jbpm4.4学习入门第43页

深度学习入门python知识总结

1.环境配置安装Python+Anaconda+PyCharm1.1Anaconda是一个开源的Python发行版本。其包含了720多个数据科学相关的开源包，在数据可视化、机器学习、深度学习等多方面都有涉及。不仅可以做数据分析，甚至可以用在大数据和人工智能领域。因为包含了大量的科学包，Anaconda的下载文件比较大（约531MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Mini

玛莱之盾·2022-05-08 07:46

PyTorch深度学习入门笔记（一）PyTorch环境配置及安装

文章目录一、工具安装1.1Anaconda安装1.2Pytorch安装二、编辑器安装2.1Pycharm安装2.2Jupyter安装记录下开发环境搭建过程。学习笔记同步发布在我的个人网站上，欢迎来访查看。OS：ubuntu20.04（虚拟机）一、工具安装1.1Anaconda安装首先安装Anaconda,我是去清华大学镜像站下载，版本为Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

雪天鱼·2022-05-07 11:01

通过一张猫咪的图片，了解一下图像的本质

对于计算机视觉来了解计算机眼里的图片例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用在了解计算机图片前，要先了解矩阵的知识，以及明白计算机的图片是由RGB三个通道组成的结构。

长坂坡394·2022-05-07 07:55

深度学习入门笔记：感知机

编程导航：nav.wenancoding.com个人blog：wenancoding.comgzh：【问安coding】定义感知机接收多个输入信号，输出一个信号。感知机的信号只有1/0两种取值，0对应“不传递信号”，1对应“传递信号”。x1，x2是输入信号。y是输出信号。w1、w2是权重（w是weight的首字母）。每个变量都有权重，权重越大，对应该权重的信号的重要性就越高。图中的○称为“神经元”

·2022-05-06 18:11

机器学习入门（2）之模型评估与选择

目录一、误差与拟合1.泛化误差与经验误差2.损失函数与训练误差3.过拟合与欠拟合4.过拟合的另一种现象：数据泄露二、评估方法1.留出法2.交叉验证法（留一法）3.自助法4.调参与最终模型三、性能度量1.混淆矩阵2.准确率3.精确率（查准率）和召回率（查全率）4.F1值和Fβ值5.ROC曲线及其AUC值6.AUC值的计算7.代价敏感错误率与代价曲线四、比较检验1.性能比较的三个要素2.假设检验（1）

洋洋菜鸟·2022-05-06 07:40

python机器学习 | 入门介绍

python学习入门介绍1机器学习基本介绍2机器学习分类3机器学习模型评估1机器学习基本介绍（1）定义：机器学习是从数据中自动分析获取模型，并利用模型对未知数据进行预测。

Claire_chen_jia·2022-05-06 07:26

Python机器学习入门到高级：数据清洗（含详细代码）

个人主页：JoJo的数据分析历险记个人介绍：小编大四统计在读，目前保研到统计学top3高校继续攻读统计研究生如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏、订阅专栏文章目录1.总览数据2.筛选数据3.替换数据4.更改列名5.查找唯一值6.查找缺失值7.删除列或行8.groupby分组9.按照时间段来进行分组10.遍历一个列的数据11.对一列的所有元素应用某个函数12.pandas高级函数13.连接多个D

JoJo的数据分析历险记·2022-05-05 07:30

python机器学习及实践_机器学习入门之《Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路》...

本文主要向大家介绍了机器学习入门之《Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路》，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_39976382·2022-05-05 07:25

【机器学习入门】(5) 决策树算法实战：sklearn实现决策树，实例应用（沉船幸存者预测）附python完整代码及数据集

各位同学好，今天和大家分享一下python机器学习中的决策树算法，在上一节中我介绍了决策树算法的基本原理，这一节，我将通过实例应用带大家进一步认识这个算法。文末有完整代码和数据集，需要的自取。那我们开始吧【机器学习】(4)决策树算法理论：算法原理、信息熵、信息增益、预剪枝、后剪枝、算法选择1.Sklearn实现决策树首先我来介绍一下sklearn库中的决策树分类器sklearn.tree.Deci

立Sir·2022-05-05 07:06

python机器学习入门（2）模型优化（以决策树为例），来自kaggle竞赛

fromsklearn.metricsimportmean_absolute_errorfromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressor#此函数用于返回模型拟合效果，用绝对平均误差评估'''max_leaf_nodes决策树分叶数train_X训练集自变量val_X测试集自变量train_y训练集因变量val_y测试集因变量'''defget_mae(max_

Eclipse_XBY·2022-05-05 07:27

python信号处理教程_python玩转信号处理与机器学习入门

python玩转信号处理与机器学习入门作者：王镇面对毫无规律的随机信号，看着杂乱无章的振动波形，你是否也像曾经的我一样一头雾水，不知从何处下手。

ShuYini·2022-05-03 07:47

机器学习处理信号分离_【技术博客】Python玩转信号处理与机器学习入门

作者：王镇面对毫无规律的随机信号，看着杂乱无章的振动波形，你是否也像曾经的我一样一头雾水，不知从何处下手。莫慌，接下来小编就带你入门怎样用python处理这些看似毫无卵用实则蕴藏巨大信息的随机信号。我们日常生活中所见的心电图，声波图都是信号在时域上的一种表现，但它们无法呈现出信号在频域上的信息。因此，本文将主要介绍信号从时域到频域上的一些变换，常见的有FFT（快速傅里叶变换），PSD（功率谱密度）

短鱼儿商学院·2022-05-03 07:16

python机器学习入门及特征工程

一、特征抽取sklearn.feature_extraction字典特征提取文本特征提取二、特征预处理将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据的过程归一化：变化原始数据实质映射到（默认[0,1]）之间标准化：将数据变换到均值为0，标准差为1的范围内，最值为异常值的情况归一化失效时可使用。三、特征降维某些条件下降低随机变量（特征）个数，得到一组不相关变量的过程特征选择：从原有特征找出主要特征1）f

kyanbooon·2022-05-03 07:54

机器学习入门-数据分析入门-第一天

数据分析入门第一天参考视频一、Jupyter使用（一）优点展示数据方便可以分块运行代码（二）模式编辑模式：在单元格（cell）里面操作命令模式：操作单元格（三）快捷键命令模式:Shift-Enter:运行本单元，选中下个单元Ctrl-Enter:运行本单元，停留在本单元A:在上方插入新单元B:在下方插入新单元D,D:删除选中的单元（双击D）Enter:转入编辑模式编辑模式Tab:代码补全或缩进Ct

weixin_44179323·2022-05-02 07:29

【机器学习入门笔记12：matplotlib绘图模块的使用】20190217

2019-02-17by崔斐然我们先在anaconda中参考笔记1中的配置方法安装matlpotlib。plt.plot绘制折线图，其中参数1：x轴坐标，参数2：Y轴坐标，参数3：颜色importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#实际操作中发现加上下面的命令才能一次显示，%matplotlibinline#创建XY轴x=np.array([1,2,3,4,

崔斐然·2022-05-02 07:16

机器学习入门--线性回归

参考网站：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/448086线性回归单元示图：权重与偏置参数更新方法如下，其中看成偏置，其实是不存在的，可以认为，详细推演方法见参考网站，最终梯度为。目标函数即误差函数，即为每个标签值与预测值差值平方和最小。误差函数越小，学习的效果越好。参数更新采用梯度下降法：实现代码：思路其实和and(or)感知机中的算法实现思路相同不同

山野闲者·2022-05-02 07:42

机器学习入门：主题模型-4

机器学习入门：主题模型1、实验描述本实验是关于主题模型LDA的，首先介绍了LDA的应用方面有哪些？

奔腾游子·2022-05-02 07:11

机器学习入门与Python实战（十）：数据降维PCA主成分分析

目录现实问题思考：金融股价预测数据降维为什么需要数据降维数据降维最常用的方法：主成分分析（PCA)知识巩固Python实战：PCA+逻辑回归预测检查者是否患糖尿病拓展学习现实问题思考：金融股价预测想建立一个AI模型，筛选金融股票，潜在数据指标：价格、交易量、换手率、股东人数、最近N日涨跌幅、RSI指标、威廉指标、市值、营业额、净利润、负债率、利润增长率…多达几百、上千个因子两大问题：求解困难、模型

flare zhao·2022-05-02 07:38

机器学习入门----线性回归实验记录

机器学习入门：线性回归实验记录1、实验描述提供一份关于产品广告费用与对应产品销量的数据文件Advertising.csv文件，利用此文件建立线性模型、训练模型、用模型做预测分析。

JYeontu·2022-05-02 07:05

机器学习入门-01快速学会使用Matplotlib绘图

快速学会使用Matplotlib绘图使用Matplotlib的基本功能实现图形显示使用Matplotlib实现多图显示使用Matplotlib实现不同画图种类1.Matplotlib之HelloWorld1.1什么是MatplotlibMatplotlib是Python的绘图库，它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。Matplotlib可以用来绘制各种静态，动态，交互式的图表

Blue Hole·2022-05-02 07:31

教你通过计算图看懂反向传播

看恩达老师的反向传播视频没有看很明白，于是搜寻发现了宝藏资源《深度学习入门：基于Python的理论与实现》这本书，通过案例和计算图将反向传播讲的通俗易懂，感觉不错，现将书中反向传播部分的内容截取出来供大家参考

奔跑的菜鸟鸟·2022-04-30 07:02

第三章 python Web django学习入门之模板渲染，静态文件，模型数据库，admin控制台

系列文章目录第一章pythonWebdjango学习入门之创建人生中第一个django项目第二章pythonWebdjango学习入门之settings配置详解，路由详解，响应数据!

Lonelypatients°·2022-04-28 08:49

第二章 python Web django学习入门之settings 配置详解，路由详解，响应数据 !

系列文章目录第一章pythonWebdjango学习入门之创建人生中第一个django项目文章目录系列文章目录前言一、djangosettings详解？二、迈出人生第一步Helloworld!!

Lonelypatients°·2022-04-28 08:19

YOLOv5的模型构建源码详解|CSDN创作打卡

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·2022-04-28 07:13

zeeq_·2022-04-28 07:33

深度学习简明教程系列 —— 基础知识（合集）

目录第一章模型评估1.1基础概念1.2P-R曲线1.3ROC曲线和AUC1.4目标检测评价1.5语义分割评价1.6相关面试题第二章深度学习入门2.1机器学习到深度学习2.2前馈神经网络（MLP）2.3卷积神经网络

最靓的仔·2022-04-28 07:26

机器学习入门（一）无监督学习

机器学习入门（一）无监督学习写在前面无监督学习：无标签分类聚类（clustering）：将数据按相似度分成不同的分组原理：根据定义的“距离”，评估相似性算法：这里以Sklearn.cluster中提供的几个算法

Can__er·2022-04-28 07:38

深入浅出，一篇超棒的机器学习入门文章

在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。在进入正题前，我想读者心中可能会有一个疑惑：机器学习有什么重要性，以至于要阅读完这篇非常长的文章呢？我并不直接回答这个

喜欢打酱油的老鸟·2022-04-26 07:49

机器学习入门

转自飞鸟各投林史上最强—-机器学习经典总结—入门必读—-心血总结—–回味无穷让我们从机器学习谈起导读：在本篇文章中，将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。在进入正题前，我想读者心中可能会有一个疑惑：机器学习有什么重要性，以至于要阅读完这篇非常长的文章呢？我并不直接回答这个问题

Wang.T·2022-04-26 07:11

《python机器学习系统设计》笔记一：python机器学习入门

机器学习(数据挖掘或预测分析)统计学Python语言是一门完全面向对象的编程语言，在很多领域有成功的应用，为Google公司三大编程语言之一（C++，Java，Python），在数据挖掘、数据分析与处理、数据可视化、网络编程等方面，具有非常大的优势。工作流程（1）读取和清洗数据（2）探索和理解输入数据统计学和基础数学你的数据能够更多的机器学习算法（3）分析如何最好地将数据呈现给学习算法特征工程（4

debenli86·2022-04-25 13:49

【深度学习实战】从零开始深度学习（四）：RNN与自然语言处理

参考资料：《PyTorch深度学习》（人民邮电出版社）第6章序列数据和文本的深度学习PyTorch官方文档廖星宇著《深度学习入门之Pytorch》第5章循环神经网络其他参考的网络资料在文中以超链接的方式给出目录

喵木木·2022-04-25 07:17

有用学习资料推荐——深度学习、迁移学习入门等（共勉！！！）

初始化例程失败：动态链接库(DLL)初始化例程失败深度学习TensorFlow快速入门（书籍）推荐（讲的很细，从基础讲起；刚入门如果能够耐心研究的话对自己以后看代码，调试代码，甚至自己上手用处很大）——《深度学习入门

小小飞在路上·2022-04-24 14:49

Python机器学习入门——科学计算库（Matplotlib）

目录Matplotlib基础实现一个简单的Matplotlib画图—以折线图为例matplotlib.pyplot模块图形绘制流程：折线图绘制与显示基本绘图功能基本绘图添加自定义x,y刻度添加网格显示添加描述信息图像保存一个坐标系中绘制多个图像多次plot添加图例多个坐标系显示—plt.subplots(面向对象的画图方法)常见图形绘制散点图柱状图饼图Matplotlib基础什么是Matplotl

零陵上将军_xdr·2022-04-24 07:31

机器学习入门--Matplotlib基础

文章目录一、前言二、编译环境三、Matplotlib基础（一）LinePlot 1.折线图绘制 2.颜色修改 3.Line-style修改 4.轴上、下限修改 5.添加图例、标签 6.添加标题（二）ScatterPlot 1.散点图绘制 2.不透明度修改一、前言本文基于liuyubobobo老师机器学习视频做成的个人总结博客，仅供分享，欢迎大家一起探讨与交流。

Mingw_·2022-04-24 07:14

从零到一实现神经网络（五）:数学微分法更新权重参数

神经网络中权重参数的符号函数关系的推导数学基础知识及代码实现的复习求函数梯度的函数及改进神经网络中求损失函数梯度的例子实现一个的3层神经网络（一个隐藏层）神经网络类代码训练过程代码训练过程代码中的一些问题关于训练速度关于大量数据对神经网络的意义本博客参考书籍：深度学习入门

夺笋123·2022-04-23 12:52

从零到一实现神经网络：数学原理篇（一）

目录一元函数微积分一阶导数定义数值微分的代码实现上述代码中存在的问题数值微分代码改进导数的意义多元函数微积分偏导数定义偏导数代码实现偏导数的意义梯度梯度的代码实现求梯度的例子梯度的意义梯度法梯度下降法表达式梯度下降法图示过程梯度下降法的代码实现利用梯度下降法求多元函数最小值的例子本博客参考书籍：深度学习入门

夺笋123·2022-04-23 12:52

linux学习入门常用命令大全

1、ls命令就是list的缩写，通过ls命令不仅可以查看linux文件夹包含的文件，而且可以查看文件权限(包括目录、文件夹、文件权限)查看目录信息等等常用参数搭配：ls-a列出目录所有文件，包含以.开始的隐藏文件ls-A列出除.及..的其它文件ls-r反序排列ls-t以文件修改时间排序ls-S以文件大小排序ls-h以易读大小显示ls-l除了文件名之外，还将文件的权限、所有者、文件大小等信息详细列

fly_zhyu·2022-04-22 20:35

强化学习入门1—多臂老虎机Multi-armed Bandits

目录Multi-armedBandits多臂老虎机问题描述动作选择ϵ−greedy\epsilon-greedyϵ−greedyUCB算法梯度赌博机算法小结Multi-armedBandits多臂老虎机本节主要是对sutton大神的《强化学习》这本书的相关内容，做了一些笔记，简单介绍了bandits问题的解决思路。问题描述多臂老虎机问题即Multi-armedBandits。是强化学习当中非常经典

小菜羊~·2022-04-22 07:48

python 3d重建_三维重建怎么入门？

3D重建涉及的知识体系还是挺多的，我当时是看书+项目实操这样进行的，书我当时看的是SLAM十四讲，关于slam的学习入门资源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/137761414

weixin_39890543·2022-04-21 07:01

机器学习入门 03 —— Matplotlib使用(折线图、散点图、柱状图、直方图、饼图、堆叠柱状图等)

文章目录系列文章3.1Matplotlib之HelloWorld1Matplotlib介绍2Matplotlib画图流程3.2基础绘图功能（以折线图为例）1坐标刻度、标签、网格、图像保存2在一个坐标系里绘制多个图3在一个图里绘制多个坐标系方式一：figure的add_subplot方式二：plt的subplot方式三：plt的subplots3.3常见图形绘制1折线图2散点图3柱状图4直方图5饼图

土豆的热爱·2022-04-20 10:04

MATLAB官方深度学习入门教程

MATLAB官方深度学习入门教程使用预训练网络AlexNet预测管理图像数据集合图像数据存储准备输入图像并处理迁移学习准备训练数据数据组织数据增强修改网络执行训练评估网络使用预训练网络AlexNet%加载预定义的

aoaofengzifei·2022-04-20 07:54

深度学习入门教程

codingPython图像处理机器学习深度学习论文阅读并实现代码版本控制管理Bilibili优秀博主推荐云服务器推荐公众号推荐学术网站推荐（wordischeap，showmethecode）论文文献工具深度学习入门路线推荐

陈嘿萌·2022-04-20 07:50

机器学习入门&安装Anaconda

机器学习入门&安装Anaconda前言Python基础其实有Java的学习经历差不多一个星期就可以学完了，但是我用了将近两星期，算是边玩边学吧，总的来说基础就跟Java的东西差不多，无疑就是多了元组，列表和字典的一些操作和语法

最白の白菜·2022-04-18 07:26

机器学习入门（开发环境搭建）

1.常用类库介绍机器学习中我们经常要用到的类库如下：NumPy：是Python的一种开源数值计算扩展库，可用来存储和处理大型矩阵，提供了许多高级的数值编程工具，如矩阵数据类型、矢量处理、精密的运算库，是⼀个运⾏速度⾮常快的数学库，主要⽤于数组计算。Pandas：是⼀个强⼤的基于NumPy的分析结构化数据的⼯具集，是为了解决数据分析任务而创建的，⽤于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。Mat

lifeisaclimb·2022-04-18 07:17

机器学习与深度学习入门环境安装

机器学习与深度学习入门环境安装1、编程语言2、开发平台3、机器学习工具包4、深度学习框架1、编程语言Python:“胶水语言”,集成度高,简单实用,受众面广,开发者社区和资源丰富,功能强大,十分适合新手入门与科研工作者使用

Ethan Hunt丶·2022-04-18 07:35

mlr3实战 | 基于临床参数的肝病患者分类(7种常用的机器学习方法)

序言下面的例子是慕尼黑大学机器学习入门讲座的一部分内容。该项目的目标是为手头的问题创建并比较一个或几个机器学习管道，同时进行探索性分析并对结果进行阐述。

木舟笔记·2022-04-17 10:22

机器学习入门-西瓜书总结笔记第五章

西瓜书第五章-神经网络一、神经元模型二、感知机与多层网络三、误差逆传播算法四、全局最小与局部极小五、其他常见神经网络1.RBF网络2.ART网络3.SOM网络4.级联相关网络5.Elman网络6.Boltzmann机六、深度学习一、神经元模型神经网络（neuralnetworks）是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应神经元（n

一如材料深似海·2022-04-13 07:53

python预测糖尿病_【python数据分析实战一】糖尿病预测（线性回归模型）

简介sklearn.datasets包提供了一些小的数据集，可用于机器学习入门，见下图。本次数据分析实战，对糖尿病数据集进行回归分析。

孙伟莲·2022-04-12 11:18

时间复杂度与空间复杂度

复杂度分析复杂度分析在我看来是数据结构与算法学习入门知识，尤为重要。为什么复杂度分析重要？数据结构与算法的出现本就是为了花更少的时间和空间（储存）来解决问题。

mmsmd·2022-04-11 16:00

学习总结——强化学习入门

近期参加了百度飞桨的零基础入门强化学习课程，经过7天的教学+实践的方式入门学习强化学习，从完成小项目的形式加深对强化学习一些概念和算法的理解和消化。在课程的最后，对整个课程做个简单的知识总结。目录强化学习(RL)概念学习方案学习框架基于表格型方法求解RLSarsaQ-learning区别对比基于神经网络方法求解RLDQN算法算法流程基于策略梯度方法求解RLPolicyGradient算法REINF

HHHChen·2022-04-11 07:41

推荐频道

jbpm4.4学习入门