jbpm4.4学习入门

【MATLAB教程案例47】基于双目相机拍摄图像的三维重建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》本课程学习成果预览：目录1.软件版本2.基于双目相机拍摄图像的三维重建原理概述
fpga和matlab·2022-12-01 12:42

机器学习入门之7种经典回归模型

介绍线性和逻辑回归通常是学习数据科学时接触的第一个算法，由于它们非常流行，许多分析师甚至认为它们是唯一的回归技术。事实上，存在多种不同形式的回归模型，每种形式都有自身的特点和特定的应用场景。在本文中，我将简要介绍数据科学中最常用的7种回归模型。通过本文，我希望人们对回归分析有更深入的理解，而不是仅仅停留在线性回归和逻辑回归的层面。本文来自《数据黑客》，登录官网可阅读更多精彩资讯和文章。目录什么是回
数据工程与机器学习·2022-12-01 10:53

《深度学习入门》第八章：深度学习

同志们，最后一章了哦~~~~关于本书，我总结了40页左右的word笔记，想要可以私聊哦！本章主要介绍采用深度学习方法实现对MNIST数据集的识别。大家可能好奇，MNIST数据集以及书中第三章的编程代码怎么没有，我也是查了网上很多资料，都没有和书上匹配的，就在刚才，突然发现书皮后面有个二维码，就是下图，扫码就可以下载，真是呜呜呜了~~~当时找的好辛苦！！！1.目前对于手写数据识别的精度已经在99+%
鬼才的凝视·2022-12-01 10:53

机器学习入门（九）：非监督学习：5种聚类算法+2种评估模型

机器学习入门专栏其他章节：机器学习入门（一）线性回归机器学习入门（二）KNN机器学习入门（三）朴素贝叶斯机器学习入门（四）决策树机器学习入门（五）集成学习机器学习入门（六）支持向量机机器学习入门（七）多项式回归机器学习入门
FrenchOldDriver·2022-12-01 10:45

连续学习入门（二）：连续学习的三种类型

说明：本系列文章若无特别说明，则在技术上将ContinualLearning（连续学习）等同于IncrementalLearning（增量学习）、LifelongLearning（终身学习），关于ContinualLearning、IncrementalLearning和LifelongLearning更细节的区别参见VALSESeminar【20211215-深度连续学习】本文内容：介绍连续学习
何以少团栾。·2022-12-01 10:14

【TensorFlow】TensorFlow中的三种计算图

系列文章目录第二章TensorFlow深度学习入门之TensorFlow的核心概念目录系列文章目录文章目录前言一、三种计算图之间的关系二、静态计算图1TensorFlow1.0中的静态计算图2TensorFlow2.0
晓亮.·2022-12-01 09:12

人工智能第一课（深度学习入门）

机器学习和深度学习的差异1.机器学习是一种实现人工智能的方法2.深度学习是一种实现机器学习的方法什么是深度学习深度学习是机器学习研究的一个新的领域，深度学习可以理解为通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，目的在于模拟人脑进行分析的神经网络，来模仿人脑机制来解释图像，音频等数据。什么是神经网络系统角度：输入，模型，输出模型：输入和输出之间的映射关系神经网络的基本结构神经元用神经网络进
lm_rui·2022-12-01 09:32

机器学习训练模型环境配置注意事项-CUDA、pytorch\torch

\torchpytorch和torchCUDA与pytorchCUDA和pytorch之间的版本对应模型训练过程中安装三者踩坑机器学习训练模型环境配置注意事项-CUDA、pytorch\torch机器学习入门了解必要工具
weixin_44673707·2022-12-01 08:45

深度学习入门：几幅手稿讲解CNN

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）学习深度神经网络方面的算法已经有一段时间了，对目前比较经典的模型也有了一些了解。这种曾经一度低迷的方法现在已经吸引了很多领域的目光，在几年前仅仅存在于研究者想象中的应用，近几年也相继被深度学习方法实现了。无论是对数据的分析或是生成，无论数据形式是图像、视频、音频、文本还是其它复杂维度，也无论是下棋、玩游戏还是无人驾驶汽车导航，似乎总有人会发掘出这种强大工具的
weixin_34008933·2022-12-01 07:03

吴恩达机器学习入门笔记6-决策树(由西瓜书补充)

6决策树6.1结构一个根节点：样本全集若干个内部结点：对应于属性测试若干个叶结点：决策结果属性代表了各个结点，各个结点的连接线代表属性的取值当第一层最优划分属性选取后，在划分后的D中进行递归，一层层选取最优划分属性，最后形成决策树只有一层划分的决策树称为决策树桩6.2目的产生一颗泛化能力强，即处理未见示例能力强的决策树6.3衡量划分属性的标准随着划分的不断进行，决策树的分支结点包含的样本尽可能属于
杰斯洛兰德·2022-12-01 07:58

(42)[ICCV17] Mask R-CNN

计划完成深度学习入门的126篇论文第四十二篇，微软的RossGirshick研究的ObejectDetection的模型。
gdtop818·2022-12-01 05:40

python机器学习入门上课代码记录3

神经网络#神经网络fromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_moons#获取数据集fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotl
亭午·2022-12-01 05:31

【《深度学习入门》—— 学习笔记（二）】

《深度学习入门》——学习笔记（二）_5-8章第五章误差反向传播法方法一：基于数学式-严密简洁方法二：基于计算图（computationalgraph）-直观5.1计算图【用计算图求解】构建计算图在计算图上
机电恐龙·2022-12-01 04:28

【读书笔记】《深度学习入门——基于python的理论与实现》

笔记结构索引提高学习效果tips参数optimizers:寻找最优权重参数最优化方法权重参数初始值设定超参数过拟合函数激活函数输出层函数损失函数im2col函数层Affine层Softmax-with-loss层BatchNorm层CNN卷积层池化层简单CNN提高学习效果tips集成学习、dropout层、学习衰减率、dataaugmentation(如图像的旋转、平移、crop、flip处理等)
changreal·2022-12-01 04:57

Pytorch深度学习入门：60分钟闪电战

目录1.学习基础知识1.1运行教程代码1.2如何使用本指南2.快速启动2.1与数据打交道2.2建立模型2.3优化模型参数2.4保存模型2.5装载模型3.张量3.1初始化一个张量3.1.1直接来自于数据3.1.2从一个NumPy数组3.1.3来自另一个张量。3.1.4使用随机或恒定值：3.2张量的属性3.3对张量的操作3.3.1标准的类似numpy的索引和切片。3.3.2连接张量3.3.3算术运算3
fangshuo_light·2022-12-01 00:06

机器学习入门（七）：分类算法——决策树算法

学习目录：决策树内容目录：一.决策树作用：这是我们判断这是个好瓜还是坏瓜的决策流程，决策树的作用：1.帮助我们选择用哪个特征先做if，用哪个特征后做if，能最快的判断出这是好瓜还是坏瓜2.帮助我们确定特征中作为划分标准的数值二.原理推导三.代码预测：案例对比：比较决策树算法和KNN算法在鸢尾花数据集上的分类准确率使用决策树算法对鸢尾花数据集分类：fromsklearn.datasetsimport
【 变强大 】·2022-11-30 22:50

第830期机器学习日报(2016-12-26)

机器学习日报2016-12-26从技术角度，回顾2016年语音识别的发展@专注云计算苹果公司论文《通过对抗性训练从模拟和无监督的图像来学习》@网路冷眼给深度学习入门者的Python快速教程–基础篇@专注云计算
机器学习日报·2022-11-30 16:54

matlab小波变换学习入门

备注：为了完成课程作业的笔记，内部不连贯，但是足够实用一：一维小波变换的matlab实现1、dwt函数：功能：一维离散小波变换格式：[cA,cD]=dwt(X,'wname')——使用指定的小波基函数‘wname’对信号X进行单层分解，求得的近似系数存放在数组cA中，细节系数存放在数组cD中[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)——使用指定的滤波器组Lo_D、Hi_D对信号X进行分解说明
timedecdec·2022-11-30 12:32

【机器学习入门】(2) 朴素贝叶斯算法：原理、实例应用（文档分类预测）附python完整代码及数据集

各位同学好，今天我向大家介绍python机器学习中的朴素贝叶斯算法。内容有：算法的基本原理；案例实战--新闻文档的分类预测。案例简介：新闻数据有20个主题，有10万多篇文章，每篇文章对应不同的主题，要求是任意输入一篇新的文章，模型输出这篇文章属于哪个主题。1.算法原理1.1朴素贝叶斯方法朴素贝叶斯方法涉及一些概率论知识，我们先来复习一下。联合概率：包含多个条件，并且所有的条件同时成立的概率，公式为
立Sir·2022-11-30 11:34

连续学习入门（一）：Continual Learning / Incremental Learning / Life Long Learning 问题背景及研究挑战

说明：本系列文章若无特别说明，则在技术上将ContinualLearning（连续学习）等同于IncrementalLearning（增量学习）、LifelongLearning（终身学习），关于ContinualLearning、IncrementalLearning和LifelongLearning更细节的区别参见VALSESeminar【20211215-深度连续学习】本文内容：连续学习的问
何以少团栾。·2022-11-30 08:03

基于matlab的立体图像编码解码算法仿真与分析

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》目录一、理论基础二、核心程序2.1获得左右两个图像
fpga和matlab·2022-11-30 07:21

基于FPGA的4x4矩阵键盘控制器verilog开发实现

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础这里第一部分的主要目标是设计一个键盘扫描程序，并读取4*4键盘上的键盘，
fpga和matlab·2022-11-30 07:51

【MATLAB教程案例48】初识点云——pcshow,pointCloud,pcwrite,pcread,pcdenoise等点云基本操作函数学习

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》本课程效果预览目录1.软件版本2.什么是点云？
fpga和matlab·2022-11-30 07:51

基于FPGA的ALU计算器verilog实现

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础VerilogHDL是一种硬件描述语言，以文本形式来描述数字系统硬件的结构和行为的语言
fpga和matlab·2022-11-30 07:48

一文读懂机器学习，大数据/自然语言处理/算法全有了……

本文摘自微信程序员平台，是看到的机器学习入门的不错资料，原文连接已不可知，在此就不添加了。
Lyndon_zheng·2022-11-30 07:59

深度学习入门6-RNN、LSTM、GRU和注意力机制的代码实现

文章目录前言一、导入库二、各框架实现1.RNN2.LSTM3.GRU4.注意力机制总结前言今天要实现的代码是RNN、LSTM、GRU和注意力机制的框架部分。RNN、LSTM和GRU的框架图如上所示。一、导入库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF二、各框架实现1.RNNrnn=nn.RNN(64,4,3)#input_si
时光轻浅，半夏挽歌·2022-11-30 03:14

机器学习笔记1-KNN

KNN-K近邻分类算法作为机器学习入门的算法之一，其数学原理很简单原理：即对于测试样本点，寻找与其距离最近的K个样本点，以这K个点的类别作为参考依据，用来判定测试样本点的类别其中K的取值一般为奇数（3，
Tobesix·2022-11-30 03:12

机器学习入门理解

机器学习入门理解：理解：寻找函式，让输出匹配输入。
DIMP_·2022-11-30 01:33

PyTorch深度学习入门笔记（六）神经网络大学习

神经网络的基本骨架nn.Module的使用torch.nn.简介搭建神经网络常用的工具在torch.nn模块。官网：https://pytorch.org/docs/stable/nn.htmlContainers中文翻译为容器，但这里可以理解为骨架，往这个骨架中添加一些内容就可以构成一个神经网络ConvolutionLayersPoolingLayersPaadingLayers都是要添加进网络
Charliefive·2022-11-30 01:59

深度学习之基于CNN实现汉字版手写数字识别（Chinese-Mnist）

Mnist数据集是深度学习入门的数据集，昨天发现了Chinese-Mnist数据集，与Mnist数据集类似，只不过是汉字数字，例如‘一’、‘二’、‘三’等，本次实验利用自己搭建的CNN网络实现Chinese
starlet_kiss·2022-11-29 23:30

机器学习模型自我代码复现：回归

机器学习入门必备的10个经典算法（原理+复现+实验）被他讲得如此清晰！_哔哩哔哩_bilibili如文中或代码有错误或是不足之处，还望能不吝指正。
thorn_r·2022-11-29 19:11

【机器学习入门】(12) 特征工程：特征选择、数据降维、PCA

各位同学好，今天我和大家分享一下python机器学习中的特征选择和数据降维。内容有：（1）过滤选择；（2）数据降维PCA；（3）sklearn实现那我们开始吧。一个数据集中可能会有以下问题：（1）冗余：部分特征的相关度高，由于A与B之间有某种计算公式使它们相关联，A特征的变化会导致B特征的变化，容易消耗计算性能，只需要存在一个特征就可以了。（2）噪声：部分特征对预测结果有负影响，需要剔除一些与预测
立Sir·2022-11-29 17:28

深度学习入门学习笔记之——神经网络的学习

神经网络的学习这里所说的“学习”是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。本章中，为了使神经网络能进行学习，将导入损失函数这一指标。而学习的目的就是以该损失函数为基准，找出能使它的值达到最小的权重参数。为了找出尽可能小的损失函数的值，本章我们将介绍利用了函数斜率的梯度法。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。这是非常了不起的
前丨尘忆·梦·2022-11-29 14:21

深度学习入门（五十七）循环神经网络——循环神经网络从零开始实现

深度学习入门（五十七）循环神经网络——循环神经网络从零开始实现前言循环神经网络——循环神经网络从零开始实现教材1独热编码(one-hot)2初始化模型参数3循环神经网络模型4预测5梯度裁剪6训练7小结前言核心内容来自博客链接
澪mio·2022-11-29 14:45

深度学习入门笔记(一)

用哔哩哔哩上跟着李沐学AI尝试入门深度学习,这里是笔记区,用于记录以整理所学工具篇pytorch类似于numpy中的数组ndarray,pytorch也有自己的数组张量(tensor)二者相似但不相同创建一个内容为0~11的张量:1.在一个tensor中可以使用的方法:shape()返回tensor形状2.numel()numberofelement,返回元素个数(返回值为一个int类型)3.re
firebeans·2022-11-29 13:09

深度学习入门笔记（李沐）(一)

深度学习入门学习记录（一）文章目录深度学习入门学习记录（一）一、数据处理基础知识二、数据预处理1.创建一个人工数据集，并且储存在csv的文件一、数据处理基础知识x=torch.arange(12)#张量
物联网搬砖人·2022-11-29 13:27

Other-Website-Contents.md

title:本站目录categories:Othersticky:10toc:truekeywords:机器学习基础深度学习基础人工智能数学知识机器学习入门date:9999-12-3123:59:59
非主流科学家·2022-11-29 10:56

机器学习/深度学习入门：损失函数

分类问题损失函数——交叉熵（crossentropy）和Softmax交叉熵交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，是分类问题中使用广泛的损失函数。给定两个概率分布p和q，交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离：对于交叉熵理解比较透彻：https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834Softmax关于Softmax函数（一般在神经网络中，sof
M_Z_G_Y·2022-11-29 08:28

深度学习入门——mini_batch小批量数据提取

在全部数据中提取出小批量的数据，作为全部数据的近似。神经网络的学习也就是针对每个mini_batch数据进行学习#oding:utf-8importsys,ossys.path.append(os.pardir)importnumpyasnpfromdataset.mnistimportload_mnist(x_train,t_train),(x_test,t_test)=load_mnist(n
我是小杨我就这样·2022-11-29 08:58

深度学习入门——Mini-batch、Momentum与Adam算法

基于不同优化算法更新神经网络中的参数学习记录自：deeplearning.ai-andrewNG-master一、优化算法概述1.1常用优化算法在机器学习或深度学习中，一般采取梯度下降对参数进行优化更新，本文主要讨论Mini-Batch算法、Momentum算法、RMSprop以及Adam算法。1.2为什么要改进梯度下降对于一个数据量适中的数据集而言，可以直接利用梯度下降或者随机梯度下降(Stoc
yasNing·2022-11-29 08:51

深度学习_mini-batch实现&评价_详解

参考书：深度学习入门：基于Python的理论与实现mini-batch是在训练数据中随机选择小批量的数据，进行深度学习找到合适权重值。
AI 黎明·2022-11-29 08:48

堆的插入和删除

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一
Ztlinkli·2022-11-29 08:12

深度学习入门(一)：LeNet-5教程与详解

1.什么是LeNetLeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一，并且推动了深度学习领域的发展。自从1988年开始，在多年的研究和许多次成功的迭代后，这项由YannLeCun完成的开拓性成果被命名为LeNet5。LeNet：主要用来进行手写字符的识别与分类确立了CNN的结构，现在神经网络中的许多内容在LeNet的网络结构中都能看到虽然LeNet网络结构比较简单，但是刚好适合神经网络的入门
xiongxyowo·2022-11-29 07:50

python编程300集免费-python 300本电子书合集

链接:https://pan.baidu.com/s/1CNlB35ASnDNlUGNCZJbiAA提取码:fxigQ群：592857363更多所在数据科学速查表零起点Python机器学习快速入门《深度学习入门
weixin_37988176·2022-11-29 07:05

机器学习入门（12）— 激活函数层 ReLU、Sigmoid 层的实现

1.ReLU函数层激活函数ReLU（RectifiedLinearUnit）由下式（5.7）表示。通过式（5.7），可以求出y关于x的导数，如式（5.8）所示。在式（5.8）中，如果正向传播时的输入x大于0，则反向传播会将上游的值原封不动地传给下游。反过来，如果正向传播时的x小于等于0，则反向传播中传给下游的信号将停在此处。用计算图表示的话，如图5-18所示。在神经网络的层的实现中，一般假定for
wohu1104·2022-11-29 06:22

pytorch学习线性回归与非线性回归，以及理解nn.linear()和ReLU激活函数

参考书目：Pytorch深度学习入门，作者：曾芃壹文章目录线性回归线性模型与目标函数优化批量输入代码实践大规模数据实验神经网络实现线性回归非线性回归激活函数人工神经网络详解nn.linear()的原理浅谈
LiterMa·2022-11-29 06:21

深度学习入门 (二)：激活函数、神经网络的前向传播

目录激活函数(activationfunction)`Sigmoid`函数`tanh`函数`ReLU`函数(RectifiedLinearUnit)`GELU`函数(GaussianErrorLinerarUnits)Mish神经网络的前向传播通过矩阵点积运算打包神经网络的运算引入符号各层间信号传递的实现输出层的设计SoftmaxSoftmaxSoftmax函数输出层的神经元数量批处理参考文献激活
连理o·2022-11-29 06:20

深度学习入门（2）神经网络

感知机：设定权重的工作由人工来进行确定。神经网络：可以自动的从数据中学习到合适的权重参数。从感知机到神经网络0层：输入层1层：中间层（隐藏层）2层：输出层该网络由3层神经元构成，但只有2层神经元有权重，因此称其为“2层网络”。（有的也称3层）输入信号会被函数h(x)转换，转换后的值就是输出y激活函数h(x)函数会将输入信号的总和转换为输出信息，这种函数称之为激活函数。激活函数的作用在于决定如何来激
阿_旭·2022-11-29 06:48

《深度学习入门》误差反向传播中批版本Affine层关于偏置db的反向传播的个人理解

误差反向传播中批版本Affine层关于偏置db的反向传播的证明过程如下假定偏置Affine层关系式平方和损失函数（也可以换成交叉熵损失函数）1.只有一个数据N=0所以2.有多个数据N!=0所以由于要对N求和，即按列求和所以证明了如果时多个数据，则所以用Python表示为importnumpyasnpdb=np.sum(dy,axis=0)
CPyJa小生·2022-11-29 06:48

深度学习入门(1)感知机

感知机感知机基础知识感知机是神经网络（深度学习）的起源算法。感知机可以接收多个输入信息，输出一个信号。感知机的信号只有“流/不流”（1/0）两种取值。接收两个信号的感知机，如下图：x1与x2是输入信号；y是输出信号；w1与w2是权重。圆圈O代表”神经元”或者”节点”。输入信号被送往神经元时，会被分别乘以固定的权重（w1x1,w2x2）。神经元会计算传送过来的信号总和，只有当这个总和超过某个界限值时
阿_旭·2022-11-29 06:18
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