jbpm4.4学习入门第44页

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

深度学习入门必看-手写数字识别

目录前言一、手写数字识别任务1.任务要求2.MNIST数据集3.构建手写数字识别的神经网络模型二、通过极简方案构建手写数字识别模型1.前提条件2.数据处理3.模型设计4.训练配置5.训练过程6.模型测试三、手写数字识别之数据处理1.读入数据并划分数据集2.扩展阅读：为什么学术界的模型总在不断精进呢？3.训练样本乱序、生成批次数据4.校验数据有效性5.机器校验6.人工校验7.封装数据读取与处理函数8

迪迦瓦特曼·2022-04-10 08:37

深度学习实战--手写字识别MNIST

手写字识别是深度学习入门教程，这里包含数据下载，模型创建，训练模型，测试模型几个模块。

Bryce__LY·2022-04-10 08:37

GAN实战之Pytorch 使用CGAN生成指定MNIST手写数字

项目代码实现其他类型的GAN原理介绍以及应用，可以查看我的GANs专栏一、数据集介绍，加载数据依旧使用到的是我们的老朋友-----MNIST手写数字数据集,本文不再详细做介绍相关数据集介绍可以参考:深度学习入门

码农男孩·2022-04-10 08:23

深度学习入门系列14项目实战：基于CNN的手写数字识别

大家好，我技术人Howzit，这是深度学习入门系列第十四篇，欢迎大家一起交流！

技术人Howzit·2022-04-10 07:20

深度学习入门实战----利用神经网络识别自己的手写数字

一、定义神经网络classneuralNetwork:#initialisetheneuralnetworkdef__init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate):#setnumberofnodesineachinput,hidden,outputlayerself.inodes=inputnodesself.hnodes

码农男孩·2022-04-10 07:37

强化学习入门4—Q-learning和Sarsa

目录时序差分TDQ-Learning算法流程Sarsa算法流程小结本文是强化学习入门系列的第4篇，主要介绍强化学习当中非常常见的两个时序差分算法：Q-learning和Sarsa。

小菜羊~·2022-04-09 07:50

机器学习入门之线性回归与逻辑回归

文章目录前言线性回归LinearRegression单元线性回归代价函数costfunction梯度下降gradientdescent梯度下降的线性回归多元线性回归梯度下降正规方程梯度下降与正规方程的比较逻辑回归LogisticRegression决策边界代价函数使用梯度下降多分类问题过拟合与欠拟合正则化线性回归中的正则化逻辑回归中的正则化小结前言本文为吴恩达机器学习课程的笔记系列第一篇，主要关于

小菜羊~·2022-04-03 07:28

深度学习入门--MNIST数据集及创建自己的手写数字数据集

刚刚接触到人工智能的我们，必定会遇到一个非常非常非常熟悉的朋友------MNIST这是一套流行的手写数字图片，常常被用来测试我们的思想和算法。这个数据集称为手写数字的MNIST数据库，从研究员YannLeCun的网站，可以得到这个数据集。本文并不再介绍MNIST具体是什么，旨在分享记住MNIST的获取方式Ps：其实我已经帮大家整理好了，大家可以直接点击这这这下载一、直接网站下载http://ya

码农男孩·2022-03-31 07:22

【机器学习入门】(7) 线性回归算法：原理、公式推导、损失函数、似然函数、梯度下降

各位同学好，今天我和大家分享一下python机器学习中的线性回归算法。内容有：(1)线性回归方程、(2)损失函数推导、(3)似然函数、(4)三种梯度下降方法1.概念简述线性回归是通过一个或多个自变量与因变量之间进行建模的回归分析，其特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。如下图所示，样本点为历史数据，回归曲线要能最贴切的模拟样本点的趋势，将误差降到最小。2.线性回归方程线形回归方程，就是

立Sir·2022-03-31 07:19

强化学习入门6—Policy Gradient策略梯度算法

连续性问题REINFORCE：蒙特卡洛策略梯度加一个baseline小结本文是强化学习入门系列的第六篇，将介绍一种有别于前面Q-learning这些基于价值的算法——策略梯度。

小菜羊~·2022-03-30 07:39

【深度学习入门-1】透彻理解卷积的三层含义：从“卷积”、到“图像卷积操作”、再到“卷积神经网络”的含义（学习笔记）

今后还会给持续更新深度学习入门笔记。全篇多图预警，总计近7500字，记录的也比较仔细，希望能够帮助到各位！二.正文(1)卷积的第一层含义：计算系统存量卷积公式

番茄炒狼桃·2022-03-27 07:44

2021 typescript史上最强学习入门文章(4w字)

前言这篇文章出自掘金作者：Jimmy_kiwi本来自己以前是不喜欢ts的,因为它有一定的学习成本,代码量增加,代码复杂度增加等.后来慢慢觉得，ts的静态检查使得开发者提前发现错误，在前端工程化开发的今天确实有必要，因为团队成员技术水平参差不齐，TypeScript可以帮助避免很多错误的发生，当然如果你是any大法的信仰者，我劝你善良。不要为了用TypeScript而用TypeScript，用它的前

lijiuju·2022-03-26 04:40

深度学习中的激活函数及其作用

说到激活函数，就不能不提神经网络或者深度学习，从一个新手入门深度学习领域，我觉得首先需要理解三个基本的构成要素：我把理解激活函数作为深度学习入门的

兔子juan·2022-03-23 11:28

强化学习入门级实践教学

参考视频：https://www.bilibili.com/video/BV1yv411i7xd代码下载：https://github.com/PaddlePaddle/PARL可以先阅读我的文章强化学习纲要，本文针对强化学习的入门级讲解。代码主要参考强化学习算法框架库：PARL资料推荐书籍：《ReinforcementLearning:AnIntroduction》视频：DavidSilver经

微笑小星·2022-03-22 07:24

thrift 学习入门笔记

thrift学习入门笔记参考连接：Thrift入门安装thrift命令：brewinstallthrift引入maven依赖org.apache.thriftlibthrift0.16.0编写thrift

·2022-03-21 17:16

【深度学习入门项目】使用tensorflow训练CNN实现口罩识别

目录1.导入所需要的python包2.准备数据集3.训练模型3.1定义参数变量3.2数据读取与预处理3.3搭建神经网络框架3.4结果可视化函数3.5训练并测试4.结果展示训练过程loss和accuracy图像测试集准确率5.完整代码1.导入所需要的python包importosimportglobimportcv2importnumpyasnpimporttensorflowastfimportm

我不会写BUG·2022-03-21 07:51

Python入门

作者最近发现了一本很适合深度学习入门的书，在此将自己的一点学习心得分享出来，以飨读者。

前端码农..·2022-03-20 21:07

使用两层网络实现手写数字识别（《深度学习入门：基于Python的理论与实现》实践笔记）

使用两层网络实现手写数字识别（《深度学习入门：基于Python的理论与实现》实践笔记）一、加载mnist数据集二、构建两层网络1.两层网络结构2.参数3.信号传递4.计算梯度5.计算精准度三、训练模型四

Limulの小白笔记·2022-03-18 05:16

入门项目数字手写体识别：使用Keras完成CNN模型搭建

摘要：本文是通过Keras实现深度学习入门项目——数字手写体识别，整个流程介绍比较详细，适合初学者上手实践。对于图像分类任务而言，卷积神经网络（CNN）是目前最优的网络结构，没有之一。

weixin_34148340·2022-03-17 07:53

入门项目数字手写体识别：使用Keras完成CNN模型搭建（重要）

摘要：本文是通过Keras实现深度学习入门项目——数字手写体识别，整个流程介绍比较详细，适合初学者上手实践。对于图像分类任务而言，卷积神经网络（CNN）是目前最优的网络结构，没有之一。

weixin_30388677·2022-03-17 07:52

致初学者的深度学习入门系列（三）—— 深度学习目标检测篇（上）

目标定位在softmax层中不仅仅只输出分类信息，还可以输出目标的外接矩形框的角点和长宽，这样就可以转化为一个逻辑回归的问题。只要在训练集上对相应信息进行标注，以及定义合适的损失函数，就可以通过实现对目标的定位。目标检测滑动窗口法首先设定固定大小的窗口，以固定步长遍历图像，每次都将窗口内的图像传入分类网络进行分类，以达到对目标的检测效果。但是，步长的选择无法适应不同情况。过大的步长计算成本低，但检

Rosen.·2022-03-17 07:37

机器学习入门 05 —— Pandas使用

文章目录系列文章5Pandas5.1Pandas介绍5.2Pandas数据结构1Series创建SeriesSeries属性2DataFrame创建DataFrameDataFrame属性重置索引设置某列值为新索引3MultiIndex5.3基本数据操作1索引操作直接操作loc和iloc2赋值操作3排序5.4运算1算数运算2逻辑运算3统计运算4自定义运算5.5画图5.6文件读取与存储1CSV2HD

土豆的热爱·2022-03-16 14:04

woshicver·2022-03-16 07:32

Python深度学习深度学习入门基于Python的理论与实现学习资料

《Python深度学习》由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱（FrançoisChollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己

weixin_34144848·2022-03-16 07:53

自学python要看哪些书-学习机器学习应该看哪些书籍？

编程大乐趣·2022-03-16 07:43

【千呼万唤】李宏毅《机器学习》国语课程(2022)终于来了

很多人选择的机器学习入门学习材料都是李宏毅老师的台大公开课视频。今年李宏毅老师开设一门新的机器学习机器学习课程，涵盖最新热门主题，非常值得关注！

Python学习与数据挖掘·2022-03-10 07:32

深度学习——从感知机到BP神经网络

深度学习入门（一）——从感知机到BP神经网络前言一、感知机1、从逻辑电路开始2、单层感知机3、多层感知机二、神经网络1、从感知机到神经网络2、激活函数3、几种激活函数3.1sigmoid函数3.2tanh

一棵Lychee·2022-03-09 08:31

【STM32F4】基于库函数移植DSP源码“DSP简介及工程创建“

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

旺旺^淞·2022-03-06 04:49

深度学习入门（二）——全连接神经网络的基本结构与工作流程

深度学习入门（二）——全连接神经网络的基本结构与工作流程1.多种多样的神经网络模型承接上篇文章对深度学习的介绍，深度学习也是多种模式分析方法的统称，目前分为三种主流的深度网络架构，即全连接神经网络（FullyConnectedNeuralNetwork

爱骑单车的阿鹏·2022-03-05 10:19

YOLOv5网络结构+代码+应用详解|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。这一篇文章属于是对YOLOv5系列的一个整理汇总。

tt丫·2022-03-04 10:43

李宏毅《机器学习》国语课程(2022)来了