jbpm4.4学习入门第40页

机器学习入门2 分类算法（knn,朴素贝叶斯，决策树，随机森林）

分类算法目标值：类别1、sklearn转换器和预估器2、KNN算法3、模型选择与调优4、朴素贝叶斯算法5、决策树6、随机森林3.1sklearn转换器和估计器转换器估计器(estimator)3.1.1转换器-特征工程的父类1实例化(实例化的是一个转换器类(Transformer))2调用fit_transform(对于文档建立分类词频矩阵，不能同时调用)标准化：(x-mean)/stdfit_t

lbhfox·2022-08-16 13:32

深度学习入门笔记-第三章-神经网络

神经网络有三层1.输入层2.中间层/隐藏层3.输出层如下图图中网络有三层神经元构成，但实质上只有两层有权重，因此称为“2层网络”对于感知机：b是被称为偏置的参数，用于控制神经元被激活的容易程度；而w_1和w_2是表示各个信号的权重的参数，用于控制各个信号的重要性现在将式（3.1）改写成更加简洁的形式。为了简化式（3.1），我们用一个函数来表示这种分情况的动作（超过0则输出1，否则输出0）。引入新函

day_day_up ！·2022-08-16 07:54

深度学习入门 (三)：神经网络的学习

本文为《深度学习入门–基于Python的理论与实现》的读书笔记参考：知乎：Eureka机器学习读书笔记、“西瓜书”、《统计学习方法》目录损失函数(lossfunction)为何要设定损失函数均方误差(meansquarederror

连理o·2022-08-16 07:20

深度学习入门03----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。感知机的例子中，我们对照着真值表，人工设定了参数的值，但是那时的参数只有3个。而在实际的神经网络中，参数的数量成千上万，在层数更深的深度学习中，参数的数量甚至可以上亿，想要人工决定这些参数的值是不可能的。4.1.1数据驱动数据是机器学习的命根子。从数据中寻找答案、从数据中发现模式、根据数

__Miracle__·2022-08-16 07:45

新一年涨工资指南：AI薪资水平和就业前景分析（一定要看完！）

如果你想学习入门人工智能AI，可以来我建的人工智能Python学习群:[672948930]，群里有我整理的一份关于pytorch、python基础，图像处理op

计算机视觉农民工·2022-08-14 14:58

神经网络与深度学习入门必备知识|概论

神经网络与深度学习绪论人工智能的一个子领域神经网络：一种以（人工）神经元为基本单元的模型深度学习：一类机器学习问题，主要解决贡献度分配问题知识结构学习路线图预备知识线性代数微积分数学优化概率论信息论推荐课程斯坦福大学CS224n:DeepLearningforNat

孤飞·2022-08-13 13:00

Spring boot 实现验证码

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

代码可可西·2022-08-10 11:41

Linux学习入门： shell脚本常用命令汇总

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前言Linux学习最初就是要掌握shell脚本的基本命令语句，这个也是我们操作Linux操作系统的关键步骤，但是Linux的shell命令语句十分多而且杂，我们无需死记硬背，只需要记住大体的用法，在用的时候查找即可。一、Linux的shell常见命令有哪些？1.ls可以查看文件下的目录信息（文件里面有什么）2.ls-a显示文件下的所有

咸鱼不闲73·2022-08-09 13:44

使用Python进行机器学习训练与测试遇到的问题汇总

问题及解决办法问题1：使用Anaconda3做Python机器学习入门实例预测波斯顿房价的回归训练时，引入模型训练模块（model_selection）报错。

PeterChen_·2022-08-09 07:38

Pytorch深度学习入门笔记1（Pycharm版）

Pytorch深度学习入门笔记1（Pycharm版，环境安装的坑，配置项目）文章目录Pytorch深度学习入门笔记1（Pycharm版，环境安装的坑，配置项目）环境需求与环境配置需要的环境环境配置和一些要注意的点

伊滴小朋友·2022-08-08 07:48

读书笔记：深度学习入门-基于python的理论与实现（俗称鱼书）

文章目录前言三、神经网络3.2激活函数3.2.1阶跃函数3.2.2sigmoid函数3.2.3ReLU函数3.3多维数组3.3.1多维数组的维度和形状3.3.2多维数组的点乘3.4三层神经网络的实现3.4.1一步一步进行3.4.2合起来实现3.5输出层的设计3.5.1Softmax函数3.5.2Softmax函数的特征：输出值求和为1，符合概率分布问题四、神经网络的学习4.2损失函数4.2.1均方

时光轻浅，半夏挽歌·2022-08-07 07:56

【机器学习入门】(1) K近邻算法：原理、实例应用（红酒分类预测）附python完整代码及数据集

各位同学好，今天我向大家介绍一下python机器学习中的K近邻算法。内容有：K近邻算法的原理解析；实战案例--红酒分类预测。红酒数据集、完整代码在文章最下面。案例简介：有178个红酒样本，每一款红酒含有13项特征参数，如镁、脯氨酸含量，红酒根据这些特征参数被分成3类。要求是任意输入一组红酒的特征参数，模型需预测出该红酒属于哪一类。1.K近邻算法介绍1.1算法原理原理：如果一个样本在特征空间中的k个

立Sir·2022-08-07 07:42

机器学习入门之逻辑回归（2）- 微芯片质量预测-非线性（python实现）

一、基础知识我们先看一下数据集的点的分布图像：从上述图像中我们不能得到线性的方程，拟合上面的图像，显然不能用常规的图形去表示它，所以我们要用非线性的函数去拟合它。如果我们只用两个特征去拟合它，只会得到一个线性的分界线，在逻辑回归的第一篇博文中是两个特征拟合出来的边界。如果我们需要拟合出来一个非线性的曲线，那么就需要升维，也就是将只有x1、x2x_1、x_2x1、x2的项升维到x1,x2,x12,x

Small White·2022-08-05 07:28

机器学习入门之逻辑回归（1）- 成绩预测是否进入大学（python实现）

一、基础知识假设函数对于logistic回归，假设函数是sigmoid函数，形式如下：hθ(x)=11+e−θTx(1)h_\theta(x)=\frac{1}{1+e^{-\theta^Tx}}\tag{1}hθ(x)=1+e−θTx1(1)其中θTx\theta^TxθTx是与线性回归的目标函数是一样的，这里的sigmoid函数是通过logistic分布得来的，logistic分布函数：F(x

Small White·2022-08-05 07:27

机器学习入门之线性回归（3）- 波士顿房价预测（python实现）

一、知识储备本次主要完成了线性回归的经典模型-波士顿房价预测，一共十三个特征，假设函数如下：hθ(x)=[1x11x21⋯x1311x12x22⋯x132⋮⋮⋯⋯⋮1x1mx2m⋯x13m][θ0θ1θ2⋮θ13](1)h_\theta(x)=\left[\begin{matrix}1&x_1^1&x_2^1&\cdots&x_{13}^1\\1&x_1^2&x_2^2&\cdots&x_{13}

Small White·2022-08-05 07:57

[云云怪]项目11：自制手写数字识别系统（MNIST、深度学习）

云云怪·2022-08-04 07:44

纯numpy数值微分法实现手写数字识别

手写数字识别作为深度学习入门经典的识别案例，各种深度学习框架都有这个例子的实现方法。

·2022-08-03 12:34

机器学习入门（十七）：SVM——非线性 SVM 和核函数

非线性分类问题遇到分类问题的时候，最理想的状态，当然是样本在向量空间中都是线性可分的，我们可以清晰无误地把它们分隔成不同的类别——线性可分SVM。如果实在不行，我们可以容忍少数不能被正确划分，只要大多数线性可分就好——线性SVM。可是，如果我们面对的分类问题，根本就是非线性的呢？比如像下面这样：图中红色的点是正类样本，蓝色的点是负类样本。通过我们的观察可知，它们之间的界限是很分明的，用图中绿色的圈

米饭超人·2022-08-01 20:31

机器学习入门：聚类算法-5

机器学习入门：聚类算法1、实验描述本实验先简单介绍了一下各聚类算法，然后利用鸢尾花数据集分别针对KMeans聚类、谱聚类、DBSCAN聚类建模，并训练模型；利用模型做预测，并使用相应的指标对模型进行整体的评估

奔腾游子·2022-08-01 07:00

python绘制3D图形

学习深度学习入门时，想绘制一下书上f(x0,x1)=x02+x12f(x_0,x_1)=x_0^2+x_1^2f(x0,x1)=x02+x12这个公式的图形但是仅靠pyplot无法完成3D图的绘制参考了

Tony·2022-07-30 07:29

《OpenHarmony开源鸿蒙学习入门》-- API9的Stage模型说明

《OpenHarmony开源鸿蒙学习入门》--API9的Stage模型说明一、概述OpenHarmony从API9开始，Ability框架引入了Stage模型作为第二种应用形态。

SuperHeroWu7·2022-07-28 10:59

强化学习入门这一篇就够了！！！万字长文

强化学习强化学习入门这一篇就够了万字长文带你明明白白学习强化学习...强化学习入门这一篇就够了强化学习前言一、概率统计知识回顾1.1随机变量和观测值1.2概率密度函数1.3期望1.4随机抽样二、强化学习的专业术语

CC-Mac·2022-07-27 07:08

elasticSearch学习入门-DSL查询

DSL查询语句1.概念2.数据准备3.match条件查询3.1查询全部3.2match查询3.3match_phrase查询3.4match_phrase_prefix查询3.5mutil_match查询4、term-level查询4.1term查询4.2terms查询4.3range查询4.4exists查询4.5prefix4.6wildcard查询4.7regexp查询4.8fuzzy查询4

liushangzaibeijing·2022-07-26 13:12

强化学习入门项目 Spinning up OpenAI (2) 基本使用

Spinningup包含下列算法VPGTRPOPPODDPGTD3SAC以上算法均应用了MLP的actor-critics，适用于fully-observed,non-image-basedRL环境。POMDP即部分可观测MDP，non-image指的是非端到端从图像输入到动作输出的过程。每个算法有两种实现(pytorch和tensorflow，TRPO只有tensorflow实现)为什么选择这些

PiggyCh·2022-07-26 10:49

强化学习入门项目spinning up（1）安装

文章目录0.前言1.安装python2.安装OpenMPI3.安装Spinningup4.检查安装成功与否5.安装MuJoCo（可选）0.前言好久之前就看到很多人推荐学习spinningup，无奈自己电脑只有win系统。最近终于在实验室的新机器上装好了双系统，于是最近打算进行spinningup的系列学习。整个项目包括以下内容：对RL术语、算法种类和基础理论的简短介绍。一篇关于如何成长为RL研究角

小帅吖·2022-07-26 10:39

机器学习入门详解（一）：理解监督学习中的最大似然估计

机器学习入门详解（一）：理解监督学习中的最大似然估计1.摘要2.似然VS概率和概率密度3.独立同分布假设1.摘要这篇文章在统计学的背景下对机器学习学习建模过程进行了解密。

Jasper0420·2022-07-26 10:40

PyTorch深度学习入门 || 系列（五）——逻辑回归

文章目录0写在前面1sigmoid函数2逻辑回归示例2.1plt.scatter()函数参数设置3模型定义3.1sigmoid()函数说明4优化器和损失函数5train()和draw()函数5.1torch.max(input,dim)6完整代码0写在前面线性回归和非线性回归，它们的输出都是连续的。而逻辑回归的输出是二元离散，为了方便数字表达和计算，我们把这两种分类的结果分别记作0和1.1sigm

仙女不扎马尾.·2022-07-26 07:18

PyTorch深度学习入门 || 系列（四）——非线性回归

文章目录0写在前面1激活函数2人工神经网络3数据处理4定义模型5完整代码0写在前面这个系列之前学习是线性回归，但是生活中需要解决问题大多数都是非线性的。本文要讨论的重点就是非线性的问题！1激活函数目的：激活函数实际上是一个非常简单的非线性函数，它作用在线性层的输出，只要让多个带有激活函数的神经元组合在一起，就具有拟合复杂非线性函数的强大能力！常用的激活函数有：sigmoid、tanh、ReLU、M

仙女不扎马尾.·2022-07-26 07:48

PyTorch深度学习入门 || 系列（三）——人工神经元

文章目录0写在前面1数据处理2模型定义2.1完整的模型定义3设置Loss函数4优化——梯度下降和随机梯度下降5完整代码0写在前面这一篇文章介绍人工神经元、人工神经网络。1数据处理用linspace()函数产生[-3,3)区间内的100000个点，并使用unsqueeze()函数在第一维处增加一个维度！展示一下unsqueeze()函数的前后对比：2模型定义定义一个线性模型LR，它继承PyTorch

仙女不扎马尾.·2022-07-26 07:48

BP神经网络（深度学习入门）

BP(BackPropagation)算法是神经网络深度学习中最重要的算法之一，了解BP算法可以让我们更理解神经网络深度学习模型训练的本质，属于内功修行的部分。BP(backpropagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。Minsky和Papert在颇具影

ChengyuanM.·2022-07-26 07:11

深度学习入门

文章目录理论基础张量：矩阵任意维度的推广样本批量神经网络的原理：张量运算深度学习的几何解释神经网络的核心：梯度优化神经网络的组件层：深度学习的基础组件激活函数：数据向量化模型：层构成的网络损失函数与优化器第一个神经网络：MNIST数字识别1.导库2.建立网络架构3.编译步骤4.数据处理5.开始训练第二个神经网络:IMDB影评情感分析（二分类问题）1.加载数据集数据集解码2.数据预处理3.构建网络4

追梦小凯·2022-07-24 07:56

支持向量机（SVM）的python简单实现

支持向量机（SVM）的python简单实现11由于开题方向的改变，最近在学习入门深度学习的东西，主要看的是邱锡鹏大佬的b站网课，但有时候网课看多了感觉学到的都是空空的理论，终究还是应该自己动手试验一下。

HumbleHater·2022-07-24 07:19

Springboot学习笔记

Springboot学习入门创建一个springboot项目编写一个get带参数接口添加依赖基础web开发静态资源访问改变静态资源默认路径欢迎页请求方式springweb案例创建一个新项目国际化配置识别国际化配置拦截器展示员工列表增加

蒟蒻的工具人·2022-07-23 22:56

深度学习入门——03 MNIST手写数字图像集识别实验

MNIST是机器学习中最有名的数据集之一，由0~9的手写数字图像构成，在下面实验中利用在上一篇初识神经网络中所学习到基本框架做一个简单实验，下面代码中许多基于《深度学习入门基于Python的理论与实现》

吃梦想的咸鱼·2022-07-23 17:43

深度学习入门项目：PyTorch实现MINST手写数字识别

MNIST数据集介绍及下载地址二、代码结构三、代码dataset.pycnn.pytrain.pyeval.py四、代码运行命令及测试精度一、MNIST数据集介绍及下载地址MNIST手写数字识别可以说是机器学习入门的

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2022-07-23 17:41

机器学习入门（概念、开发流程、sklearn库）

机器学习概述人工智能概述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机器学习、深度学习能做些什么？传统预测图像识别自然语言处理什么是机器学习？机器学习是从数据中子自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测。数据模型预处从历史数据当中获得规律？这些历史数据是怎样的格式？数据集构

Puzzle harvester·2022-07-22 07:18

会python学java难吗_现在学Python还是Java好呢？

其实要看你的目的，如果你的目的是快速上手某个项目实践，快速学习入门，那么Python当然是最好的选择；如果你想在编

weixin_39904587·2022-07-21 21:51

机器学习入门-西瓜书总结笔记第七章

西瓜书第七章-贝叶斯分类器一、贝叶斯决策论二、极大似然估计三、朴素贝叶斯分类器四、半朴素贝叶斯分类器五、贝叶斯网（Bayesiannetwork）1.结构2.学习3.推断六、EM算法总结一、贝叶斯决策论贝叶斯决策论（Bayesiandecisiontheory）是在概率论框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优

一入材料深似海·2022-07-21 10:33

深度学习入门实践1

如果想简单test一下可以用1.yolov5这个识别模型，新且教程丰富上手快YOLOV5训练自己的数据集（超详细完整版）2.猫狗大战猫狗照片分类金典简单Pytorch分类实例之猫狗大战一般来说比较热门的模型会有很多详细介绍的博客1.下载好你想要的模型代码gitee或者github建议学习一下git操作2.读Readme创建配置虚拟环境有requirements.txt最好（直接创环境，然后pipi

[山青花欲燃]·2022-07-21 07:27

第1周学习：深度学习入门和pytorch基础

目录一、绪论二、深度学习三、pytorch基础前言：1.定义数据2.定义操作四、螺旋数据分类初始化3000个样本的特征1.构建线性模型分类torch.optim.SGD(x,x,x)nn.Linear()-Linear中包含四个属性：梯度清零2.构建三层前馈神经网络，引入非线性激活函数ReLU3.下面试一试双隐层神经网络训练模型的效果一、绪论二、深度学习三、pytorch基础前言：首先我更新了笔记

苍茆之昴·2022-07-21 07:12

C语言入门（前期准备工作）——超级详细的建议和教学，带你顺利跨越编程门槛

3.C语言学习入门建议3.1计算机学习路线3.2初学者易踩的五大雷区3.3养成自学的习惯3.4敢试，敢错，敢问4.学习资源分享4.1C语言书籍推荐4.2网课资源推荐4.3超实用工具Gitee4.4小白的福音

小牛要翻身·2022-07-20 07:12

liquibase,maven中文教程1

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

安之王·2022-07-19 20:01

机器学习入门笔记（二）行业分析

0.引子AI原本是一个专业领域，没什么特别的。作为码农一枚，笔者的工作内容正好在这个领域。近来这一年左右时间里，连续发生了多件事情，使得笔者不得不抬起原本一直低着敲代码的头，看看这个为AI狂欢的世界。【Case1】居然在一个月里碰到两位在相对传统行业创业的亲友，来打听将AI技术应用到他们所在行业上的问题，例如：聊天机器人是否可以代替人工客服？两位亲友居然都动了雇佣一位算法工程师的念头。其中一位真的

黄剑锋1996·2022-07-19 16:37

什么是生成对抗网络（GAN）| 小白深度学习入门

小白深度学习入门系列1.直观理解深度学习基本概念2.白话详解ROC和AUC3.什么是交叉熵4.神经网络的构成、训练和算法5.深度学习的兴起：从NN到DNN6.异军突起的激活函数：ReLU7.CNN，RNN

叶锦鲤·2022-07-19 07:27

老唐全新深度学习专题系列视频

目录├─02、深度学习入门视频课程（上篇）│├─10梯度下降算法原理.wmv│├─11反向传播.wmv│├─12神经网络整体架构.wmv│├─13神经网络模型实例演示.wmv│├─14过拟合问题解决方案

m0_59289028·2022-07-18 07:24

机器学习入门基础（二）

不纯度决策树的每个根节点和中间节点中都会包含一组数据（工作为公务员为某一个节点），在这组数据中，如果有某一类标签占有较大的比例，我们就说该节点越“纯”，分枝分得好。某一类标签占的比例越大，叶子就越纯，不纯度就越低，分枝就越好。如果没有哪一类标签的比例很大，各类标签都相对平均，则说该节点”不纯“，分枝不好，不纯度高这个其实非常容易理解。分类型决策树在节点上的决策规则是少数服从多数，在一个节点上，如果

weixin_42033780·2022-07-17 07:02

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》读书笔记：第7章卷积神经网络

目录第7章卷积神经网络7.1整体结构7.2卷积层7.2.1全连接层存在的问题7.2.2卷积运算7.2.3填充7.2.4步幅7.2.53维数据的卷积运算7.2.6结合方块思考7.2.7批处理7.3池化层7.4卷积层和池化层的实现7.4.14维数组7.4.2基于im2col的展开7.4.3卷积层的实现7.4.4池化层的实现7.5CNN的实现7.6CNN的可视化7.6.1第1层权重的可视化7.6.2基于

feiwen110·2022-07-16 13:18

深度学习入门学习笔记之——卷积神经网络

卷积神经网络本章的主题是卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）。CNN被用于图像识别、语音识别等各种场合，在图像识别的比赛中，基于深度学习的方法几乎都以CNN为基础。本章将详细介绍CNN的结构，并用Python实现其处理内容。1、整体结构首先，来看一下CNN的网络结构，了解CNN的大致框架。CNN和之前介绍的神经网络一样，可以像乐高积木一样通过组装层来构建。不

前丨尘忆·梦·2022-07-16 13:17

机器学习入门 - 梯度算法

1.梯度是什么？梯度：一个向量，导数+变化最快的方向机器学习：收集数据x,构建模型f，通过f(x,w)=Ypredict判断模型质量的方法，计算lossloss=(Ypredict−Ytrue)2（回归损失）loss=Ytrue⋅log(Ypredict)（分类损失）loss=(Y_{predict}-Y_{true})^2\quad（回归损失）\\loss=Y_{true}·log(Y_{pre

Gentle灬Flying·2022-07-16 07:08

新书推荐 |《机器学习：算法视角（原书第2版）》

hzbooks·2022-07-16 07:21

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