jbpm4.4学习入门

深度学习基础--神经网络（3）神经网络的学习，损失函数初识

文章目录神经网络的学习从数据中学习数据区分损失函数均方误差交叉熵误差mini-batch学习损失函数更新的思路本文为学习笔记整理参考书籍：《深度学习入门:基于Python的理论与实现》/(日)斋藤康毅著
兔子骑士叫旺仔·2022-11-22 10:36

opencv深度学习入门笔记整理

一、图像的基本操作（1）读取图像Img=cv2.imread（"xx.jpg"）img的数据类型为ndarray的格式（2）图像显示可以多次调用，创建多个窗口cv2.imshow（"image",img）（3）等待时间毫秒级，0表示任意键终止，如数字10000表示10秒后自动关闭cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()（4）图片的属性img.shape(414,5
Aaron_Yang.·2022-11-22 10:01

【深度学习入门 2022 最新版】 深度学习简介

【深度学习入门2022最新版】第一课深度学习简介概述深度学习vs机器学习机器学习是什么深度学习是什么机器学习和深度学习的区别神经网络机器学习实现二分类神经网络实现二分类TensorFlowPyTorch
我是小白呀·2022-11-22 10:31

基于FPGA的PID控制器开发与实现

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》效果预览：目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果
fpga和matlab·2022-11-22 10:04

【MATLAB教程案例43】初识matlab中三维数据处理相关函数——plot3,surf,mesh,isosurface,slice等

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.MATLAB的三维图像处理概述2.plot3
fpga和matlab·2022-11-22 10:04

python实现svm软间隔_机器学习入门|支持向量机（三）-软间隔与正则化

已经是大二新学期的第六周周末了，一番瞎折腾之后，还是想抽出一部分精力来搞一搞机器学习的理论部分，趁年轻，万一哪天开悟了。。。好了，除了废话不多了，博客以后正常更新噢，不光是机器学习的，还有其他方面的系列学习笔记，希望能有所收获(￣︶￣)↗接着之前的两篇博客：现在来说说软间隔和正则化。软间隔软间隔要解决的问题SVM是解决线性可分问题的，如果线性不可分，那就引入核函数，使其在更高的维度上可分，虽说一定
weixin_39629269·2022-11-22 09:37

机器学习入门之SVM算法

SVM算法简介前言SVM数学模型凸优化求解求其对偶问题：求解其中的αi\alpha_{i}αi代码实现总结前言支持向量机(SVM)算法是一种具有严格数学公式证明的分类算法。从简单说起，例如需要对一组二维数据D=(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)D={(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),...,(x_{m},y_{m})}D=(x1,y1),(x2,y2),.
young_monkeysun·2022-11-22 09:58

【机器学习入门】SVM

原理分析：https://zhuanlan.zhihu.com/p/77750026Demo实践##基础函数库importnumpyasnp##导入画图库importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns##导入逻辑回归模型函数fromsklearnimportsvm##构造数据集x_fearures=np.array([[-1,-2],[-2,-1],[
hahahaxiaolailai·2022-11-22 08:53

深度学习入门（四十一）计算机视觉——微调

深度学习入门（四十一）计算机视觉——微调前言计算机视觉——微调课件标注一个数据集很贵网络架构微调微调中的权重初始化训练重用分类器权重固定一些层总结教材1步骤2热狗识别2.1获取数据集2.2定义和初始化模型
澪mio·2022-11-22 08:46

致初学者的深度学习入门系列（五）—— 深度学习图像分割篇

DeepLearningInImageSegmentation简介图像分割是指根据灰度、色彩、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些区域在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。图像分割可以认为是按照像素进行分类的问题。传统分割方法基于阈值的分割方法阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值作比
Rosen.·2022-11-22 08:15

深度学习入门（四十二）计算机视觉——目标检测和边界框

深度学习入门（四十二）计算机视觉——目标检测和边界框前言计算机视觉——目标检测和边界框课件图片分类和目标检测边缘框目标检测数据集总结教材1边界框2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·2022-11-22 08:45

机器学习入门分享

机器学习入门分享学习建议机器学习课程表吴恩达Cousera机器学习课程关于周志华《机器学习》Kaggle挑战赛/练习深度学习关于‘’花书‘’下一阶段：深入研究思想：最近上手机器学习，整理下我的学习规划学习建议
是一个Bug·2022-11-22 08:58

pytorch test单张图片_用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细)

MNIST可以说是机器学习入门的helloword了！导师一般第一个就让你研究MNIST，研究透了，也算基本入门了。好的，今天就来扯一扯学一学。在本文中，我们将在PyTorch中构建一个简单的卷积神
weixin_39660408·2022-11-22 08:50

机器学习入门（一）--MNIST（pytorch）模型的构造以及使用（详细）

识别手写数字（MNIST数据集）model的构建1.加载必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoader2.确定超参数BATC
亚伯拉罕·黄肯·2022-11-22 08:07

12月书讯（上） | 冬夜寒冷，读书暖心，华章科技上新啦！

—新书速览—1、《计算机体系结构基础（第3版）》2、《代数大脑：揭秘智能背后的逻辑》3、《机器学习入门：Python语言实现》4、《Python深度强
hzbooks·2022-11-22 07:18

详解YOLOv5中的Bottleneck

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·2022-11-22 06:24

【机器学习入门】yolov5的环境安装

大二是我们学校许多人选择加入实验室锻炼自己的时候，开学时几乎学校所有的实验室都会对大二经行招人和选拔。我也在积极参与学校实验室的选拔之中，其中实验室的选拔题之一就是安装yolov5并将其初步运行成功。由此我想记录一下我在此次考核中遇到的一些问题。首先，我通过学习csdn中的一位博主的文章http://t.csdn.cn/iBueE对anaconda，pycharm,pytorch等软件进行了安装（
Hello World aha·2022-11-22 06:41

初面机器学习

了解机器学习（2022/11/4暂定）参考文章：[机器学习入门好文，强烈推荐](https://blog.csdn.net/ritterliu/article/details/54821300)习得机器学习
Nokaron·2022-11-22 03:06

Python深度学习入门笔记之1

Python深度学习入门笔记文章目录Python深度学习入门笔记1.感知机感知机是什么感知机能干什么用导入权重和偏置感知机的局限性用图表示感知机实现与门用图表示感知机无法实现与门线性和非线性多层感知机2
如魔·2022-11-22 01:21

深度学习入门 之 Numpy学习笔记（一）

目录一、简介二、下载安装Anaconda（pythonIDE，内置了numpy库）三、Anaconda的使用四、Numpy知识点总结4.1numpy数组4.1.1array方法的使用4.1.2arange方法4.1.3dtype方法4.1.4round方法4.1.5astype方法4.1.6数组的形状4.1.7数组的计算一、简介NUmpy全称“Numericpython”（数字的python），顾
敲不好代码的小透明·2022-11-22 01:19

深度学习入门之激活函数

深度学习入门之激活函数参考书籍：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激活函数前言一、sigmoid函数1.简介2.python实现3.函数用法二、阶跃函数1.简介2.python
ℳ๓执手ꦿ听风吟້໌ᮨ·2022-11-22 01:46

深度学习入门之3层神经网络的实现

深度学习入门之3层神经网络的实现参考书籍：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3层神经网络的实现前言一、3层神经网络是什么？
ℳ๓执手ꦿ听风吟້໌ᮨ·2022-11-22 01:46

深度学习入门之神经网络概述

深度学习入门之神经网络概述参考书籍：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神经网络概述前言一、神经网络是什么？
ℳ๓执手ꦿ听风吟້໌ᮨ·2022-11-22 01:15

《深度学习入门》学习笔记一：NumPy

文章目录前言1、NumPy1.1NumPy数组1.2NumPy数组计算1.3NumPy的N维数组1.4广播1.5访问参考书籍和文献：《深度学习入门：基于Python的理论与实现》前言在深度学习的实现中，
风间野鹤·2022-11-22 01:14

深度学习入门之神经网络

神经网络从感知机到神经网路神经网络的例子激活函数出场激活函数sigmoid函数阶跃函数的实现阶跃函数的图形sigmoid函数的实现sigmoid函数和阶跃函数的比较非线性函数ReLU函数多维数组的运算多维数组矩阵乘法3层神经网络的实现符号确认各层间信号传递的实现代码实现小结输出层的设计恒等函数和softmax函数实现softmax函数时的注意事项softmax函数的特征输出层的神经元数量手写数字识
空LA·2022-11-22 01:42

Python之深度学习入门

1、Python语言的特点：是一个简单、易读、易记的编程语言，而且是开源的，可以自由使用，可以用类似英语的语法编写程序，编译起来并不费力，此外，Python不仅可以写出可读性高的代码，还可以写出性能高（处理速度快）的代码，在需要处理大规模数据或者要求快速响应的情况下可以稳妥完成。2、学习深度学习主要使用的外部库是NumPy库（用于数值计算的库，提供了很多高级的数学算法和便利的数组、矩阵操作方法）和
阿默mini·2022-11-22 00:10

深度学习入门（五）——NumPy多维数组实现神经网络

符号的说明权重符号从输入层到第1层的第1个神经元的信号传递过程表示偏置的神经元“1”。偏置的右下角的索引号只有一个，这是因为前一层的偏置神经元（神经元“1”）只有一个。用数学式表示：用矩阵的乘法运算：隐藏层的加权和（加权信号和偏置的总和）用a表示，被激活函数转换后的信号用z表示。也就是在上面算出的A带入激活函数h()中后就得到Z。得出的Z再往下一层进行传导实现代码：definit_network(
程序员到程序猴·2022-11-22 00:38

深度学习入门 基于python的理论和实践 第一章

目录一、Python是什么？二、Python的安装2.1Python版本2.2使用的外部库三、Python的基本语法3.1算术运算3.2数据类型3.3列表3.4字典3.5bool类型四、类五、Numpy5.1导入并且使用Numpy库5.2生成Numpy数组5.3Numpy的算数运算5.4Numpy的N维数组5.5广播机制5.6访问元素六、Matplotlib6.1生成图像6.2显示图像总结一、Py
czyiii·2022-11-22 00:31

深度学习入门之多维数组运算

深度学习入门之多维数组运算参考书籍：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多维数组运算前言一、多维数组是什么？
ℳ๓执手ꦿ听风吟້໌ᮨ·2022-11-22 00:26

(3)机器学习入门

1理解机器学习1.1机器学习的基本思路从语义层次看，机器学习是指计算机能模拟人的学习行为，通过学习获取知识和技能，不断改善性能，实现自我完善。三个关键要素：如果一个计算机系统在完成某一类任务T的性能P能够随着经验E而改进，则称该系统在从经验E中学习，并将此系统称为一个学习系统1.2常见应用1.3基本类型分为：有监督学习、无监督学习、强化学习有监督学习：有具体的目标任务，比如过滤垃圾邮件，将y分为两
north_fish420·2022-11-21 23:28

python深度学习入门-神经网络

深度学习入门-神经网络博主微信公众号（左）、Python+智能大数据+AI学习交流群（右）：欢迎关注和加群，大家一起学习交流，共同进步！
诗雨时·2022-11-21 22:15

《计算机视觉技术与应用》-----第二章 图像处理基础

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前言一
r i c k·2022-11-21 22:29

《计算机视觉技术与应用》-----第五章 边缘和轮廓

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前言一
r i c k·2022-11-21 22:09

深度学习入门

一、什么是机器学习人工智能是使一部机器像人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。其实现的一种方法是机器学习。而深度学习是机器学习的一种，也是近年来较为热门的方法。人工智能主要有如下三个层面计算智能能存能算感知智能能听会说，能看会认认知智能能理解，会思考目前研究主要在第二个层面二、适用范围问题尺度和规则复杂度均极大时适用机器学习，这是大体原则，还有一些其它限制举例如下有大量数据机器学习需要
ouc_se_group13·2022-11-21 18:36

机器学习入门~复习正规方程

正规方程与梯度下降的区别梯度下降给出的是一种不断迭代的方法，通过计算机进行反复的运算，找到最优的θ向量使代价函数J(θ)收敛，此时得到最优的假设函数参数θ。正规方程则是给出了一种数学方法，通过数学的推导得到了正规方程，必须经过反复迭代，只需一步计算即可解出最优的θ。如何使用正规方程以一个n=3，m=4，即有四个特征量和四个训练样本的数据为例。x对应的是特征量，由于其n=3，m=4，将每一个特征量x
一日两份espresso·2022-11-21 15:17

机器学习入门~正规方程Normal equation

正规方程Normalequation对于某些机器学习问题，正规方程会给我们更好的方法来求解假设函数中的θ参数的最优值。梯度下降给出了一种通过不断迭代的方式，通过代价函数寻找θ最优值的解法。而正规方程给出了求解θ的解析解法，即不必运行迭代函数，而是直接一次性求解θ的最优值。解决方法：代价函数求导，并令导数为零，求解出使得导数为零的参数θx。但实际问题中，参数θ是一个n+1维的向量，也就是θ0到θm的
一日两份espresso·2022-11-21 14:47

python机器学习入门

1.人工智能概述1.1机器学习与人工智能、深度学习1.1.1机器学习和人工智能，深度学习的关系机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来1.1.2机器学习、深度学习能做些什么传统预测店铺销量预测、量化投资、广告推荐图像识别街道交通标志检测、人脸识别自然语言处理文本分类、情感分析、自动聊天、文本检测1.2什么是机器学习1.2.1定义机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用
玉面小飞龙s·2022-11-21 14:14

《深度学习入门》（俗称：鱼书）读书笔记-第四章（神经网络的学习）

《深度学习入门》（俗称：鱼书）读书笔记Day2神经网络的学习学习：从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。目的是以损失函数为基准，找到能让其达到最小的权重参数。
呆瓜种呆瓜·2022-11-21 14:49

《深度学习入门》（俗称：鱼书）读书笔记-第三章（神经网络）

《深度学习入门》（俗称：鱼书）读书笔记Day2神经网络感知机的一个问题是设定权重的工作还是由人来完成的。而神经网络的一个重要性质是它可以自动从数据中学习合适的权重参数。
呆瓜种呆瓜·2022-11-21 14:48

《深度学习入门》（俗称：鱼书）读书笔记-第二章(感知机)

《深度学习入门》（俗称：鱼书）读书笔记Day1感知机感知机就是对于输入乘以一定的权值然后加上偏置，如果大于0那么被激活，否则被抑制。下面是用感知机实现的一个与门。
呆瓜种呆瓜·2022-11-21 14:18

《深度学习入门》（俗称：鱼书）读书笔记-第一章(python basis)

《深度学习入门》（俗称：鱼书）读书笔记Day1python基础python是动态类型语言一般比C/C++(编译性语言)运行慢。在python追求性能时可以使用C/C++处理，python在调用。
呆瓜种呆瓜·2022-11-21 14:18

《深度学习入门》（鱼书）笔记 第一章 Python入门

#coding:utf-8classMan:"""示例类"""#示例类def__init__(self,name):self.name=nameprint("Initilized!")defhello(self):print("Hello"+self.name+"!")defgoodbye(self):print("Good-bye"+self.name+"!")m=Man("David")m.h
七星斗尊·2022-11-21 14:09

《深度学习入门-基于Python的理论与实现》读书笔记

写在前面：1、该读书笔记将侧重总结深度学习理论而非Python实现。2、本书环境基于Python3.x+Numpy+Matplotlib。目录第一章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七章卷积神经网络卷积层通道方向上有多个特征图通道方向上有多个滤波器激活函数层SigmoidReLU（RectifiedLinearUnit，修正线
Nicholson07·2022-11-21 14:30

给深度学习入门者的Python-OpenCV快速教程

这篇文章主要介绍了PythonOpenCV快速入门教程，帮助大家更好的利用opencv图像处理，感兴趣的同学可以了解下OpenCV简介OpenCV是计算机视觉中最受欢迎的库，最初由intel使用C和C++进行开发的，现在也可以在python中使用。该库是一个跨平台的开源库，是免费使用的。OpenCV库是一个高度优化的库，主要关注实时应用程序。OpenCV库是2500多种优化算法的组合，可用于检测和
程序猿-饭饭·2022-11-21 13:47

深度学习入门（四） 线性回归实现

深度学习入门（四）线性回归实现前言线性回归实现1线性回归的从零实现1.1生成数据集1.2读取数据集1.3初始化模型参数1.4定义模型1.5定义损失函数1.6定义优化算法1.7训练2线性回归的简洁实现2.1
澪mio·2022-11-21 10:42

深度学习入门（四十）计算机视觉——图像增强

深度学习入门（四十）计算机视觉——图像增强前言计算机视觉——图像增强课件图像增强使用增强数据训练翻转切割颜色总结教材1常用的图像增广方法1.1翻转和裁剪1.2改变颜色1.3结合多种图像增广方法2使用图像增广进行训练
澪mio·2022-11-21 09:33

机器学习入门之k近邻算法

前言：博主在路过篮球场时，看到了迎面而来的篮球。当下心中有了一个疑惑，为何我知道它叫篮球，而机器不知道呢？于是今天的主题就是使用k近邻算法分辨几种常见的球类。正文：博主打算选取的球类主要是足球，篮球，排球。经过一番搜索和抉择，总结特性如下表，如有不符，那一定是为了做实验而进行的科学抽象，请各位看官莫要介意。各球类属性球类属性圆周长(cm)重量(g)表皮材料纹路篮球75-76600-650PU合成皮
俺从头开始·2022-11-21 08:24

机器学习之构造决策树

链接如下：机器学习入门之k近邻算法_俺从头开始的博客-CSDN博客信息营地：决策树：百度百科讲决策树：“决策树(DecisionTree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率
俺从头开始·2022-11-21 08:16

深度学习入门

目录1.线性回归1.2最小二乘法1.2梯度下降法1.3逻辑回归算法2.全神经网络2.1全神经网络整体架构2.2激活函数的作用2.3激活函数2.4全神经网络前向传播2.5神经网络损失参数2.6链式法则2.7全神经网络反向传播3.卷积神经网络3.1卷积神经网络架构3.2卷积计算3.2填充操作3.3多通道卷积计算3.4池化运算4.循环神经网络4.1RNN基本结构4.2RNN与全连接神经网络的区别4.3R
ren9855·2022-11-21 07:26

深度学习入门——手写数字识别MINIST数据集

#1加载必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transforms#2定义超参数hyperparameterBATCH_SIZE=64#每批处理的数据DEVICE=torch.device("cuda"ift
SinsNeverDie·2022-11-21 06:57
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