jbpm4.4学习入门第47页

华数杯B题

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华数杯B题摘要一、

显然易证·2021-08-06 09:54

儿童声乐学习入门教学方法（连载一）

儿童声乐学习入门教学方法儿童声乐教学一直没有形成一套很完整的理论教学体系，我通过多年的潜心研究与实践，针对儿童的生理特征初步形成了行之有效的教学方法。

HWR·2021-07-28 10:04

GitHub 周榜第一！微软给新手开源的 ML 课程，1.2 万 Star

简介ML-For-Beginners是微软开源的机器学习入门教程，总共有25节课，时间周期为12周，课程主要使用Scikit-learn库。

·2021-07-27 19:58

机器学习入门要学习什么内容呢？

目录一、机器学习概念入门二、机器学习数学基础三、机器学习语言基础之Python语言四、Python数据分析库实战五、用户标签预测项目实战六、推荐系统七、CTR点击率预估实战八、机器学习面试必备随着人工智能的发展，从事机器学习、数据挖掘等相关工作，包括推荐算法工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师，填补人工智能领域人才稀缺就业前景非常好，因此学习机器学习的人越来越多。不过这一方面的要求也很高的啦~机

小白兔白又白i·2021-07-19 17:13

机器学习入门笔记——垃圾邮件分类器

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

一缕殇流化隐半边冰霜·2021-06-27 14:36

学习日语最基础的是什么，日语学习入门的规律

不管我们学习任何语言，都是从最基础的字母发音开始练习的，“学习日语最基础的是什么？”好多人都有这样的疑问，今天我们就来聊一聊，日语最基础的就是日语的50音图，学好了日语50音图我们才能把日语的发音学好。01如何学好日语的最基础？有三点：1.先把五十音中的第一行“あいうえお”记好。2.然后再记第一列中的“あ行か行さ行た行な行は行ま行や行ら行わ行”。3.就是把第一行一个个的代入第一列中。这个过程就是不

静学日语·2021-06-25 23:17

今日是充实的宅女

发现了一个微课9.9元学习入门技能，一冲动下就邀请好友拼团购买了。群里一位学习实践者向我推荐了一个头马活动，很热心地帮我找深圳的活动表。

幻岭之漫·2021-06-25 04:27

少儿编程学习入门为什么选Scratch？

AI（ArtificialIntelligence）技术的发展相信很多人都能够看得到，随着科技的不断进步以及技术的不断发展变革，在奥数之外，编程也已成为名校青睐的科目。而其中家长们选择最多的科目便是Scratch，为什么它会如此受家长追捧呢？什么是Scratch？作为最适合孩子们学习的编程Scratch，出自于麻省理工学院的“终身幼儿园团队”（LifelongKindergartenGroup）开

C9青少年编程教育·2021-06-25 02:27

95scikit-learn 机器学习入门实战--模型验证和模型选择

模型验证和模型选择模型验证机器学习中最重要的部分之一就是模型验证：即检查模型对给定数据集的适应程度。这里选择前面实验中用过的手写数字数据集，来看看如何检查模型对数据的拟合程度：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_digits#导入数据集%matplotlibinlineplt.style

Jachin111·2021-06-24 20:58

机器学习入门概念理论

1.机器学习的底层理论：机器学习的底层理论有一些，比如推理与规划、近似可计算理论、正则化、提升理论、核方法、当然还有大名鼎鼎的统计机器学习理论等等。这部分内容不是初学者学的。一是这些理论其实是在实践中总结的，没有基础的机器学习方法是不能明白理论的；二是这些理论需要的数学很高，您那高等数学啥的就别提了，这些理论至少也得有泛函分析的一般知识、优化理论的一般知识、矩阵理论的一般知识、高等概率论、随机分析

可汗爷爷·2021-06-24 13:59

Android学习入门一

ADT:让elipse可以开发android程序；sdkmanger:管理sdk下载版本；avd:管理虚拟设备；(androidvirtualdevice)DDMS:类似IOS的profile，各种性能测试帮助工具；(dalvikdebugmonitorservice)ADB:可让模拟器和电脑通信，拷贝文件，安装apk；（androiddebugbridge）sdk安装目录：~/Library/A

ClarkWang_001·2021-06-23 08:05

机器学习入门之泰坦尼克号生存预测（附测试数据集）

这是在Kaggle上看到的一个机器学习入门的例子，Kaggle是一个数据分析建模的应用竞赛平台，这就是那个无数『数据挖掘先驱』们，在回答”枪我有了，哪能找到靶子练练手啊？”时候的答案！

本宝宝天然萌·2021-06-23 07:26

88scikit-learn 机器学习入门实战--支持向量机分类预测

支持向量机分类预测线性支持向量机在上一节关于线性模型的课程中，我们学习了通过感知机构建一个线性分类器，完成二分类问题。感知机的学习过程由误分类驱动，即当感知机寻找到没有实例被错误分类时，就确定了分割超平面。这样虽然可以解决一些二分类问题，但是训练出来的模型往往容易出现过拟合。image.png如上图所示，当感知机在进行分类时，为了照顾左下角的两个红色标记样本，分割线会呈现出如图所示的走向。这条线对

Jachin111·2021-06-23 03:19

Python学习入门笔记（二）运算符与变量

"""运算+加-减*乘/除%取余//取整变量"""注：所有代码部分均为连续的，“结果”为在jupyter分步运行结果代码部分：捕获.PNG捕获.PNG捕获.PNG捕获.PNG捕获.PNG

Yao_0·2021-06-21 06:53

《机器学习》笔记-贝叶斯分类器（7）

对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellowetal]这两本书，并在阅读的过程中进行记录和总结

EddyLiu2017·2021-06-20 23:12

机器学习入门基础之模型篇-----回归

分类，打分，排名和概率预测这些机器学习研究的标签空间是离散的类集合。但是函数估计器，也叫做回归(regression)，是研究真的价值目标变量，是映射f:x--R,也可以表示成(xi,f(xi)),是研究输出预测连续的数值。回归一般用多项式来表示回归函数，多项式的次数越多就越容易过拟合，所以应该选取简单的多项式。毕竟回归研究的是整体数据的趋势，不是要把所有的数据都预测准确。数据一般会有噪音，也就是

Amanda_569b·2021-06-20 16:36

《机器学习》笔记-计算学习理论（12）

对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellowetal]这两本书，并在阅读的过程中进行记录和总结

EddyLiu2017·2021-06-20 06:57

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

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