jbpm4.4学习入门第42页

联邦学习入门（一）-Advances and Open Problems in Federated Learning详解

本文主要是联邦学习的入门级笔记，主要参考了论文AdvancesandOpenProblemsinFederatedLearning和微众银行的联邦学习白皮书，笔者作为初次接触该领域的小白，对感觉必要的知识做一个总结和记录。本文首发于我的个人博客原文请点击这里！！！！！定义联邦学习（FederatedLearning简称FL）是一种机器学习设置，其中多个实体（客户端）在中央服务器或服务提供商的协调下

wenzhu2333·2022-06-17 07:07

r语言必学的十个包肖凯_肖凯R语言数据分析实战（完结）

资源目录：章节1:R语言学习入门基础介绍试看课时1视频R语言的介绍和学习资源26:40课时2视频R语言相关程序的安装08:47课时3视频R语言版本的更新流程07:55课时4视频R语言快速入门18:51可试看课时

weixin_39714763·2022-06-17 07:28

深度学习入门笔记1 感知器

深度学习基本概念深度学习是机器学习算法中的一类，其源于人工神经网络的研究。深度学习广泛应用在计算机视觉，音频处理，自然语言处理等诸多领域。深度可以理解为数据计算转换的层数。机器学习&深度学习深度学习可以看做是机器学习的一个研究领域（没有严格的定义）。目前，机器学习主要处理结构化数据，而深度学习主要处理非结构化数据。神经元深度学习从生物学中受到启发，其灵感来自于人脑的神经网络。神经网络可以看做是由若

深度学习从入门到放弃·2022-06-17 07:21

机器学习入门理论与前置知识

目录1、拉格朗日函数1.等式约束最优化（eg.llp）1.1无求和1.2有求和2.不等式约束最优化（eg.svm）3.无约束（eg.ls）2、范数1.F范数2.l2范数3.l1范数4.l2，1范数3、偏导梗概本博客用于记录机器学习理论学习与优化问题推导所需的各种前置知识，持续更新，欢迎关注。1、拉格朗日函数在最优化问题中，求得方法的优化问题与约束条件后，时常要求出对应的拉格朗日函数并求解，以下给出

@李忆如·2022-06-16 07:35

Pytorch深度学习入门与实战一--全连接神经网络

全连接神经网络在分类和回归问题中都非常有效，本节对全连接神经网及神经元结构进行介绍，并使用Pytorch针对分类和回归问题分别介绍全连接神经网络的搭建，训练及可视化相关方面的程序实现。1.全连接神经网络简介importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler,MinMaxScalerfromskle

谢欣燕·2022-06-15 07:23

python pytorch_PyTorch的深度学习入门之PyTorch安装和配置

前言深度神经网络是一种目前被广泛使用的工具，可以用于图像识别、分类，物体检测，机器翻译等等。深度学习(DeepLearning)是一种学习神经网络各种参数的方法。因此，我们将要介绍的深度学习，指的是构建神经网络结构，并且运用各种深度学习算法训练网络参数，进而解决各种任务。本文从PyTorch环境配置开始。PyTorch是一种Python接口的深度学习框架，使用灵活，学习方便。还有其他主流的深度学习

weixin_39923157·2022-06-15 07:20

PyTorch深度学习入门与实战（案例视频精讲）

作者：孙玉林，余本国著出版社:中国水利水电出版社品牌:智博尚书出版时间:2020-07-01PyTorch深度学习入门与实战（案例视频精讲）

普通网友·2022-06-15 07:37

pytorch深度学习入门与实战代码与标注（一）

#_*_coding:utf-8_*_"""Time:2021/11/1321:14Author:LucifMonXVersion:V3.9File:第一章入门篇.py.pyDescribe:入门简单介绍相关元素"""importtorch#输出pytorch版本print(torch.__version__)#1.9.0print('--------------------1.张量Tensor-

璐璐大点兵·2022-06-15 07:03

PyTorch 深度学习入门

个人网站:【海拥】【摸鱼小游戏】【开发文档导航】风趣幽默的人工智能学习网站：人工智能想寻找共同学习交流的小伙伴，请点击【全栈技术交流群】免费且实用的计算机相关知识题库：进来逛逛直接跳到末尾参与评论送书深度学习是机器学习的一个分支，其中编写了模仿人脑功能的算法。深度学习中最常用的库是Tensorflow和PyTorch。由于有各种可用的深度学习框架，人们可能想知道何时使用PyTorch。以下是人们可

海拥✘·2022-06-15 07:54

入门级Pytorch+MINIST数据集实现手写数字识别

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P

雨霁夜白·2022-06-12 09:01

学习Java26天

图形用户界面编程提示：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图形用户界面编程前言一

㫪..·2022-06-12 05:38

SpringBoot运维实用篇学习笔记

SpringBoot学习笔记例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用SpringBoot运维实用篇学习笔记SpringBoot学习笔记前言一、工程打包与运行（Windows版）二、临时属性

云间月呀·2022-06-08 22:35

Nginx-内存池

系列文章目录Nginx资源目录简介第一章Nginx学习入门之内存池分析文章目录系列文章目录Ngxin内存池简介一、nginx内存池结构体？

技术鱼·2022-06-08 20:30

通过pytorch创建图像分类demo、机器学习入门

一.pytorch包的安装1.通过[官方网站](https://pytorch.org/)，根据自己的需求获取安装指令：2.然后通过pycharm的终端开始安装，安装过程可能会出现超时情况，可以参考pip安装超时解决方案：一.pytorch图像分类代码1.校准、测试图片的存放方式为：train/00000/01153_00000.png01153_00001.png00001/00025_0000

争渡.J·2022-06-07 08:04

PyTorch深度学习入门笔记（八）神经网络的基本骨架 nn.Module的使用

课程学习笔记，课程链接学习笔记同步发布在我的个人网站上，欢迎来访查看。文章目录一、torch.nn简介二、简单示例这篇博客将讲述如何搭建一个网络，是课程学习笔记，课程链接已经放在上方。一、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

雪天鱼·2022-06-06 07:48

「PyTorch深度学习入门」4. 使用张量表示真实世界的数据（下）

数据与智能·2022-06-06 07:17

机器学习入门：Kaggle -titanic(泰坦尼克)生存预测

作为kaggle最最入门的新手村长期比赛之一，通过参考大佬们的作业，自己尝试了一下这个demo，可以很好的让萌新体验一次传统机器学习的大体流程。首先附上这篇博客参考大佬的原文地址，欢迎大家去捧场：Kaggle平台Titanic生存率预测项目(TOP3%)-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/50194676作为萌新向入门记录，我会提及一些当时自己遇到的一些细节，还有一些个

认识你很高兴！·2022-06-05 07:14

元学习入门必备：MAML(背景+论文解读+代码分析)

文章目录前言背景元学习简介元学习问题定义小样本学习(Fewshotlearning)问题定义元学习/小样本学习基本特征论文解读AbstractIntroductionMotivationModel-AgnosticMeta-Learning元学习问题设定与模型无关的元学习算法细节伪代码算法实例讲解实验部分MAMLvsPre-training代码分析代码总体结构图数据加载网络构建forward模块网

研行笔录·2022-06-04 07:53

JUC学习入门

目录一、什么是JUC二、线程与进程并发和并行三、多线程四、传统Synchronized锁五、Lock锁六、Synchronized和Lock区别七、传统的生产者消费者问题、防止虚假唤醒生产者和消费者问题Synchronized生产者和消费者问题JUCCondition实现精准通知唤醒八、八锁现象彻底理解锁九、集合类不安全List（不安全）Set（不安全）Map（不安全）ConcurrentHash

不太懂编程·2022-06-03 20:09

机器学习入门必备，使用 scikit-learn 构建模型的万能模板！

用Python建立机器学习模型，得益于Python生态下的包共享机制，机器模型构建的过程其实已经变得非常简单了，很多听起来牛逼的算法，其实根本不需要自己实现，甚至都不需要知道这些算法的具体原理。你只需要两步就能构建起自己的机器学习模型：明确你需要解决的问题是什么类型，以及知道解决该类型问题所对应的算法。从skicit-learn中调用相应的算法构建模型即可。是的！在机器学习领域，如果你只是抱着体验

Sim1480·2022-06-03 07:46

ROS学习入门教程 | 零基础上手机器人开发

在和很多用户聊了之后，我们发现ROS是大家开发机器人的一个痛点。尽管和几年前ROS刚在国内兴起时相比，现在ROS的使用人群有一定的增长，网上ROS的资料和教程也多了起来。但对机器人开发感兴趣的初学者来说，仍然缺少免费、系统、详细、全面，手把手的ROS教程。我们希望大家能够快速上手机器人开发，能有更多的人一同加入到机器人行业中来。因此，我们制作了一套适合零基础学习的ROS视频教程——《ROS理论与实

Autolabor·2022-06-03 07:40

机器学习系列(17)_关联规则

期末考关联规则部分会考选择题1、关联规则学习（Associationrulelearning）2、关联规则——机器学习入门系列（十八）3、机器学习之关联规则理解文章目录一、关联规则含义二、关联规则商品案例

温欣'·2022-06-02 07:30

【机器学习入门】(13) 实战：心脏病预测，补充: ROC曲线、精确率--召回率曲线，附python完整代码和数据集

各位同学好，经过前几章python机器学习的探索，想必大家对各种预测方法也有了一定的认识。今天我们来进行一次实战，心脏病病例预测，本文对一些基础方法就不进行详细解释，有疑问的同学可以看我前几篇机器学习文章。文末有完整代码和数据集。1.数据获取首先导入数据处理所需要的库文件，再导入心脏病病例数据，使用.info()函数检查数据集中是否存在缺失值，本数据集不存在缺失值。数据集获取：链接：百度网盘请输入

立Sir·2022-06-01 18:17

教你学Python43-我如何开始机器学习

我对机器学习入门的最佳建议分为五个步骤：步骤1：调整心态。相信您可以练习并应用机器学习。是什么让您从机器学习目标中退缩？

程序员架构师13·2022-06-01 14:44

[个人笔记]3D点云深度学习入门

目录基本数据结构任务粒度的区分：（2D为例）挑战常用方法和思路基于体素的点云深度学习：基于多视点云深度学习基础网络：pointnet网络亮点：maxpooling&transform网络结构共享权重mlp的一种常用实现：1*1卷积其他细节点云深度学习基础网络：pointnet++用SetAbstraction分层提取特征用SetAbstraction提到的特征进行分类用SetAbstraction

YuQiao0303·2022-06-01 13:35

零基础入门YOLOv5——从制作数据集到最终训练与测试

零基础入门YOLOv5——从制作数据集到最终训练与测试提示：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

摆烂无敌王者·2022-05-31 07:32

深入浅出——Mybaties 入门码农避坑必备（一）

Mybatis实战提示：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

热爱计算机的机电大学生·2022-05-28 03:43

视觉学习笔记之Opencv导入深度学习模型

我计划的学习入门步骤是这样的：第一步学会图像数据的预处理，常见的两个工具是Matlab和Opencv，这里我计划先学习Opencv。

finhaz·2022-05-27 07:05

机器学习入门（五）：分类算法——KNN算法

学习目录：一.sklearn转换器和估计器1.转换器（特征工程的父类）2.估计器（sklearn机器学习算法的实现）第一步：实例化一个estimator第二步：estimator.fit(x_train,y_train)训练和计算（调用完毕，模型生成）第三步：模型评估1.直接比对真实值和预测值y_predice=estimator.predict(x_test)(对测试集进行预测）y_text==

【变强大】·2022-05-26 07:16

KNN——机器学习入门算法

二丶实现原理三丶实现关键点1.样本数据量化2.样本数据归一化3.距离函数K值选取三、代码实现总结前言例如：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，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习入门算法

DiYaGo-·2022-05-26 07:29

机器学习入门学习第二章：线性回归模型（吴恩达）

1.模型描述——线性回归模型模型举例——房价预测：监督学习、回归问题。2.一些符号表示：m训练样本trainingexample的数量（x,y)表示一个训练样本（x^(i),y^(i))表示第i个训练样本如下数据：x^(1)=2104,y^(1)=460学习算法的任务是输出一个函数function，用小写字母h表示h代表假设函数hypothesis。线性关系：注：简写h(x)上面是一个一元线性回归

wmsofts·2022-05-21 07:02

机器学习入门——线性回归剖析

线性回归及其求解方法：梯度下降、最小二乘、正规方程引言一元线性回归损失函数损失函数可视化一元线性回归损失函数：求解一元线性回归方法一、最小二乘法方法二、梯度下降法求解多元线性回归方法一、梯度下降法方法二、正规方程法写在最后引言我们以吴恩达教授常说的房价预测的例子做引入，已知房价可能的影响因素有房屋大小(size)、卧室数量(numberofbedrooms)、楼层数(numberoffloors)

whether-or-not·2022-05-21 07:28

机器学习【系列】之第一章线性回归模型

机器学习【系列】之第一章线性回归模型第一章Python机器学习入门之线性回归模型文章目录机器学习【系列】之第一章线性回归模型前言一、线性回归算法1.一元线性回归二、线性回归的代码实现1.一元线性回归的代码实现

向前ing·2022-05-21 07:12

机器学习入门——线性回归

本人从2017年起，开始涉猎机器学习。作为入门，首先学习的是斯坦福大学AndrewNg(吴恩达)教授的Coursera课程2单变量线性回归线性回归属于监督学习(SuperviseLearning)，就是Rightanswerisgiven。课程中，举了一个估计房产价格的例子，在此，我就直接使用两组数据去作为例子使用线性回归，拟合出效果最好的曲线。2.1单变量线性回归算法的思路根据数据的分布，确定模

louishao·2022-05-21 07:18

机器学习入门（五）：线性回归—从模型函数到目标函数

从数据反推公式假设我们获得了这样一张表格，上面列举了美国纽约若干程序员职位的年薪：大家可以看到，表格中列举了职位、经验、技能、国家和城市几项特征。除了经验一项，其他都是一样的。不同的经验（工作年限），薪水不同。而且看起来，工作年头越多，工资也就越高。那么我们把Experience与Salary抽取出来，用x和y来分别指代它们。它们是不是成正比的呢？y与x没有比例关系，y直接除以x肯定不行。那么，是

米饭超人·2022-05-21 07:18

机器学习入门04-线性回归原理与java实现多元线性回归

线性回归原理：线性回归公式：y=b+w*x，w表示权重b表示偏置。在实际实现中可以将公式写作：y=w[0]*x[0]+w[1]*x[1]，x[0]=1，这样就可以很方便的进行参数求解，同样稍作修改将公式写成：y=w[0]*x[0]+w[1]*x[1]+...+w[n]*x[n]，就变成了多元回归。采用梯度下降和多次迭代不断优化参数，梯度下降计算参数的梯度，计算流程分为以下几步：1、根据当前参数和训

追猫人·2022-05-21 07:47

机器学习入门-一元线性回归模型的骚操作

吃猫的鱼python·2022-05-21 07:31

机器学习入门之KNN算法

KNN算法的目的KNN算法，即给定一定数量的已知类别，并以此作为依据，根据未知实例与k个最近的已知类别中哪个已知类别占主导，来预估未知实例的类别。KNN算法的大致流程确定k的值（即几个距离未知样本最近的已知样本）计算未知样本与所有已知样本的距离选择k个最近的已知样本根据少数服从多数，把未知样本归类于k个最近已知样本中最多数的类别一个小小的栗子假设我们要建立一个模型，用来估测未知的那个电影，是属于爱

我哪知道啊¿·2022-05-19 09:14

第一章深度学习入门

第一章深度学习入门帮助您使用Python进行深度学习，包括如何使用Keras构建和运行深度学习模型。本书也包括深度学习的技巧、示例代码和技术内容。

weixin_33895657·2022-05-19 07:19

深度学习入门——神经网络的正则化

神经网络中的正则化学习记录自：deeplearning.ai-andrewNG-master在开始之前，先让我们来看看正则化模型与非正则化训练效果。非正则化模型与正则化模型的比较预分类数据非正则化分类结果损失函数迭代图：Onthetrainingset(训练集精度）:Accuracy:0.94Onthetestset（测试集精度）:Accuracy:0.91分类决策边界：从分类结果来看测试精度为9

yasNing·2022-05-19 07:41

机器学习笔记(1)--机器学习入门

模型模型是通过应用某种机器学习算法从数据中学习到的特定表示。模型也称为假设。特征特征是我们数据的一个单独的可测量属性。一组数字特征可以方便地用特征向量来描述。特征向量作为模型的输入。例如，为了预测一种水果，可能会有颜色、气味、味道等特征。注意：选择信息丰富、有辨别力和独立的特征是有效算法的关键步骤。我们通常使用特征提取器从原始数据中提取相关特征。目标（标签）目标变量或标签是我们模型要预测的值。对于

天天进步2015·2022-05-19 07:58

一周上榜新书：强化学习、深度学习最受程序员关注

人邮异步社区·2022-05-17 16:59

图灵奖得主John Hopcroft推荐的这本强化学习入门书

动手学强化学习JohnHopcroft1986年ACM图灵奖得主、上海交通大学校长特别顾问本书的一个重要特点是实现了理论与代码的有机结合，学生在学习强化学习的主要概念时，可以方便地使用这些代码。本书得到了上海交通大学学生的广泛好评。名家作品：上海交通大学ACM班创始人俞勇教授、博士生导师张伟楠副教授、APEX实验室博士生沈键编写；理论扎实：基于上交大ACM班的人工智能专业课程构建强化学习的学习体系

人邮异步社区·2022-05-17 16:26

【学习笔记】pytorch迁移学习-猫狗分类实战

1.迁移学习入门什么是迁移学习：在深度神经网络算法的引用过程中，如果我们面对的是数据规模较大的问题，那么在搭建好深度神经网络模型后，我们势必要花费大量的算力和时间去训练模型和优化参数，最后耗费了这么多资源得到的模型却只能解决这一个问题

云烟成雨_sky·2022-05-17 07:32

迁移学习——猫狗分类（PyTorch：自定义 VGGNet 方法）

迁移学习——猫狗分类（PyTorch：自定义VGGNet方法）1迁移学习入门2数据集处理2.1验证、测试数据集2.2数据预览3模型搭建和参数优化3.1自定义VGGNet3.1.1搭建一个简化版的VGGNet

三耳01·2022-05-17 07:09

Linux学习入门到精通一（参照 b 站韩老师讲解的 Linux）

1、前言b站韩老师Linux视频尚硅谷Linux教程(千万级学习人次，好评如潮)_哔哩哔哩_bilibili大家可以点进去学习，讲的真的很不错，接下来就是Linux的学习啦2、第一章Linux开山篇2.1、学习Linux的阶段（高手进阶过程）Linux是一个开源、免费的操作系统，其稳定性、安全性、处理多并发已经得到业界的认可，目前很多中型，大型甚至是集群项目都在使用Linux，很多软件公司考虑到开

热爱技术的老胡·2022-05-15 17:01

深度学习入门，计算机视觉，推荐系统，自然语言处理理论框架以及学习资料【附知识图谱与链接】

子韵如初·2022-05-15 07:00

强化学习入门2—初识MDP

目录MDP马尔可夫决策过程基础概念什么是强化学习？MDP状态价值函数与动作价值函数贝尔曼最优方程MDP马尔可夫决策过程MDP即MarkovDecisionProcess，马尔可夫决策过程。MDP是强化学习问题的数学化形式，可以说这节开始将接触强化学习的理论部分。基础概念什么是强化学习？有几个概念需先明确。首先是智能体。智能体(agent)表示能进行学习以及实施决策的机器。智能体之外所有与其相互作用

小菜羊~·2022-05-15 07:52

1.初识机器学习

机器学习入门1.必要的库和工具①NumPy:可实现多维数组、高级数学函数(线性代数、傅里叶变换)的实现。

KatchenShen·2022-05-15 07:36

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