jbpm4.4学习入门第47页

王天一《裂变》| 人工智能该如何入门？

现在人工智能或者深度学习入门难点有以下几点：1.首先摆在面前的是数学这座大山。

dc0d7c849207·2021-06-19 22:25

机器学习入门之 — 梯度下降，牛顿法，拟牛顿法

梯度下降法梯度下降法用来求解目标函数的极值。这个极值是给定模型给定数据之后在参数空间中搜索找到的。迭代过程为：梯度下降方法的问题：每一步走的距离在极值点附近非常重要，如果走的步子过大，容易在极值点附近震荡而无法收敛。解决办法：将alpha设定为随着迭代次数而不断减小的变量，但是也不能完全减为零。牛顿法牛顿法是为了求解函数值为零的时候变量的取值问题的，具体地，当要求解f(θ)=0时，如果f可导，那么

DayDayUpppppp·2021-06-19 11:28

机器学习入门：多变量线性回归

摘要：给大家简单介绍了多变量线性回归，还附赠在处理梯度下降过程中通用的两个小技巧。本文分享自华为云社区《【跟着小Mi一起机器学习吧！】多变量线性回归（一）》，原文作者：Skytier。1多维特征现在我们有四个特征变量，如下图：详细来说，这个假设是为了预测以万为单位的房屋价格，一个房子的基本的价格可能是80w，加上每平方米1000元，然后价格会随着楼层数的增加继续增长，随着卧室数的增加而增加，但是呢

·2021-06-18 22:09

原理到实战手摸手带你掌握K近邻算法【机器学习入门必备】

前言k近邻法(k-nearestneighbor,k-NN）是一种基本分类与回归方法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法之一，核心功能是解决有监督的分类问题。KNN能够快速高效地解决建立在特殊数据集上的预测分类问题，但其不产生模型。k近邻法的输入为实例的特征向量，对应与特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k近邻法三个基本要素：k值的选择、距离度量及分类决策规则。算法过程1计算训练样本和测试样

Dragon少年·2021-06-17 08:49

机器学习与深度学习入门（二）

这是系列教程的第二篇文章，公式的推导可能会愈加复杂，请认真分析！comeon~符号及标记在进行数学运算之前，我们需要规定一些数学标记，方便接下来的讨论:函数向量化假设函数的向量化如果我们的假设函数是：![](http://latex.codecogs.com/png.latex?h_{\theta}(x)=\theta_0+\theta_1x_1+\theta_2x_2+...+\theta_nx

RicardoZiTseng·2021-06-15 16:19

Vue+Webpack打造TODO应用（备注版）

最近跟着慕课网学习入门Webpack，该文章基本参考Vue+Webpack打造todo应用该课程，仅在代码上添加了部分注释。感谢Jokcy老师。

SA_Arthur·2021-06-14 22:36

法语学习入门, 标准法语教程

要进行法语学习，前期必须进行的积累，法语的语音、语调要比英语难得多，很多进行法语学习的人都被法语的语调给卡住。所以在进行法语学习前一定要先进行一些基础知识的学习。如果前期基础打的好，法语学习起来也是很容易的事。2、一般情况，即使报了法语培训班，也得靠自己去学习。培训老师只会交给你基本的内容和怎样去学习。所以很多人在没有激励和鞭策的情况下，很难坚持的学习下去。3、法语的学习，涉及到内容比较多，面对浩

游戏原画·2021-06-14 20:18

手抄报

妈妈看到你好像对学习入门了，真正的学习应该就是你现在这样子的，开心、快乐、乐此不疲的努力着。开学有点太早了，如果让我们有更多的时

wshmother·2021-06-14 20:59

深度学习入门（6）如何对神经网络模型训练结果进行评价

如何对神经网络模型训练结果进行评价上一篇文章《深度学习入门（5）【深度学习实战】无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程》介绍了基于mnist的手写体数字集的两层神经网络的搭建与训练过程，通过损失函数的训练结果我们可以发现

阿旭123·2021-06-14 02:48

TensorFlow笔记3

今天的歌可能否今天终于完成了深度学习入门版的HelloWorld和进阶版的HelloWorld。开始了新的部分。今天的主要部分：跑了运作方式部分的代码，遇到问题，解决问题，然后通过代码了解如何运行的。

bobika·2021-06-13 07:52

kaggle项目之Titanic数据集

本例主要针对kaggle上的Titanic数据集进行分析预测，文章主体分为以下两个部分：机器学习流程的回顾Titanic数据集的分析和处理imagePS:流程回顾来源于Udacity的机器学习入门课程，

汝心若知·2021-06-12 00:09

学习笔记：《花两天饭钱和资深产品经理聊了一个小时，我收获到了什么？》

说起来这两个岗位任何专业背景的朋友都可以通过学习入门，但是要从一个小白进阶到能拿下一份心仪的产品offer，却不是一件容易的事儿。

人生精进林洛羽·2021-06-11 22:50

【LLVM】LLVM的安装与配置

LLVM学习入门入门学习LLVM开始，回顾一下之前的知识。首先，LLVM由三个部分组成，第一部分是LLVM组件，它包括工具集，库文件以及LLVM需要用到的头文件。

爱笑的云里看梦·2021-06-11 19:35

三招教你韩语如何快速入门？

很多小可爱刚入韩语的坑，不知道改如何学习入门？小姐姐教你三招：第一：学发音，任何语种的学习都要先从发音开始学。发音都不会不要急着去学单词语法。基础要牢固。

韩语入门学习·2021-06-11 13:21

93scikit-learn 机器学习入门实战--高斯混合模型

高斯混合模型高斯混合模型高斯混合模型是多个高斯概率密度函数（二维即正态分布曲线）的线性组合。而混合高斯的曲线是由若干个单高斯函数叠加而成的，即任何一个曲线，无论多么复杂，我们都可以用若干个高斯曲线来无限逼近它，这就是高斯混合模型的基本思想。在最简单的情况下，GMM可用于以与K-Means相同的方式聚类，我们还是使用前几个实验中也用到的简单可聚类的数据集来查看GMM效果：fromsklearn.da

Jachin111·2021-06-11 04:38

一缕殇流化隐半边冰霜·2021-06-10 20:57

CSS学习入门

请使用MDN的CSS学习教程。这个教程从易到难系统的讲解了CSS，注意学习其内在的逻辑关系和思想。

vimtest·2021-06-08 12:05

Spring Cloud学习入门

时间5.13号，最近确定了考研复试通过了，提前了找了老师，早早联系上了我希望我接手实验室的工作，所以开始学习SpringCloud相关的知识。1.什么是SpringCloud？之前有SpringBoot开发经验的人都知道，项目初期使用SpringBoot开发是相当轻松的，配置、依赖、数据库、服务的实现可以说是一气呵成的。但这是业务比较简单的情况，随着业务的复杂，单个项目的结构也会越来越复杂，主要体

Xavier_NZX·2021-06-08 08:22

自制数据集之labelme软件的使用，深度学习入门（1）

自制数据集之labelme软件的使用，深度学习入门（1）说明一.安装labelme二.使用labelme标注三解析json文件四、批处理json文件夹说明因为之前做语义分割项目需要自己制作数据集，故了解到

_小杰哥哥·2021-06-07 18:53

机器学习入门笔记——异常检测

GitHubRepo：Halfrost-FieldFollow:halfrost·GitHubSource:https://github.com/halfrost/Halfrost-Field/blob/master/contents/Machine_Learning/Anomaly_Detection.ipynb(请用电脑打开上面的链接，手机上渲染不出jupyter的页面)

一缕殇流化隐半边冰霜·2021-06-05 21:30

Git学习入门

GitGitlearnGitisafreeandopensourcedistributedversioncontrolsystemdesignedtohandleeverythingfromsmalltoverylargeprojectswithspeedandefficiency.GitLearnGitBranchingResourcestolearnGitLearnGitVersionCont

zoug2016·2021-06-05 14:07

了解树莓派上的Edge Impulse和TinyML

树莓派可能是嵌入式机器学习入门的最经济的方式，我们在树莓派4上看到的推理性能可以与某些新的加速器硬件相媲美或更好，但是总体硬件成本却要低得多。

艾矽易小艾·2021-06-04 16:57

HTML入门

开始学习入门级html！！！HTML实例使用本站的编辑器，您可以轻松实现在线修改HTML，并查看实例运行结果。注意：对于中文网页需要使用声明编码，否则会出现乱码。

omehtin·2021-06-01 14:29

机器学习入门（2）——多项式回归

文章目录1.多项式回归（PolynomialRegression）2.工作原理3.R-Squared(R2R^2R2)什么是R2R^2R2数学公式算法实现4.多项式回归有几种方法（1）numpy（2）sklearn（3）scipy1.多项式回归（PolynomialRegression）如果您的数据点显然不适合线性回归（穿过数据点之间的直线），那么多项式回归可能是理想的选择。像线性回归一样，多项式

皮卡~~·2021-05-23 11:47

多智能体强化学习入门Qmix

本文首发于：行者AIQmix是多智能体强化学习中比较经典的算法之一，在VDN的基础上做了一些改进，与VDN相比，在各个agent之间有着较大差异的环境中，表现的更好。1.IQL与VDNIQL（IndependentQ_Learning），是一种比较暴力的解决问题的方法，每个agent都各自为政，自己学习自己的，没有一个共同的目标。导致算法最终很难收敛。但是在实际一些问题中有不错的表现。VDN（Va

行者AI·2021-05-21 16:38

深度学习入门与实战

数学基础线性代数深度学习背后的核心是标量、向量、矩阵和张量这4种数据结构，通过使用这些数据结构，以编程的方式解决所有基本的线性代数问题。标量标量，实际上就是一个单独的数。向量及其运算一个向量表示一组有序排列，并可以通过索引获取其中对应位置的数值。一般情况下，我们会选择NumPy对向量进行表示和计算。NumPy是Python的一个扩展程序库，能够很好地支持数组、向量、矩阵的运算。它的官网地址为：ht

gonghaiyu·2021-05-20 21:40

11-22看古典的《生涯发展百年简史》有感

看完视频我久久不能平静，这《生涯发展百年简史》用来给我的生涯学习入门真是再合适不够。这完全就是一篇大师级的生涯规划文献综述啊。

涂月月月月·2021-05-19 06:02

一篇不错的Dagger2文章

[Dagger2学习入门]https://segmentfault.com/a/1190000008677663#articleHeader9一、@Inject主要是用来标注目标类的依赖和依赖的构造函数

无_理·2021-05-17 19:14

Kafka学习笔记

《kafka快速学习入门与实践》第一讲，Kafka术语知乎上文章简单解释了为什么要用消息中间件，为了解耦消息（数据）的生产和消费。kafka是分布式消息引擎，提供一套完备的消息发布与订阅解决方案。

Andytl的世界·2021-05-16 16:01

深度学习入门与实践（数据集及代码实现）

深度学习入门与实践前言一、书中所讲的实例1.pybrain实现手写数字识别P65（1）数据集下载：（2）python安装pybrain（3）书中所写代码（4）手写数字识别二维可视化展示2.Tensorflow

SageFlower·2021-05-15 17:19

kafka学习入门什么是kafka

1.什么是kafkakafka的目标是实现一个为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台。是分布式发布-订阅消息系统，是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。2.基本概念1.kafka作为集群运行在一个或者多个服务器上2.kafka集群存储的消息是以topic为类别记录的3.kafka存储的消息是k-v键值对，k是offset偏移量，v就是消息的内容4.topic：kafka将

酱油和醋·2021-05-14 15:59

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》PDF+代码

链接：https://pan.baidu.com/s/1sjrWSLyF_OPic-YCq_eCrw提取码：r7qv《深度学习入门基于Python的理论与实现》应该属于深度学习真正意义上的入门书。

Andrea_7dd5·2021-05-14 11:37

[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-2（Regression：Case Study；回归：案例研究）

PDFVIDEO[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-2（Regression：CaseStudy；回归：案例研究）PDFVIDEORegression-pokemons正如我们在笔记一中提到的，Regression

holeung·2021-05-13 16:16

JavaScript 正则表达式（2）

下面，我们来一起学习入门拓展的JavaScript正则表达式正则表达式的反向引用###在正则表达式中，括号能有‘记住’他们包含的子表达式匹配的文本。

moonburn·2021-05-12 19:18

机器学习入门基础（一）

机器学习简介祖师爷图灵，人工智能之父，最大成就图灵测试，就是一个机器和一个人跟你聊天，你不知道对方是人还是机器，如果经过聊天后，你分辨不出谁是人谁是机器说明这个机器通过了图灵测试。人工智能和机器学习的区别？机器学习就是实现人工智能的一种手段什么是机器学习？机器学习就是从【数据】自动分析获得【规律（模型）】，并利用规律对未知数据进行【预测】。老师的理解模型：算法模型，是一个特殊的对象。该算法模型对象

weixin_42033780·2021-05-11 21:59

机器学习与深度学习入门（三）

第三篇就应用代码进行实战了，加油\o^o/首先装载数据，并将数据分别存入X与y中,并将数据可视化：data=load('ex1data1.txt');X=data(:,1);y=data(:,2);figure;plot(X,y,'rx','MarkerSize',10);然后对X进行预处理，使其第一列的值都为1m=size(X,1);X=[ones(m,1)X];初始化参数值：theta=zer

RicardoZiTseng·2021-05-10 22:42

神经网络和深度学习入门简介

现在的AI技术在整个科技界大受追捧，有我们熟知的AlphaGo与李世石和柯洁的人机大战，也有在《最强大脑》节目上，小度机器人的惊艳表现，还有科大讯飞所推出的实时翻译机，这些都是AI技术所引起的一场科技的巨大进步。想想以后家有一个超级棒的AI管家帮你智能调控关于你的饮食起居，他能记录你的睡眠，你的生活习性，并保证家里的安全，出门忘了关闭电器，也能轻轻松松帮你搞定，想想都觉得很兴奋。出门也不用自己开车

DaveZ·2021-05-10 22:27

机器学习入门-分群实例-新闻分类

数据获取爬虫新浪新闻获得新闻标题和内容importrequestsimportjsonfrombs4importBeautifulSoupimportpandasaspdres=requests.get('http://api.roll.news.sina.com.cn/zt_list?channel=news&cat_1=gjxw&level==1||=2&show_ext=1&show_all

雷小厮·2021-05-08 05:57

机器学习入门 ----线性回归模型及其Python代码解析

机器学习入门----线性回归模型及其Python代码解析文章目录机器学习入门----线性回归模型及其Python代码解析一.前言二.线性回归模型的描述1.线性回归模型到底有什么用途呢？

找不到服务器～～·2021-05-07 22:01

大数据学习入门到实战教程，精心整理万字长文入门第一章，老奶奶看了都说学会了

第一章什么是大数据什么是hadoophdfs整体运行机制搭建hdfs分布式集群hdfs的客户端操作hdfs的java客户端编程hdfs的核心工作原理mapreduce快速上手mapreduce运行平台YARN安装yarn集群运行mapreduce程序什么是大数据基本概念在互联网技术发展到现今阶段，大量日常、工作等事务产生的数据都已经信息化，人类产生的数据量相比以前有了爆炸式的增长，以前的传统的数据

柏汌不是百川·2021-05-07 14:24

机器学习入门笔记——Photo OCR

GitHubRepo：Halfrost-FieldFollow:halfrost·GitHubSource:https://github.com/halfrost/Halfrost-Field/blob/master/contents/Machine_Learning/Application_Photo_OCR.ipynb(请用电脑打开上面的链接，手机上渲染不出jupyter的页面)

一缕殇流化隐半边冰霜·2021-05-07 07:02

如何学习Python呢？那么新手要怎么入门呢？【小白必看，内含学习路线】

Python应该如何学习入门？

程序猿中的BUG·2021-05-06 20:15

韩语学习入门攻略，为了和爱豆无障碍交流努力吧！

多读书，书中自有黄金屋！好的教材是入门的一大利器，其实我觉得我们大学的专业教材就挺好的，从最开始的发音，逐步过渡到单词，句型，对话，短文，我觉得还是杠杠的！大家可以在书店或者当当网上进行搜索——延世大学出版的《韩国语教程》。这个教材好就好在附有一个CD，大家可以拷贝到手机里然后随时听录音跟读跟学，记住，语言一定要说着学哦！看综艺，笑着学习说到韩语，我觉得一个特点就是发音真的很重要。有些同学笔试成绩

阳光韩语·2021-05-06 12:40

机器学习入门

机器学习入门课程经典教程，让你理解很多算法和原理的来龙去脉。非常值得学习。作者：课程内容：人工智能技术文章list

重新出发_砥砺前行·2021-05-05 22:57

深度学习入门~参数与超参数

参数与超参数什么是超参数(Hyperparameters)？在我们的神经网路模型中，参数是W和b，但是还有其他我们需要告诉算法模型的东西，比如学习率α，还有梯度下降算法的循环次数，隐藏层数L，隐藏单元数l，对于激活函数的选择等等，这些数据都是我们需要动手设置的。这些数字实际上控制着最后的参数W和b的值。因此我们叫它们超参数。因此，控制着最终参数W和b的参数，被称为超参数。深度学习和人脑有什么关系？

fatfairyyy·2021-05-05 18:03

机器学习入门——cost function

跟随吴恩达的coursear课程学习。入门第一课是理解最简单的线性回归问题。先上问题：通过房子的大小（livingarea->x）来预测房价（houseprice->y）。同时，给予m个案例，这里的m就是样本（trainingset）个数。[email protected]为了生动形象，这里的行数就是样本数（m）左边一列是房子大小（x）右边一列是对应的价格（y）现在我们可以得出一个假

space0o0·2021-05-05 08:19

python深度学习入门-与学习相关的技巧

诗雨时·2021-05-04 00:05

机器学习入门(9)--Octave入门

概述Octave是一款用于数值计算和绘图的开源软件,精于矩阵运算:求解联立方程组、计算矩阵特征值和特征向量等等,并能够通过多种形式将数据可视化。在Mac下运行界面如下：Octave运行界面基本运算Octave最简单的使用方式就是像使用一个计算器一样在命令提示符下输入相应的计算式。Octave能识别通常的计算表达式。例如,在终端输入octave:##>2+2并按回车键,你将得到以下的结果ans=4各

黄泽武·2021-05-03 23:03

JAVA线程的基本使用

系列文章目录Java线程学习入门之线程的基本使用目录一、XML和excel的写入与读取1、XML的写入与读取1、XML的读取2、XML的写入2、excel的写入与读取1、excel的读取2、excel的写入二

m0_56877068·2021-05-02 08:26

python深度学习入门-误差反向传播法

深度学习入门-误差反向传播法博主微信公众号（左）、Python+智能大数据+AI学习交流群（右）：欢迎关注和加群，大家一起学习交流，共同进步！

诗雨时·2021-05-01 18:21

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