特征抽取，附完整python代码

各位同学好，今天和大家介绍一下python机器学习中的特征工程。在将数据放入模型之前，需要对数据的一些特征进行特征抽取，方法有：(1)字典特征抽取DictVectorizer()，(2)文本特征抽取(英文单词、中文字词)CountVectorizer()，(3)tf-idf文本抽取TfidfVectorizer()由于模型训练函数.fit()函数只能传入数值类型的特征值，因此我们需要将特征值中的文

立Sir·2022-12-16 14:51

【MATLAB教程案例61】使用matlab实现基于ResNet残差网络的数据分类仿真分析

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.ResNet残差网络理论概述

fpga和matlab·2022-12-16 12:58

【MATLAB教程案例62】使用matlab实现基于PointNet++网络的点云数据分类仿真分析

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.PointNet++网络理论概述

fpga和matlab·2022-12-16 12:26

YOLOv5中的Focus层详解|CSDN创作打卡

第一次写CSDN博客嘻嘻，深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。

tt丫·2022-12-16 11:24

机器学习入门（1）——线性回归

文章目录入门线性回归回归线性回归工作原理例子解释R-Squared预测未来价值入门机器学习使计算机能够从研究数据和统计信息中学习。机器学习是迈向人工智能（AI）方向的其中一步。机器学习是一种程序，可以分析数据并学习预测结果。从何处开始？在本教程中，我们将回到数学并研究统计学，以及如何根据数据集计算重要数值。我们还将学习如何使用各种Python模块来获得所需的答案。并且，我们将学习如何根据所学知识编

打火机烧水·2022-12-16 09:28

机器学习入门（2）——多项式回归

文章目录1.多项式回归（PolynomialRegression）2.工作原理3.R-Squared(R2R^2R2)什么是R2R^2R2数学公式算法实现4.多项式回归有几种方法（1）numpy（2）sklearn（3）scipy1.多项式回归（PolynomialRegression）如果您的数据点显然不适合线性回归（穿过数据点之间的直线），那么多项式回归可能是理想的选择。像线性回归一样，多项式

打火机烧水·2022-12-16 09:28

Python-opencv实现Data Augmentation

本篇是前面两篇教程：给深度学习入门者的Python快速教程-基础篇给深度学习入门者的Python快速教程-numpy和Matplotlib篇的番外篇，因为严格来说不是在讲Python而是讲在Python

weixin_33851177·2022-12-16 09:23

深度学习与计算机视觉-6章 Python-OpenCV

给深度学习入门者的Python快速教程-番外篇之Python-OpenCVhttps://blog.csdn.net/a119258/article/details/78225351的番外篇，因为严格来说不是在讲

javastart·2022-12-16 09:49

【DeepCTR库】学习入门笔记02

featurecolumnfeaturecolumn.py类别特征处理：SparsFeat数值特征处理：DenseFeat序列特征处理：VarLenSparseFeat方法：get_feature_name:获取所有特征namebuild_input_feature:将所有特征转为kerastensorget_liner_logit：获取线性变换结果input_from_feature_colum

KryHan·2022-12-15 19:49

Pytorch学习笔记-01

是镕不是荣·2022-12-15 15:22

小白NLP入门，pyhanlp安装以及初步调试

NLP学习入门pyhanlp的安装hanlp安装命令行测试在pycharm中测试pyhanlp的安装在命令行中输入指令：pipinstallpyhanlp成功后可直接开始调试。

卑微chicken·2022-12-15 13:37

MATLAB绘制Sigmoid函数 | 机器学习入门

用matlab绘制SigmoidFunction。z=-10:0.01:10;g=1./(1+exp(-z));plot(z,g);"./"保证矩阵运算时维度相同运算结果：

黄儿的漫漫大佬路·2022-12-15 09:15

机器人学习--ROS学习入门

目前机器人的研发，小打小闹弄个玩具可以用stm32等嵌入式微处理器+电机驱动器+电机驱动小车玩一下。但是上升到移动机器人自主定位导航和感知环境等高级需求层面，普通嵌入式微处理器处理不了那么多数据，且硬件搭建裸机较难。有类似于伪操作系统一样管理计算机主机各种硬件（CPU、内存、驱动、磁盘以及各种硬件通信）的基础软件系统，ROSrobotoperatingsystem，当然不是真的计算机操作系统，而是

Robot-G·2022-12-14 20:51

主动学习入门

文章目录1.介绍1.1监督学习、半监督学习、非监督学习1.2主动学习1.2.1主动学习介绍1.2.2主动学习与半监督学习异同1.2.3主动学习流程2.基本思想2.1图示2.2策略3.算法3.1基于流、基于池3.2类别3.3算法(这里只介绍基本的)3.3.1基于不确定性3.3.2多样性(一般与不确定性结合)4.应用代码1.介绍1.1监督学习、半监督学习、非监督学习在机器学习(Machinelearn

遨游的菜鸡·2022-12-14 10:40

机器学习入门：隐马尔科夫模型-8

机器学习入门：隐马尔科夫模型1、实验描述本实验先简单介绍隐马尔科夫模型，然后提供一份股票交易的数据，通过建立隐马尔科夫模型对股票数据进行分析，并将最终结果用图的方式展示出来。

奔腾游子·2022-12-14 06:48

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