jbpm4.4学习入门第39页

机器学习入门之：不需要带脑子，全网最细，详解 Unet 代码

文章目录Unet为什么Unet适合做医学影像处理Unet结构展示复现的代码1.主函数main2.data.py3.model.py一点尾巴Unet为什么Unet适合做医学影像处理图像语义较为简单、结构较为固定。做脑的，就用脑CT和脑MRI，做胸片的只用胸片CT，做眼底的只用眼底OCT，都是一个固定的器官的成像，而不是全身的。由于器官本身结构固定和语义信息没有特别丰富，所以高级语义信息和低级特征都显

暖仔会飞·2022-10-14 07:08

机器学习入门篇（二）

目录一、sklearn转换器和估计器1.1转换器--特征工程的父类1.2估算器--sklearn机器学习算法的实现二、KNN算法2.1K-近邻算法总结2.2模型选择与调优2.2.1交叉验证（crossvalidation）2.2.2超参数搜索-网格搜索(GridSearch)三、朴素贝叶斯四、决策树五、随机森林六、线性回归6.1线性回归原理6.2损失函数6.3优化算法6.4案例--波士顿房价预测6

数产第一混子·2022-10-13 17:50

机器学习入门篇（一）

目录一、什么是机器学习？1.1机器学习算法分类1.2机器学习开发流程1.3可用数据集1.3.1sklearn数据集的使用1.3.2数据集的划分二、特征工程2.1特征抽取2.1.1字典特征工程2.1.2文本特征工程2.2特征预处理2.2.1归一化2.2.2标准化2.3特征降维2.3.1特征选择2.3.1.1方差选择法2.3.1.2相关系数2.3.2主成分分析一、什么是机器学习？机器学习是从数据中自动

数产第一混子·2022-10-13 17:20

[机器学习入门笔记] 3.监督学习单模型部分

文章目录前言1、机器学习预备知识1.1关键术语与任务类型1.2机器学习三要素1.3机器学习的核心1.4机器学习流程第2章线性回归2.1线性回归的原理推导2.2线性回归的代码实现2.2.1基于Numpy的手动实现2.2.2基于sklearn的模型实现2.3小结第3章对数几率回归3.1对数几率回归的原理推导3.2对数几率回归的代码实现3.2.1基于Numpy的对数几率回归实现3.2.2基于sklear

Cyanzzy·2022-10-12 22:03

[机器学习入门笔记] 3.无监督学习模型部分

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第18章聚类分析与k均值聚类算法18.1距离度量和相似度度量方式18.2K均值聚类算法的原理推导18.3k均值聚类算法实现18.3.1基于Numpy的k均值聚类算法实现18.3.2基于sklearn的k均值聚类算法实现18.4小结第19章主成分分析19.1PCA原理推导19.2PCA算法实现19.2.1基于Numpy的PCA算

Cyanzzy·2022-10-12 22:33

[机器学习入门笔记] 3.监督学习集成模型部分

文章目录前言第11章AdaBoost11.1Boosting11.2AdaBoost算法的原理推导11.2.1AdaBoost基本原理11.2.2AdaBoost与前向分步算法11.3AdaBoost算法实现11.3.1基于Numpy的AdaBoost算法实现11.3.2基于sklearn的AdaBoost实现11.4小结第12章GBDT12.1从提升树到梯度提升树12.2GBDT算法的原理推导1

Cyanzzy·2022-10-12 22:32

深度学习中的FPN详解

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·2022-10-12 22:19

【吐血推荐】机器学习/深度学习入门资料汇总及学习建议【入门必看】

机器学习入门，初学者遇到的问题非常多，但最大的问题就是：资料太多！！！看不完！！！不知道如何取舍！！！

远岫出烟云·2022-10-10 20:34

深度学习

深度学习入门必看用深度学习（CNNRNNAttention）解决

weixin_33935777·2022-10-09 11:52

大数据软件学习入门技巧

大数据软件学习入门技巧，一般而言，在进行大数据处理时，会先使用大数据数据库，如MongoDB、GBase等。然后利用数据仓库工具，对数据进行清理、转换、处理，得出有价值的数据。接着用数据建模工具建模。

我想去吃ya·2022-10-08 16:21

【基础详解】手磕实现 CNN卷积神经网络！

：云不见链接：https://blog.csdn.net/Walk_OnTheRoad/article/details/108048101编辑：王萌澳门城市大学(深度学习冲鸭公众号)此笔记是基于《深度学习入门

zenRRan·2022-10-06 16:35

Python中的层次聚类，详细讲解

关于机器学习，这个专栏写了比较系统的实战和原理：机器学习入门到大神本文单独介绍一个层次聚类。

川川菜鸟·2022-10-06 07:16

机器学习入门路径

一.机器学习算法的重要性程序员是一个知识更新较为迅速的职业，这个行业的知识的更新速度，有时会超过你的学习速度。在互联网公司工作过的人都应该有这样的感触，我们正在从IT到DT的转型，算法在应用中变得越来越重要了。处在向DT转型中的我们也就理所当然的需要掌握DT的核心——算法。现在很多产品，工程只是对算法进行包装，很多产品的核心是算法。学习机器学习相关算法是提升个人核心竞争力的重要一步。二.机器学习本

Naruto_Q·2022-10-05 18:06

基于Python机器学习的手写数字识别研究与应用

手写数字识别更是深度学习入门的经典案例，学习和理解其背后的原理对于深度学习的理解有很重要的作用。本文将采用深度学习中的卷积神经网络来训练手写数字识别模型。

QQ58850198·2022-10-05 07:59

【小白必读】机器学习入门须知

一、机器学习入门浅谈机器学习领域，又或者更大而化之的说人工智能方向，因为“阿尔法狗”等一系列的热门爆点话题，被推到了人前，受到越来越多人的关注。无论你是什么领域的工作者，都一定多多少少听说过它的名号。

leoaran·2022-10-03 07:42

【机器学习入门】(6) 随机森林算法：原理、实例应用（沉船幸存者预测）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机器学习的随机森林算法。主要内容有：(1)算法原理、(2)sklearn实现随机森林、(3)泰坦尼克号沉船幸存者预测。文末附python完整代码和数据集。那我们开始吧。1.随机森林算法原理集成算法包含(bagging装袋/boosting增强/stacking堆叠)，其中随机森林属于bagging。算法原理：随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输

立Sir·2022-10-03 07:12

深度学习模型理解-CNN-手写数据字代码

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

一颗西柚子·2022-10-01 07:33

鸿蒙开发学习入门之开发基础知识

鸿蒙开发学习入门之开发基础知识鸿蒙HarmonyOS开发wiki一、HAP的概念HarmonyOS的软件包很有意思，叫做APPPack，它和Android的APK不同，因为分布式系统的缘故，它的软件包是个整体的概念

SuperHeroWu7·2022-09-30 00:25

鸿蒙开发学习入门之概述总结

鸿蒙开发学习入门之概述总结鸿蒙官方学习课堂一、鸿蒙是什么？1.鸿蒙的定义：HarmonyOS，鸿蒙操作系统，是全场景分布式。全场景指的是：移动办公，运动健康，社交通信，媒体娱乐等。

SuperHeroWu7·2022-09-30 00:55

[机器学习入门笔记] 2. 2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程（回顾）

文章目录1.监督学习和无监督学习2.线性回归模型3.代价函数4.梯度下降5.多维特征6.多元线性回归的梯度下降7.特征缩放8.判断梯度下降是否收敛9.学习率10.正规方程11.逻辑回归12.决策边界13.逻辑回归的代价函数14.实现逻辑回归梯度下降15.过拟合问题16.正则化17.神经网络17.1需求预测17.2神经网络中的网络层17.3复杂的神经网络17.4神经网络前向传播（手写识别案例）17.

Cyanzzy·2022-09-29 19:48

学习JAVA Web 第八天

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

㫪..·2022-09-28 18:47

动手实现深度神经网络7 实现CNN

关于CNN的理论知识我之前的文章有详细的讲述：Python深度学习入门笔记4CNN。这里我们依据不再赘述，直接展示代码中可能会遇到的问题。卷积层的实现CNN中处理的是4

如魔·2022-09-28 12:40

深度学习入门--用python实现一个简单的三层神经网络模型

学习参考视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1ht411i7Ld?p=17本人小白，刚开始学深度学习，第一次写这种总结是想在学习的过程中慢慢进步，有不足的地方也请大家指教！实现过程如下：1.先做一个参数的初始化,包括权重，输入等;2.前向传播：计算出输入层，中间层，输出层的值;3.反向传播：先算一个激活函数的导数值，再算一个自身的导数值，再用激活函数导数值+

Hylae·2022-09-28 07:37

深度学习零基础学习之路——第三章数据可视化TensorBoard和TorchVision的介绍

Python深度学习入门第一章Python深度学习入门之环境软件配置第二章Python深度学习入门之数据处理Dataset的使用第三章数据可视化TensorBoard和TochVision的使用数据可视化学习

Monkey_King_GL·2022-09-28 07:50

QNX 7.0 Screen截图示例程序

developers/docs/7.0.0/index.html#com.qnx.doc.screen/topic/manual/cscreen_about.html)，结合bmp图片数据格式，整理的一个Screen学习入门程序

龋龋独行的菜鸟·2022-09-28 00:55

机器学习入门（二）数据分析处理库pandas

--------韦访201810051、概述上一讲我们简单学习了Numpy库，这一讲我们继续学习Python的数据处理库Pandas。2、安装Pandas库由于系统是新装的，还没安装Pandas库，所以得先安装，执行以下命令即可，sudoapt-getinstallpython-pandas3、读取CSV数据CSV其实就是用逗号做分隔符的文本文件，可以用excel打开，打开结果如下图所示，如果用文

__Fang Wei__·2022-09-27 12:01

（十一）从零开始学人工智能--强化学习: 强化学习入门基础

强化学习入门基础文章目录强化学习入门基础1.强化学习基础知识1.1强化学习发展历程1.2强化学习特点1.3强化学习应用1.4强化学习基本概念1.5强化学习智能体的主要组成部分1.6强化学习的分类2.动态规划

同花顺技术·2022-09-27 07:25

RabbitMQ学习入门

1.消息队列1.1什么是MQMQ(messagequeue)，从字面意思上看本质是个队列，FIFO先入先出，只不过队列中存放的内容是message而已，还是一种跨进程的通信机制，用于上下游传递消息。在互联网架构中，MQ是一种非常常见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务。使用了MQ之后，消息发送上游只需要依赖MQ，不用依赖其他服务。1.2为什么要用MQ1.2.1流量消峰举个例子，如果订单系统

·2022-09-24 16:55

python机器学习入门之opencv的使用（超详细，必看）

opencv广泛用于多种于计算机视觉和机器学习相关的算法其用C++语言编写，主要接口也是C++语言但也有python等环境的接口接下来我们着重介绍他的使用。opencvpython是一个用于解决计算机视觉问题的python库opencvpython与numpy兼容数据都被转换成numpy数据结构安装可以看我这篇博客opencv的安装与配置部分方法使用方法如下1：imshow（）显示图像2：dest

showswoller·2022-09-24 07:52

拓端tecdat|基于keras平台CNN神经网络模型的服装识别分析

从字面上看，每台机器学习入门文章或图像识别任务都将使用此数据集作为基准。但是，因为获得近乎完美的分类

拓端研究室·2022-09-23 22:39

2022-07-13 第五小组瞒春学习笔记

学习目标：1安装JavaIdea2学习入门Java知识学习内容：了解Java历史安装JavaIdea并设置环境学习部分Java语法1Java之父：詹姆斯·高斯林（JamesGosling）Java自1995

烫嘴的辛拉面·2022-09-23 18:45

泰坦尼克号生存预测python毕设_机器学习入门案例分析-泰坦尼克号生存预测

泰坦尼克号生存预测是Kaggle举办的一项数据挖掘比赛，目的是根据给定的乘客信息来预测该乘客最终是否可以存活下来。泰坦尼克号生存预测是Kaggle竞赛的入门案例，同时也是机器学习的经典案例，今天我们用Python3结合机器学习库sklearn进行分析。欢迎关注微信公众号《Python练手项目实战》，后台回复"资源"即可免费获得python机器学习全套课程视频资源。导入用到的库importpanda

weixin_39690097·2022-09-23 16:59

机器学习入门五

向量化分类logistic回归算法logistic回归的意义logistic回归中假设函数的表示决策边界logistic如何做出决策什么是决策边界如何拟合logistic中的参数θCost项引入结合Cost函数拟合过程多类别分类问题逻辑回归处理多类别分类问题一对多分类原理过拟合问题什么是过渡拟合过度拟合的影响过拟合问题的解决正则化正则化实例正则化思想正则化代价函数正则化参数λ梯度下降算法应用到正则

愿你被这个世界温暖相待·2022-09-23 16:28

机器学习入门之泰坦尼克号预测存活情况（Taggle）

目录前言：介绍：过程：提出问题：理解数据：数据清洗：1、数据预处理2、特征提取介绍分类数据：有直接类别的性别(Sex)登船港口(Embarked)客舱等级（Pclass）分类数据：字符串类型姓名（Name）客舱号（Cabin）建立家庭人数和家庭类别(Family)结果：3、特征选择构建模型1、建立训练数据集和测试数据集2、选择机器学习算法3、训练模型评估模型方案实施得到预测结果上传到Kaggle评

贰拾肆画生·2022-09-23 16:56

【机器学习】聚类算法中的 K-means 算法及其原理

系列文章目录第十四章Python机器学习入门之聚类算法目录系列文章目录前言一、什么是聚类二、K-means聚类算法的直观理解三、K-means聚类算法公式四、K-means聚类算法的优化目标（失真函数J

晓亮.·2022-09-23 15:47

强化学习入门7—Actor-Critic

小结本文是强化学习入门系列的第七篇，介绍一种结合了策略梯度和时序差分的算法——Actor-Critic即演员评论家算法。Actor-Critic介绍Actor-Critic即演员-评论家算法。

小菜羊~·2022-09-23 07:55

深度学习入门之SGD随机梯度下降法

SGDSGD为随机梯度下降法。用数学式可以将SGD写成如下的式（6.1）。这里把需要更新的权重参数记为W，把损失函数关于W的梯度记为∂L/∂W。ηηη表示学习率，实际上会取0.01或0.001这些事先决定好的值。式子中的←表示用右边的值更新左边的值。如式（6.1）所示，SGD是朝着梯度方向只前进一定距离的简单方法。现在，将SGD实现为一个Python类（为方便后面使用，将其实现为一个名为SGD的类

赵孝正·2022-09-22 22:06

深度学习入门之Momentum

Momentum欲掌握本节知识，需先学习：指数加权平均背景Momentum是为解决SGD中出现的曲折摆动问题，如图所示，“之”字形的上下摆动，降低了损失函数到达最低点的速度。此情况下，若想减少摆动浮动，只能采用比较小的learningrate，这同样将导致寻优的速度较低。而Momentum就是为解决此问题而来。参考：SGD原理及其缺点什么是动量？动量是衡量让运动物体停下难度的物理量。当动量mome

赵孝正·2022-09-22 22:35

Spectral Collaborative Filtering论文笔记

SpectralCollaborativeFiltering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

靖哥哥呀·2022-09-22 21:01

深度学习入门：基于Python的理论与实现

1.Python入门python中使用class关键字来定义类：class类名：def__init__(self,参数,...):#构造函数...def方法1(self,参数,...):#方法1...def方法2(self,参数,...):#方法2...这里有一股特殊的__init__方法，这是进行初始化的方法，也叫构造函数(constructor),只在生成类的实例时被调用一次。此外在方法的第一

乖乖怪123·2022-09-22 07:29

深度学习零基础学习之路——第一章环境软件配置

第一章Python机器学习入门之环境软件配置环境软件配置前言一、编程语言Python的下载与安装1、登陆官网下载安装包2、安装Python3、测试Python二、Pytorch的安装1.安装Anaconda2

Monkey_King_GL·2022-09-21 10:17

人工神经网络理论及应用pdf,人工智能的相关书籍

1、机器学习精讲机器学习原理算法与应用教程，精简机器学习入门手册，美亚机器学习深度学习畅销书，全彩印刷，扫描书中二维码可阅读补充内容，人工智能和机器学习领域众多知名专家推荐。

快乐的小荣荣·2022-09-20 07:55

机器学习入门三

多功能多元梯度下降法多元梯度下降法多元梯度算法求偏导特征缩放使用最大值处理均一化学习率特征和多项式回归多项式回归正规方程通用求解形式设计矩阵什么时候用正规方程法正规方程在矩阵不可逆情况下的解法多功能新线性回归的版本，适用于多个变量或者多特征的情况图一是一般的线性回归方程，图二是涉及到多个输入特征量，也就是多特征的情况对于多元线性回归的描述，类似于一般的线性回归n：表示记录数xix^ixi：表示输入

愿你被这个世界温暖相待·2022-09-20 07:09

深度学习入门：基于Python的理论与实现——第一章Python入门

本文为深度学习入门：基于Python的理论与实现的学习笔记，由于笔者已有matalb、c\c++，java相关语言基础，故只记录不同之处需要注意的地方，供给有其他有语言基础，没学过python但研究方向为机器学习等分支方向的同学参考

张小呆冲冲冲·2022-09-17 09:37

React组件化学习入门教程讲解

目录模块化模块模块化组件化组件组件化函数式组件创建函数组件Props参数传递（重点）复合函数组件类式组件创建实例用户自定义组件模块化模块理解：向外提供特定功能的js程序,一般就是一个js文件。为什么：要拆成模块，随着业务逻辑增加,代码越来越多且复杂。作用：复用js,简化js的编写,提高js运行效率。模块化当应用的js都以模块来编写,这个应用就是一个模块化的应用组件化组件理解：用来实现局部功能效果的

·2022-09-14 11:36

yolov5目标检测算法研究之参考资料

CSP网络架构深度学习之CSPNet分析_tt丫的博客-CSDN博客_cspnet结构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。

xidaoliang123·2022-09-14 07:51

python机器学习入门之opencv的安装与环境配置（超详细，避坑必看，包括没代码提示的解决）

首先我建议直接在pycharm里面下载毕竟IDE比较方便第一种情况：直接从python解释器那里下载时从cv2时会发生下载错误，下图错误是pip的版本太低可以用下面这个代码在pycharm终端中或者命令行中升级pip版本，然后重启pycharm，当然也可以在pycharm里直接更新python-mpipinstall--upgradepip然后在尝试安装cv2时多半会出现下面这个错误第二种情况找不

showswoller·2022-09-11 07:37

Pytorch 深度学习入门与实践第二章 pytorch快速入门（1）

python常用库及模块（1）文件管理的相关库os:该模块为操作系统接口模块，提供了一些方便使用操作系统的相关功能函数，在读写文件时比较方便。（2）时间和日期time:该模块为时间的访问和转换模块，提供了各种时间相关的函数，方便时间的获取和操作。（3）文本处理re:该库为正则表达式操作库，提供了与Perl语言类似的正则表达式匹配操作，方便对字符串的操作。string：该库作为常用的字符串操作库，提

O丶ne丨柒夜·2022-09-08 07:34

Facebook团队提供人工智能视频教程：机器学习入门教程指南

内容来源：ATYUNAI平台Facebook机器学习入门指南是由Facebook机器学习团队开发的人工智能视频教程系列，由六部分组成。

whale52hertz·2022-09-07 10:16

吴恩达机器学习入门课程练习题1 的 Python实现注意事项

本文是使用JupyterNotebook作为Python编辑与实现环境0、版本信息1、吴老师练习题的Python实现代码：2、安装包下载2.1在AnacondaNavigator中，创建tensorflow环境，并配置所需版本2.2在Home页中切换到Tensorflow环境，并重新安装JupyterNotebook2.3切换回Environment中的Tensorflow环境，下载pandas模

Ancky_W·2022-09-07 10:36

推荐频道

jbpm4.4学习入门