jbpm4.4学习入门

「PyTorch深度学习入门」4. 使用张量表示真实世界的数据（中）

来源|DeepLearningwithPyTorch作者|Stevens,etal.译者|杜小瑞校对|gongyouliu编辑|auroral-L全文共7849字，预计阅读时间45分钟。第四章使用张量表示真实世界的数据（中）1.使用图像1.1添加颜色通道1.2加载一个图片文件1.3改变布局1.4数据标准化2.三维图像：体积数据2.1加载专用格式3.表示表格数据3.1使用真实数据集3.2加载葡萄酒数
数据与智能·2022-11-28 13:24

深度学习入门（五十六）循环神经网络——循环神经网络RNN

深度学习入门（五十六）循环神经网络——循环神经网络RNN前言循环神经网络——循环神经网络RNN课件潜变量自回归模型循环神经网络使用循环神经网络的语言模型困惑度（perplexity）梯度裁剪更多的应用RNNs
澪mio·2022-11-28 13:45

【跟学记录day1】PyTorch深度学习入门

原视频来源：b站PyTorch深度学习快速入门教程-by我是土堆P1部分按照视频教程安装了python3.6的anaconda3-5.2.0我的电脑GPU型号为1050Ti，cmd中输入nvidia-smi查出来应该安装11.7版本的cuda，踩坑：想着和视频环境一致方便学习，于是跟着视频（下图）打了同样的代码，安装了9.2版本的cuda。最后安装pytorch成功了，验证的时候torch.cud
oops_ou·2022-11-28 13:44

使用python连接mysql数据库

系列文章目录第一章Python机器学习入门之连接mysql数据库文章目录系列文章目录前言一、使用步骤1.安装2.上代码总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要
jeikeryun·2022-11-28 10:15

机器学习1综述

机器学习方法的分类1、监督学习；2、非监督学习；3、半监督学习；4、增强学习；三、机器学习方法分类2、批量学习（离线学习）BatchLearing；3、参数学习；4、非参数学习；5、参数学习：一、综述学习入门机器学习经典算法
淅淅同学·2022-11-28 07:24

机器学习、深度学习入门级解释

机器学习：概念：让机器具有学习的能力。想象一下2岁的宝宝是怎么学习的。你给他看一只狗狗的图片（假设是白色中等体型），告诉宝宝，这是一只小狗狗哦。下次宝宝再见到类似的狗狗（黄色中等体型，或者小型），他会脱口而出，狗狗。这表明他学到了。但是如果今天遇到一只黑色的很大的狗狗呢。宝宝不知道了，又需要你告诉他这是大黑狗狗，也是狗狗哦。宝宝学到了原来这也是狗狗。所以只要你告诉五六种狗狗的样子，宝宝基本能识别出
星陈·2022-11-28 01:24

【机器学习入门项目10例】（二）：鸢尾花分类预测

『精品学习专栏导航帖』最适合入门的100个深度学习实战项目【PyTorch深度学习项目实战100例目录】项目详解+数据集+完整源码【机器学习入门项目10例目录】项目详解+数据集+完整源码【机器学习项目实战
咕 嘟·2022-11-27 23:32

python泰坦尼克号数据预测_机器学习入门之Python机器学习：泰坦尼克号获救预测一...

本文主要向大家介绍了机器学习入门之Python机器学习：泰坦尼克号获救预测一，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。
weixin_39715997·2022-11-27 21:30

泰坦尼克号python数据预处理_Python机器学习入门：泰坦尼克号预测

机器学习分析步骤：提出问题2.理解数据导入数据采集数据查看数据集信息3.数据清洗数据预处理特征工程4.构建模型5.模型评估6.方案实施提交结果报告撰写一、提出问题什么样的人可以在泰坦尼克号事故中生存下来二、理解数据①导入数据(pd.read_csv)先导入处理数据包Numpy和Pandas导入文件的时候注意应该用左划线(“/”)，而在文件中复制路径时是右划线D:\BaiduYunDownload路
weixin_39530838·2022-11-27 21:00

【机器学习入门项目10例】（四）：基于逻辑回归的泰坦尼克生存预测

『精品学习专栏导航帖』最适合入门的100个深度学习实战项目【PyTorch深度学习项目实战100例目录】项目详解+数据集+完整源码【机器学习入门项目10例目录】项目详解+数据集+完整源码【机器学习项目实战
咕 嘟·2022-11-27 20:55

机器学习入门（6）—— 支持向量机（1）

文章目录1.支持向量机简介简易分类数据支持向量机：边界最大化1.支持向量机简介支持向量机是一种二元分类模型，是一种非常强大的，灵活的有监督学习算法，既可以用于回归又可以用于预测。其核心思想是，训练阶段在特征空间中寻找一个超平面，它能（或尽量能）将训练样本中的正例和负例分离它两侧，预测时以该超平面作为决策边界判断输入实例的类别。简易分类数据importmatplotlib.pyplotaspltfr
打火机烧水·2022-11-27 20:52

【机器学习入门项目10例目录】项目详解 + 数据集 + 完整源码

本专栏整理了《机器学习入门项目10例》，内包含了各种不同的入门级机器学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。
咕 嘟·2022-11-27 20:22

【机器学习入门项目10例】（十）：PCA降维：简易人脸识别模型

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咕 嘟·2022-11-27 19:12

【机器学习入门项目10例】（九）：聚类算法用于降维，KMeans的矢量量化应用（图片压缩）

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咕 嘟·2022-11-27 17:40

机器学习入门笔记

文章目录机器学习笔记一.使用scikit-learn导入数据集1.pycharm解决到导入库的问题2.数据集简单描述二.数据预处理—标准化1.为什么要预处理2.常用的处理方法3.numpy中抽取部分列三.文本数据特征提取1.相关知识2.sklearn中文本数据特征提取的方法常用默认值四.采用scikit-learn中的svm模型，训练一个对digits数据集进行分类的模型。1.相关知识五.机器学习
wuming先生·2022-11-27 17:38

《深度学习入门》第7章实战：手写数字识别——卷积神经网络

提示：文章写完后，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前言一、一点介绍1.整体结构2.卷积层卷积运算填充步幅3.池化层二、卷积层和池化层的实现三、全部代码及运行结果前言最近阅读了《深度学习入门
rellvera·2022-11-27 17:01

《深度学习入门》第6章：与学习相关的技巧

文章目录前言一、参数的更新二、权重的初始值三、BatchNormalization四、正则化五、超参数的验证前言笔者最近阅读了《深度学习入门——基于Python的理论与实现》这本书的第六章，这一章主要讲述了深度学习相关的技巧
rellvera·2022-11-27 17:31

《深度学习入门》第5章实战：手写数字识别——误差反向传播

文章写完后，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前言一、一点介绍（一）计算图（二）反向传播（三）反向传播的代码表示二、利用误差反向传播进行手写数字识别全部代码运行结果前言最近阅读了《深度学习入门
rellvera·2022-11-27 17:52

深度学习入门（五十）计算机视觉——转置卷积

深度学习入门（五十）计算机视觉——转置卷积前言计算机视觉——转置卷积课件（初见转置卷积）1转置卷积2为什么称之为“转置”课件（再谈转置卷积）1转置卷积2重新排列输入和核3形状换算4同反卷积的关系5总结教材
澪mio·2022-11-27 11:32

机器学习入门课程学习笔记（斯坦福吴恩达）（上篇）

文章目录一、简介1.1什么机器学习1.2监督学习（SupervisedLearning）1.3非监督学习（UnsupervisedLearning）二、模型和代价函数（ModelandCostFunction）2.1模型描述（ModelRepresentation）2.2代价函数（CostFunction）2.3梯度下降（GradientDescent）三、线性代数3.1矩阵和向量3.2矩阵的加法
iioSnail·2022-11-27 10:00

Machine Learning（Lesson1 机器学习入门）

文章目录课程介绍作者的话参考书目学习路线学习工具（不会安装的自学）什么是机器学习？搞懂这几个概念，你就知道机器学习在干嘛了机器学习分类（部分引用）什么是深度学习机器学习的主要挑战（看书）课程介绍作者的话作为一个开始接触机器学习时间不过半年多的初学者来说，开一门课显得有一些不自量力了，其实最初的目的是督促自己对零散的知识进行整理记录，杂乱无章的知识不成体系就如同用竹篮打水，最后什么都不会留下。因此，
季马宝宝·2022-11-27 10:51

机器学习内卷了吗？

这是一本优秀的机器学习入门书籍《零基础学机器学习》的创作手记。1.走下神坛的机器学习我们马上就要进入20世纪的第3个十年啦，而人工智能和机器学习，也已经火了差不多有六七年的时间了。
咖哥·2022-11-27 10:47

机器学习/深度学习入门资料汇总

机器学习/深度学习入门资料汇总经常被同学和朋友询问机器学习或深度学习入门，有哪些不错的参考资料。老实讲，这个问题在网上随便一搜就是一大把的答案。
hurt--·2022-11-27 08:02

神经网络与深度学习-2- 机器学习简单示例-PyTorch

LinearRegression）来具体了解机器学习的一般过程，以及不同的学习准则经验风险最小化，结构风险最小，最大似然估计（最大后验估计）参考文档：【技术干货】PyTorch深度学习合集【全20集】深度学习入门
明朝百晓生·2022-11-27 07:53

深度学习入门（五十四）循环神经网络——文本预处理

深度学习入门（五十四）循环神经网络——文本预处理前言循环神经网络——文本预处理教材1读取数据集2词元化3词表4整合所有功能5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
澪mio·2022-11-27 07:14

深度学习入门（五十一）计算机视觉——全卷积网络

深度学习入门（五十一）计算机视觉——全卷积网络前言计算机视觉——全卷积网络课件FCN教材1构造模型2初始化转置卷积层3读取数据集4训练5预测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·2022-11-27 06:44

深度学习入门（五十三）循环神经网络——序列模型

深度学习入门（五十三）循环神经网络——序列模型前言循环神经网络——序列模型课件序列数据序列数据：更多例子统计工具序列模型方案A-马尔科夫假设方案B-潜变量模型总结教材1统计工具1.1自回归模型1.2马尔可夫模型
澪mio·2022-11-27 06:44

致初学者的深度学习入门系列（二）—— 卷积神经网络CNN基础

卷积神经网络CNN文章目录卷积神经网络CNN卷积PaddingPoolingFlatten网络连接数以及参数数量的计算残差网络（ResNet）1x1卷积迁移学习数据扩充后续卷积卷积运算的过程就是设定一个特定大小和内容的卷积核后，将卷积核在图像上遍历滑动，每次滑动后得到对应卷积核中心位置上的数值等于卷积核上的权重于卷积核对应位置的图像像素值的乘积和。作用：提取特征提取垂直边缘特征的示例：输入层的维度
Rosen.·2022-11-27 06:11

深度学习入门

文章目录神经网络感知机激活函数卷积神经网络神经网络感知机单层感知机可以可以表示与门、或门、与非门局限性：无法表示异或门，单层感知机无法分离非线性空间通过组合与门、与非门、或门实现异或门2层感知机(严格地说是激活函数使用了非线性的sigmoid函数的感知机)可以表示任意函数激活函数importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltdefsigmoid(x):retu
叒狗·2022-11-27 06:39

深度学习入门（五十二）计算机视觉——风格迁移

深度学习入门（五十二）计算机视觉——风格迁移前言计算机视觉——风格迁移课件样式迁移易于CNN的样式迁移教材1方法2阅读内容和风格图像3预处理和后处理4抽取图像特征5定义损失函数5.1内容损失5.2风格损失
澪mio·2022-11-27 06:08

深度学习入门(基于python实现)--第五章 误差反向传播 01

#_*_coding:UTF-8_*_#文件名：Error_BackPropagation_01.py#开发工具：PyCharm"""下面介绍一种高效的计算权重方法，误差反向传播计算图用图的形式来表示数据的求解过程比如表示买两个苹果，并且要交10%的税一个苹果100元100200220一个苹果-------→×2-------→交税×1.1--------→总支出220上面这个计算图从左到右是正向
zyhsna·2022-11-27 04:01

《深度学习入门》（俗称：鱼书）读书笔记-第五章（误差反向传播算法）

《深度学习入门》（俗称：鱼书）读书笔记Day3误差反向传播算法修正算法的时候，使用的是数值微分。优势是简单，缺点是计算比较费时间。1.计算图计算图是将计算过程用图形表示出来。
呆瓜种呆瓜·2022-11-27 04:00

《深度学习入门》第五章：误差反向传播法

好久没更了，不过这回是学完了整本书，一下子更新4章完事儿。欢迎大家给出意见和建议呀！！！1.误差反向传播法：是能够高效计算权重参数的梯度方法，可以通过反向传播高效计算导数。正确理解该方法：一是基于数学式：严密简洁；二是基于计算图（该章重点）：直观。2.计算图：大致如下图所示，虚灰线代表正向传播，黑实线代表反向传播：将局部导数从右向左传递，原理是基于链式法则的（可以通过黑实线下面数字高效计算导数）。
鬼才的凝视·2022-11-27 04:27

深度学习入门之4--误差反向传播法

目录1计算图1.1计算图求解1.2局部计算2链式法则2.1定义2.2计算图的反向传播2.3链式法则与计算图3反向传播3.1加法节点反向传播3.2乘法节点反向传播4简单层的实现4.1乘法层的实现4.2加法层的实现5激活函数模块化5.1Relu层5.2Sigmoid层5.3Affine层5.3.1Affine层5.3.2批版本的Affine层5.4Softmax层6误差反向传播案例6.1common目
༺ཌ༈Dream&Light༈ད༻·2022-11-27 04:17

深度学习入门（6）误差反向传播基础---计算图与链式法则

在我的第三篇博文《深度学习入门（3）神经网络参数梯度的计算方式》中详细介绍了通过微分方式计算神经网络权重参数的梯度。但是数值微分的方式计算梯度效率较低。
阿_旭·2022-11-27 04:10

清华学霸告诉你：如何自学人工智能？

我们今天就来分享一篇来自EliteDataScience上专门讲给机器学习入门自学者的教程，一步步教你如何从基础小白进阶为ML大拿。快上车吧，别找硬币了，这趟车不要钱！
酔清风·2022-11-27 01:37

如何自学人工智能？

我们今天就来分享一篇来自EliteDataScience上专门讲给机器学习入门自学者的教程，一步步教你如何从基础小白进阶为ML大拿。快上
df_1937·2022-11-27 01:30

第一个深度学习入门项目——使用AlexNet网络实现花分类

本文共5部分，内容结构如下：1.数据预处理：划分数据集2.加载自定义数据集3.建立Alexnet模型4.模型训练5.模型的评估和使用训练好的模型进行图片分类6.项目注意事项与测试结果展示本文代码简单易懂，有较具体的注释，只需具备基础的python知识，便可以顺序通读。本文代码可从下文顺序复制，运行本文代码前，先安装torch,matplotlib,torchvision,tqdm等工具包，可使用清
White白小纯·2022-11-26 21:42

机器学习入门：第六章 贝叶斯统计 前验概率(3)

门派之争有个猎人带着你和你同学到森林里去打猎，当然猎人的枪法是你们三个人中最好的，突然枪响了一声，你回头一看兔子死了，你觉得这一枪是谁开的可能性更大，在看另一种情况，你听到枪响了三声（假设是同一个人开的），回头一看没有打中，兔子给跑了，还是让你猜，这三枪是谁开的。来考虑下第一个问题，一枪就能够命中兔子，猎人的枪法比同学的枪法好，同学很可能一枪是命中不了目标的。第一个问题猜是猎人，同样的思路，三枪都
go2coding·2022-11-26 20:54

机器学习入门：第六章 贝叶斯统计 贝叶斯公式推导(1)

光芒四射的年代贝叶斯（ThomasBayes）出生在大数学家费马诞生的100周年（1701年），1761年去世。作为一个数学家，生在这个时代，是幸运的，同时也是不幸的。幸运的是在这个时代里数学高速度的发展，出现非常多的优秀人物，比如牛顿，伯努利，惠更斯等，可以跟这些人科学界的大咖共生一个时代是庆幸的，在数学的海洋里总是能找到那一座指引方向的灯塔；不幸的是，大咖的辉煌太够锋芒，即使在科学界能够发光也
go2coding·2022-11-26 20:54

深度学习入门之一：Windows10(64)+Anaconda3(Python3.5)+TensorFlow-Gpu1.4+CUDA8.0+cuDNN6安装详解及Pycharm配置指南

为了装好环境恶补了许多知识，其实很多都是版本不兼容导致的问题。首先，请选择你要用的TensorFlow的版本CPU？还是GPU版？如果是CPU的那么就可以忽略第四步。同时，在安装的过程中发现：，因此为了配置环境，我们选用Python3.5，当然~1.安装Anaconda3Anaconda3很方便的集成了Python和各种你会用到的库，因此安装它就好啦但最新版本的Anaconda3集成了最新的Pyt
Z_kismet·2022-11-26 20:00

机器学习入门-西瓜书总结笔记第四章

西瓜书第四章-决策树一、基本流程二、划分选择1.信息增益2.增益率3.基尼指数3.剪枝处理四、连续值与缺失值1.连续值处理2.缺失值处理五、多变量决策树提示：后续精简一、基本流程决策树（decisiontree）决策树是基于树结构来进行决策的一般的，一个决策树包含一个根节点、若干个内部节点和若干个叶节点；叶结点对应于决策结果，其他每个结点则对应于一个属性测试；每个结点包含的样本集合根据属性测试的结
一入材料深似海·2022-11-26 15:09

机器学习入门？十大机器学习算法，学习复盘：七月在线机器学习集训营

学习路径之前报名学习了七月在线的机器学习集训营，掌握了机器学习算法全面性以及细节，总结了一些经验感兴趣的可以自取哈链接：https://pan.baidu.com/s/1WpbUh_2K_daIiHHdoWXCXQ提取码：j4vg算法机器学习算法分类：监督学习、无监督学习、强化学习基本的机器学习算法：线性回归、支持向量机(SVM)、最近邻居(KNN)、逻辑回归、决策树、k平均、随机森林、朴素贝叶斯
AI致力·2022-11-26 15:02

【机器学习之路】（转载）

作者主页：https://www.nowcoder.com/profile/210306401/myDiscussPost【我的机器学习入门之路（上）——传统机器学习】这篇博客主要记录了我自己的学习路线及相应的资料汇总
YYIverson·2022-11-26 13:36

强化学习入门 ： 一文入门强化学习

转自：（原贴）http://geek.csdn.net/news/detail/201928?utm_source=tuicool&utm_medium=referral建议参考程序视频资料：（莫烦PYTHON）https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/正文（START）：强化学习非
Rki-dor·2022-11-26 12:38

机器学习原来这么有趣！第四章：用深度学习识别人脸

第一章：全世界最简单的机器学习入门指南https://blog.csdn.net/wskzgz/article/details/89917343第二章：用机器学习制作超级马里奥的关卡https://blog.csdn.net
柯大侠爱喝水·2022-11-26 12:22

Matlab深度学习入门实例:基于AlexNet的红绿灯识别（附完整代码）

AlexNet于2012年出现在ImageNet的图像分类比赛中，并取得了当年冠军，从此卷积神经网络开始受到人们的强烈关注。AlexNet是深度卷积神经网络研究热潮的开端，也是研究热点从传统视觉方法过度到卷积神经网络网络的标志。AlexNet模型共包含有8层，包含5个卷积层和3个全连接层，AlexNet相比于LeNet的特点在于，对于每一个卷积层，均包含RELU和局部响应归一化处理。须设置数据集文
白太岁·2022-11-26 09:17

python sklearn安装_机器学习入门之sklearn安装以及简单使用

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是面向机器学习的Python开源框架，其中包括数据预处理、降维、聚类、分类、回归、模型选择常用的机器学习算法。易安装易使用，在数据分析过程
weixin_39898380·2022-11-26 08:29

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：scikit-learn:machinelearninginPython在工程应用中，用python手写代码来从头实现一个算法的可能
weixin_39631649·2022-11-26 08:59

基于FPGA的AD7303/ADCS7476模拟数字转换VHDL开发

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、理论基础在AlteraNIOS板上设计和实现一个格式转换系统，该系统读取模拟输入
fpga和matlab·2022-11-26 07:17
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