jbpm4.4学习入门

机器学习入门：第一章 机器学习入门基础

机器学习现在有着非常多的应用，从人脸识别到自动驾驶使用的都是机器学习的技术，机器学习在当前是一个十分热门的话题，也是引领下一个技术变革的方向之一。大量的人员开始关注起机器学习，从初学者再到有经验的技术人员，投身到机器学习中。但机器学习并不像普通的编程一样，机器学习的入门有一定的门槛，因为机器学习涉及到非常多的学科，用到的知识特别的广。作为机器学习的开篇，先介绍一些机器学习最为基础的知识和工具，初学
go2coding·2022-12-05 11:25

机械学习入门

机械学习要解决的问题：1.初始化一个几乎什么也不能做的模型；2.抓一些有标注的数据集；3.修改模型使得它在抓取的数据集上能够更准确执行任务；4.重复以上步骤2和3，直到模型看起来不错机器学习背后的核心思想是，设计程序使得它可以在执行的时候提升它在某任务上的能力，而不是有着固定行为的程序。机器学习包括多种问题的定义，提供很多不同的算法，能解决不同领域的各种问题。机械学习的四个要素成功的机械学习有四个
gycjm·2022-12-05 11:47

利用sns.boxplot绘制箱型图的时候报错：AttributeError: ‘numpy.ndarray‘ object has no attribute ‘boxplot‘

（1）问题介绍最近在做一个机器学习入门项目，鸢尾花种类的预测，在利用sns.boxplot()绘制箱型图的时候，程序报错：AttributeError:'numpy.ndarray'objecthasnoattribute'boxplot
我爱7西瓜·2022-12-05 02:29

机器学习入门（笔记）

1.回归问题1.线性回归例子：给定工资和年龄（特征），预测银行会贷给我多少钱（标签），考虑工资和年龄各自对于银行贷款结果有多大影响（参数）。建立方程：Y=AX1+BX2注：1.X1,X2时两个特征，Y是银行会借给我们的钱数2.由于是线性的，所以没法拟合所有的点，只能找到一个最合适的来拟合。特征与偏置项sieta1和2是权重项，0是偏置项（可以让结果上下微调）由于seita0的存在，因为我们对数据的
cainiaolaoliu·2022-12-04 19:50

【机器学习】笔记-《漫画机器学习入门》——大关真之

机器学习：通过对各种信息的汇总与分析，达到预测未来或者对未见事物进行推测的目的。机器学习就是向计算机中输入各种数据，利用计算机已有的命令(计算机程序)去完成各种计算和分析判断。计算机可以自动获取大量数据背后隐藏的关系和规律，能够对外面世界的法则进行学习，这就是机器学习。特征量：我认为，特征量就是衡量一个事物需要用到的主要属性，比如衡量“美丽”，特征量就有“年龄”、“皮肤状态”等等。通过将特征量转换
heyNana_·2022-12-04 17:07

Python：十分基础的简要入门和补充鱼书中的numpy和matplotlib

最近在学习鱼书（深度学习入门），于是打算持续更新这个系列，由于自己有一定python基础，所以选择那些基础python没涉及到的东西摘抄并补充。
Rainbow-cocktail·2022-12-04 13:18

特征工程之数据预处理（下）

机器学习入门系列（2）--如何构建一个完整的机器学习项目，第四篇！
AirZH??·2022-12-04 12:41

吴恩达机器学习入门笔记9-支持向量机

9支持向量机-SVM相比于神经网络，不用担心陷入局部最优问题，因为是凸优化9.1支持向量机的假设函数(9.1)hθ(x)={1,ifθTx≥00,otherh_{\theta}(x)=\left\{\begin{array}{ll}{1,}&{\text{if}\theta^{T}x\geq0}\\{0,}&{\text{other}}\end{array}\right.\tag{
杰斯洛兰德·2022-12-04 11:56

深度学习入门实战篇--详细注释解析恩培作品5

感谢恩培大佬对项目进行了完整的实现，并将代码进行开源，供大家交流学习。一、项目简介本项目最终达到的效果为检测屏幕面前的人是否在看电视。如下所示项目用python实现，调用opencv等库，由以下步骤组成：1、使用OpenCV读取摄像头视频流；2、识别面部关键点像素坐标；3、根据坐标计算脸的朝向，离屏幕的距离；4、根据朝向、距离判断孩子是否在看电视。二、代码详解"""!author:enpei!da
清华江同学·2022-12-04 04:17

第三章 学习率（LR : learning rate）

机器学习入门之重要参数的理解第一章批数据训练（batch）第二章训练轮数（epoch）第三章学习率（LR:learningrate）第四章图像区块（patch）第五章滤波器（filter）目录机器学习入门之重要参数的理解前言一
Being me·2022-12-04 02:08

第二章、机器学习之训练轮数（epoch）

机器学习入门之重要参数的理解第一章批数据训练（batch）第二章训练轮数（epoch）第三章学习率（LR:learningrate）第四章图像区块（patch）第五章滤波器（filter）目录机器学习入门之重要参数的理解前言训练轮数
Being me·2022-12-04 02:04

主动学习入门篇：如何能够显著地减少标注代价

前言在大数据和算力的助力下，深度学习掀起了一波浪潮，在许多领域取得了显著的成绩。以监督学习为主的深度学习方法，往往期望能够拥有大量的标注样本进行训练，模型能够学到更多有价值的知识（如下左图展示了3组常见的图像分类数据集，拥有上万的标注样本）。然而，实际应用场景的标注样本严重稀缺。并且，标注大量样本将产生昂贵的标注成本（如下右图所示，标注一张X射线图需要5分钟和30元左右的成本，一张CT图需要20分
阿里巴巴淘系技术团队官网博客·2022-12-03 19:45

卷积神经网络以LeNet网络为例的手写体识别

参考书目：Pytorch深度学习入门，作者：曾芃壹文章目录卷积神经网络卷积过滤器池化实战：手写体识别准备数据集torchvision构建LeNet模型训练函数模型保存、读取和测试功能函数训练前准备、数据加载
LiterMa·2022-12-03 18:09

机器学习入门与Python实战（八）：K均值聚类KMeans

目录现实问题思考：数据分类与聚类K均值聚类核心流程K均值聚类(KMeans)VSK近邻分类(KNN)K均值聚类实现图像分割知识巩固Python实战：KMeans实现图像分割拓展学习现实问题思考：数据分类与聚类没有标签的情况下实现聚类的一个思路：给出中心点，根据数据到中心点距离判断类别K均值聚类在样本数据空间中选取K个点作为中心，计算每个样本到各中心的距离，根据距离确定数据类别，是聚类算法中最为基础
flare zhao·2022-12-03 18:58

机器学习基本概念

机器学习入门好文，强烈推荐(可惜不知道原创是谁)转：https://blog.csdn.net/zhangbijun1230/article/details/79439216终于知道原创了，必须附上链接转自飞鸟各投林史上最强
鱼在水中走·2022-12-03 17:34

pytorch深度学习入门之多层全连接神经网络

多层全连接神经网络——介绍篇前面一章我们简要介绍了神经网络的一些基本知识，同时也是示范了如何用神经网络构建一个复杂的非线性二分类器，更多的情况神经网络适合使用在更加复杂的情况，比如图像分类的问题，下面我们用深度学习的入门级数据集MNIST手写体分类来说明一下更深层神经网络的优良表现。MNIST数据集mnist数据集是一个非常出名的数据集，基本上很多网络都将其作为一个测试的标准，其来自美国国家标准与
谁陪你落日流年·2022-12-03 15:17

【深度学习入门笔记】CNN卷积神经网络 - LeNet具体实现及代码讲解

CNN卷积神经网络-LeNet具体实现及代码讲解本次笔记来源bilibili霹雳吧啦Wzpytorch官方demo(Lenet)个人github仓库：heisenbergCh/way-to-deep-learning:个人零基础自学深度学习时产生的笔记与示例代码参照官网demo定义LeNet网络结构完整代码：importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalas
yijia7590jfz·2022-12-03 13:24

深度学习入门（1）

一、引言1.什么是神经网络图中输入为房子面积，输出为放假，小圆圈是神经元图中的函数为ReLU函数，即修正线性单元神经网络就是多个神经元连接在一起，如图：该图中输入为房子大小，卧室数量，邮政编码，家庭财富状况，输出为房价实际上，神经网络中，中间的”球球“并不是很清晰的，而是相对模糊，即每个球都受整个输入层所有输入的影响，而不是仅受特定输入的影响，如图：2.supervisedlearning①常见神
北白川家的氷菓·2022-12-03 12:31

深度学习入门（2）

七、计算机视觉1.卷积神经网络（CNN）①边缘检测（1）垂直边缘检测器：这个小矩阵成为filter（过滤器），有时也成为（卷积）核计算过程如下：原理：如图：（2）正边和负边与上面的对比，下面的这个明暗反了过来（3）横向边缘检测（4）sobelfilter和scharrfilter（可以增强鲁棒性）②padding使用①中的方法的弊端：（1）图片会越来越小，新的图片的维度为n-f+1（2）角落的像素
北白川家的氷菓·2022-12-03 12:31

(43)[CVPR16] YOLO(You Only Look Once): Unified, Real-Time Object Detection

计划完成深度学习入门的126篇论文第四十三篇，微软的RossGirshick及UW的学者研究ObejectDetection的模型。
gdtop818·2022-12-03 10:41

基于Δ-Σ模数转换器的梳状滤波器的设计与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》目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础Δ-Σ模数转换器是一种低速，高精度的过采样模数转换器广泛的应用于信号采集和处理
fpga和matlab·2022-12-02 19:43

【深度学习】搭建类似LeNet-5网络识别Fashion-MNIST数据集(衣服，鞋子等)

本篇代码主要参考了《pytorch深度学习入门与实践
今天一定要洛必达·2022-12-02 19:59

深度学习入门（六） 图像分类数据集（MNIST）

深度学习入门（六）图像分类数据集（Fashion-MNIST）前言图像分类数据集（Fashion-MNIST）1获取数据集2读取小批量3整合所有组件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·2022-12-02 19:27

深度学习之常用模型评估指标（二）—— 回归问题

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·2022-12-02 15:50

一文搞懂pytorch数据结构

系列文章目录`第一章pytorch深度学习入门之pytorch数据结构的使用文章目录系列文章目录一、pytorch数据张量结构运算二、案例演示总结一、pytorch数据张量结构运算张量的索引切片方式和numpy
陈谦·2022-12-02 13:35

深度学习入门：使用tensorflow和Keras进行图像分类

我用#CSDN#这个app发现了有技术含量的博客，小伙伴们求同去《深度学习入门篇，简单的实例讲明白图像分类。》
dataloading·2022-12-02 13:39

深度强化学习入门

作者：清凇（就职于阿里巴巴，搜索排序、自然语言处理）https://www.zhihu.com/people/huaqingsong过去的一段时间在深度强化学习领域投入了不少精力，工作中也在应用DRL解决业务问题。子曰：温故而知新，在进一步深入研究和应用DRL前，阶段性的整理下相关知识点。本文集中在DRL的model-free方法的Value-based和Policy-base方法，详细介绍下RL
人工智能与算法学习·2022-12-02 13:39

Keras深度学习入门篇

Keras深度学习入门篇第一部分：机器学习基础一、机器学习的四个分支监督学习分类回归序列生成，给定一张图像，预测描述图像的文字语法树预测，给定一个句子，预测其分解生成的语法树目标检测，给定一张图像，在图中特定目标的周围画上一个边界框图像分割
東方海竹·2022-12-02 13:58

机器学习入门实战加州房价预测

目录1快速搭建运行环境2快速构建项目2.1导入训练集2.2安装函数库2.2.1安装numpy2.2.2安装pandas2.3构建特征集和标签2.4导入数据集拆分工具sklearn2.5导入线性回归算法模型2.6进行预测2.7精准度计算3导入matplotlib画图库4作图时遇到的错误1快速搭建运行环境我这里比较懒是全是一键安装的直接使用vscode插件进行部署，没有去搭建jupyternotebo
赵广陆·2022-12-02 12:46

《深度学习入门--基于python的理论与实现》——斋藤康毅读书笔记

《深度学习入门--基于python的理论与实现》读书笔记（第二章）写在前面第二章：感知机2.1感知机是什么2.2简单的逻辑电路2.2.1与门（andgate）2.2.2与非门和或门2.3感知机的实现2.3.1
牛子未·2022-12-02 12:29

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》读书笔记01：感知机

1.感知机:感知机接收多个输入信号，输出一个信号.感知机里面有个阈值2.把上述的cta换成-b，那么就表示偏置项。3.，使用感知机可以实现与门、与非门、或门三种逻辑电路。4.无法实现异或门。5，但是使用非线性，很容易就分开了：6，但是感知机有一个很妙的地方是可以叠加：用叠加就可以表示异或门：小结：
cc 提升ing 变优秀ing·2022-12-02 12:58

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》读书笔记：第2章 感知机

目录第2章感知机2.1感知机是什么2.2简单逻辑电路2.2.1与门2.2.2与非门和或门2.3感知机的实现2.3.1简单的实现2.3.2导入权重和偏置2.3.3使用权重和偏置的实现2.4感知机的局限性2.4.1异或门2.4.2线性和非线性2.5多层感知机2.5.1已有门电路的组合2.5.2异或门的实现2.6从与非门到计算机2.7小结第2章感知机感知机是由美国学者FrankRosenblatt在19
feiwen110·2022-12-02 12:58

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》读书笔记：第3章 神经网络

目录第3章神经网络3.1从感知机到神经网络3.1.1神经网络的例子3.1.2复习感知机3.1.3激活函数登场3.2激活函数3.2.1sigmoid函数3.2.2阶跃函数的实现3.2.4sigmoid函数的实现3.2.5sigmoid函数和阶跃函数的比较3.2.6非线性函数3.2.7ReLU函数3.3多维数组的运算3.3.1多维数组3.3.2矩阵乘法3.3.3神经网络的内积3.43层神经网络的实现3
feiwen110·2022-12-02 12:58

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》再读笔记（1）

第1章Python入门1.5.4NumPy的N维数组和数组的算术运算一样，矩阵的算术运算也可以在相同形状的矩阵间以对应元素的方式进行。并且，也可以通过标量（单一数值）对矩阵进行算术运算，这也是基于广播的功能。数学上将一维数组称为向量，将二维数组称为矩阵。另外，可以将一般化之后的向量或矩阵等统称为张量。Python等动态类型语言一般比C和C++等静态型语言（编译型语言）运算速度慢。实际上，如果是运算
feiwen110·2022-12-02 12:58

python3源码剖析pdf_深度学习入门：基于Python的理论与实现 PDF 含源码超清版

内容介绍深度学习入门：基于Python的理论与实现电子书封面读者评价基于python深度学习，从零开始学深度学习的明智之选这是真正从0基础，尤其从数学基础比较差的角度
weixin_39827905·2022-12-02 12:57

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》学习笔记

深度学习入门笔记文章目录深度学习入门笔记第一章Python入门第二章感知机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六章与学习相关的技巧第七章卷积神经网络第八章深度学习第一章
RayYoh·2022-12-02 12:56

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》学习笔记——感知机

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》学习笔记——感知机感知机一、感知机基础二、感知机与逻辑电路2.1与门（ANDgate）：2.2与非门（NANDgate）：2.3或门（ORgate）：2.4
thunder1015·2022-12-02 12:56

读书笔记2|深度学习入门——基于python的理论与实现

深度学习入门：基于Python的理论与实现》高清中文版.pdf1.python基础，numpy，matplotlibBatchNormalization、Dropout、Adam图像识别，自然语言处理，
程序媛一枚~·2022-12-02 12:26

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》学习笔记——神经网络的学习

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》学习笔记——神经网络的学习神经网络的学习一、从数据中学习1.1数据驱动1.2训练数据和测试数据二、损失函数2.1均方误差2.2交叉熵误差三、mini-batch
thunder1015·2022-12-02 12:26

【DL学习笔记02】深度学习入门——基于Python的理论与实现（ch03：Neural Network）

目录1.ActivationFunctionstepfunctionsigmoidfunctionReLU2.多维数组的运算多维数组矩阵乘法神经网络的内积3.三层神经网络的实现问题各层信号传递的实现4.输出层的设计softmax5.手写数字识别MNIST数据集神经网络的推理处理批处理（batch）1.ActivationFunction激活函数会将输入信号的总和转换为输出信号朴素感知机是指单层网络
yierrrr·2022-12-02 12:24

【学习笔记】深度学习入门：基于Python的理论与实现-误差反向传播法

CONTENTS五、误差反向传播法5.1计算图5.2链式法则5.3反向传播5.4简单层的实现5.5激活函数层的实现5.6Affine/Softmax层的实现5.7误差反向传播法的实现五、误差反向传播法5.1计算图先引入一个很简单的问题：在超市买了222个100100100元一个的苹果，消费税是10%10\%10%，请计算支付金额。我们画出计算图如下：接着进行简单的修改，如下图所示：现在我们换个问题
柃歌·2022-12-02 12:24

【学习笔记】深度学习入门：基于Python的理论与实现-与学习相关的技巧

CONTENTS六、与学习相关的技巧6.1参数的更新6.2权重的初始值6.3BatchNormalization6.4正则化6.5超参数的验证六、与学习相关的技巧6.1参数的更新神经网络的学习的目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数。这是寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程称为最优化（optimization）。在之前我们是沿着梯度方向更新参数，不断重复从而逐渐靠近最优参数，这个过程称为随机梯度
柃歌·2022-12-02 12:24

【学习笔记】深度学习入门：基于Python的理论与实现-神经网络的学习

CONTENTS四、神经网络的学习4.1从数据中学习4.2Lossfunction4.3数值微分4.4梯度4.5学习算法的实现四、神经网络的学习4.1从数据中学习神经网络的特征就是可以从数据中学习。所谓“从数据中学习”，是指可以由数据自动决定权重参数的值。利用特征量和机器学习的方法中，特征量仍是由人工设计的，而在神经网络中，连图像中包含的重要特征量也都是由机器来学习的。机器学习中，一般将数据分为训
柃歌·2022-12-02 12:54

【学习笔记】深度学习入门：基于Python的理论与实现-神经网络

CONTENTS三、神经网络3.1从感知机到神经网络3.2Activationfunction3.3多维数组的运算3.4三层神经网络的实现3.5输出层的设计3.6手写数字识别三、神经网络3.1从感知机到神经网络用图来表示神经网络的话，如下图所示，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（隐藏层）。在上图的网络中，偏置bbb并没有被画出来。如果要明确地表示出bbb，
柃歌·2022-12-02 12:53

（笔记）深度学习入门：基于python的理论与实践

本书主要用numpy来处理运算，用matplotlib将结果可视化。对于没有基础的人十分友好，只需要高中的线代知识就可以看懂。1.x=x.flatten()将矩阵及张量转换为一维数组。x>15，结果得到一个由True和False组成的一维列表，x[x>15]即可输出所有大于15的成员。矩阵与一维数组的乘，（数组长度与矩阵列数相同）将一维数组扩张为矩阵形状后简单相乘，符合交换率，符号为；矩阵与数组d
NULL-Response·2022-12-02 12:23

读书笔记：《深度学习入门：基于python的理论与实现》

基于python的深度学习入门这是本人在关于深度学习领域所阅读的第一本书，即日本程序员斋藤康毅著，陆宇杰译作的《深度学习入门：基于python的理论与实现》。
Clancy_4878·2022-12-02 12:22

《深度学习入门：基于python的理论与实现》学习笔记

感知机感知机的模型是神经网络的起源算法，也可以帮助我理解神经网络感知机的大致结构与门的实现defAND(x1,x2):w1,w2=0.5,0.5theta=0.7ifw1*x1+w2*x2>theta:return1else:return0print(AND(1,0))print(AND(1,1))01引入偏置b和权重偏置的作用是在x*w之后再加上一个常数，这相当于给了感知机一个基础的值，使得感知
Chen_shu_bct·2022-12-02 12:21

【学习笔记】深度学习入门：基于Python的理论与实现-Python入门与感知机

CONTENTS一、Python入门1.1NumPy1.2Matplotlib二、感知机2.1感知机是什么2.2简单逻辑电路2.3感知机的实现2.4感知机的局限性2.5多层感知机一、Python入门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。安装各种第三方库的方式详见：VSC
柃歌·2022-12-02 12:51

深度学习入门视频课程学习笔记02

本篇学习笔记对应深度学习入门课程第三课得分函数前向传播之-得分函数剧透:深度学习必备的两个大知识点分别是前向传播和反向传播啦，这里节课我们会先着手把前方传播的所涉及的所有知识点搞定！
迪哥有点愁了·2022-12-01 20:20

机器学习入门 02 —— 环境搭建（Jupyter Notebook、默认路径 、扩展库的安装与使用）

2.2jupyternotebook的使用1JupyterNotebook介绍2启动JupyterNotebook3JupyterNotebook快速上手4常用快捷键5安装扩展功能库6修改默认打开路径7更换主题系列文章机器学习入门
来一碗锅巴洋芋·2022-12-01 19:11
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