jbpm4.4学习入门

深度学习框架

深度学习框架是帮助使用者进行深度学习的工具，降低了深度学习入门的门槛，不需要从复杂的神经网络开始编代码，可以根据需要使用现有的模型。
HBU_DAVID·2021-05-01 17:15

机器学习入门(17)--神经网络实现或非门运算

本文讲解一个具体的例子来解释神经网络是如何计算关于输入的复杂的非线性函数。此有必要在这里交代一点逻辑代数的背景，以下文字摘录自清华大学出版社的《电子技术基础》6.2节，电子书链接来自Googlebook，同时会在例子的介绍中引用该书中的一些基本定义：逻辑代数是描述客观事物逻辑关系的数学方法，它首先是由英国数学家乔治*布尔提出，因此也称为布尔代数，而后克劳德*香农将逻辑代数应用到继电器开关电路的设计
黄泽武·2021-05-01 17:51

机器学习入门资料(免费高清pdf-持续更新中)

1.机器学习相关机器学习(周志华):链接:https://pan.baidu.com/s/1BrO4YMVd23g8hypSKREa-w提取码:95ke统计学习方法（李航）：链接:https://pan.baidu.com/s/11NFyMlBcw3eDm_k9d0wKyw提取码:thqimachine-learn(infoq各个大厂资料整理)链接:https://pan.baidu.com/s/
wz的技术窝·2021-04-30 22:55

要事第一

近期要事学习ppt挣钱复习重修两门大课期末考试工作相关，职业规划相关身体健康，心智清明，心理健康：1锻炼运动（跑步健身，找球友，学习入门知识）2尽量调好睡眠时间（熬夜毁第二天）节流（为了尽快还债），每天煮一次粥喝
自然清醒爱自己·2021-04-30 15:40

Python机器学习入门小例子

本文参考了AboutJasonBrownlee的博文英文链接：https://machinelearningmastery.com/machine-learning-in-python-step-by-step/本文主要是上文的一些翻译，附加了自己实际中的总结和心得这个项目从一个小的实例开始，经典的鸢尾花的分类。编写实例对新手学习一门工具来说是一个好的开始，如同编程中的helloworld。大纲：
晚晴风_·2021-04-27 10:14

韩语小白的逆袭-1

今天咱们要攻克的是韩国语学习入门阶段遇上的第一个问题--发音。相信有一大部分的大大们总觉得，韩语发音没啥好学的，40个字母嘛，按咱中文汉语拼音的声音和韵母去学习不就完了嘛，soeasy！
宇宙第一帅小仙女·2021-04-27 09:36

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-26（Structured Support Vector Machine part 1;结构化支持向量机part 1）

[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-26（StructuredSupportVectorMachinepart1;结构化支持向量机part1）PDFVIDEO首先回顾一下StructuredLearning
holeung·2021-04-27 07:34

RxJava2使用

学习入门RxJava2，推荐一位作者Season_zlc，他写的教程很详细。
Yoo_Zhou·2021-04-27 05:08

深度学习入门~为什么使用深层表示

为什么使用深层表示如上图所示，上图是一个简化的进行人脸识别的神经网路，我们可以将它看作：在前几层进行简单的探测。在后几层进行复杂的操作和分析。生理学上认为，人类的貌似也是从简单的试探入手，再逐渐组合成复杂的信息。因此更深层的神经网络更能对人类的进行模拟。另一种理解：如果要将x1~xn进行异或XOR运算，如果使用深层神经网络，可以将时间复杂度降低到O(logn)，但是如果使用浅层神经网络，隐藏层中神
fatfairyyy·2021-04-26 16:21

深度学习入门~核对矩阵维数

核对矩阵维数以一个五层神经网络为例：注：目前我们看到的神经网络只有一个输出神经元。从神经网络的第一层开始看起：显然，第一层计算的Z^[1]=W^[1[*x+b^[1]的Z^[1]是一个(3,1)的矩阵（此处我们暂时不使用向量化的方法使多组输入进入到神经网络中），也可写作(n^[1],1)矩阵。而对于x，由于有两个特征量，x是一个(n^[0],1)也就是(2,1)的矩阵。显然，在此处，使用W^[1]
fatfairyyy·2021-04-25 21:55

深度学习入门认识 K210 视觉识别

本文仅为学习记录摘要，详细见https://maixpy.sipeed.com/zh/course/ai/basic/dnn_basic.html模型=算法+权重训练:训练数据集带入模型验证:新数据集的带入模型（已经使用了模型，推理）深度神经网络，“深度”意思多层网络结构，能够更好的表达图像数据，它包含了输入层，隐藏层和输出层隐藏层:权重，偏置，非线性计算误差:交叉熵损失error=-lg（输出）
雨落芳华·2021-04-24 16:27

Pytorch教程（二）—— 网络搭建篇

前置知识本篇主要介绍用Pytorch搭建神经网络的代码实现，在学习这些之前需要一些前置知识如下，如果不太了解的话可以先去B站看吴恩达系列的深度学习入门教程+CS231N课程。
Vo Racci·2021-04-24 14:48

Python学习入门笔记（十四）inpurt

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
Yao_0·2021-04-24 00:24

2018-10-15

markdowm学习入门成果测试有序排列内容内容无序排列内容内容请再下方插入一张图片2.请在下方用粗体斜体粗斜体写出"你我他"三个字.并放大你我他搜索请点击下方百度一下,你就知道搜索某种小动物请随意打一串代码无敌加一击必杀
f3698bd5cbdf·2021-04-23 06:27

初步认识机器学习

关于机器学习的详细内容：机器学习入门：概念原理及常用算法（本课程主要讲解机器学习的概念、原理和应用场景，以及机器学习的常用算法，比
云计算小百科·2021-04-21 21:14

黑马程序员---三天快速入门Python机器学习（第一天）

机器学习入门一、机器学习概述1.1人工智能概述1.1.1机器学习与人工智能、深度学习1.1.2机器学习、深度学习能做什么1.1.3人工智能阶段课程安排1.2什么是机器学习1.2.1定义1.2.2解释1.2.3
zdb呀·2021-04-21 14:55

机器学习入门(6)--(单变量)梯度下降与线性回归

申明：此文章内容来自于DoctorAndrewNG的视频，经过编辑而成按照前文所说，梯度下降能够求出一个函数的最小值；线性回归需要求出，使得costfunction的最小；因此我们能够对costfunction运用梯度下降，即将梯度下降和线性回归进行整合，如下图所示：梯度下降与线性回归对我们之前的线性回归问题运用梯度下降法，关键在于求出代价函数的导数：线性回归代价函数代入梯度下降算法求导当j=0，
黄泽武·2021-04-19 22:19

【ML入门】李宏毅机器学习笔记-11（卷积神经网络CNN）

参考：[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-11（ConvolutionalNeuralNetwork；卷积神经网络）-Holeungblog-CSDN博客https://blog.csdn.net/soulmeetliang
BG大龍·2021-04-19 11:48

良心推荐：机器学习入门资料汇总及学习建议（2018版）

机器学习初学者公众号自从2018年10月开设以来，发表了不少机器学习入门的宝贵资料，受到广大机器学习爱好者的好评，本文对2018年本站发过的文章进行分类和汇总，以便初学者更好地学习。
叫小七的剑客·2021-04-19 05:06

python深度学习入门-神经网络的学习

深度学习入门-神经网络的学习博主微信公众号（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·2021-04-18 19:49

精彩回顾｜阿里算法专家详解，最易用强化学习开源库EasyRL从入门到实践

imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)大数据文摘出品作者：****芦昌灏昨天，“EasyRL强化学习入门与实践”第一课的直播已圆满结束！
大数据文摘·2021-04-18 17:58

深度学习入门~神经网络的梯度下降④

神经网络的梯度下降浅层神经网络的参数：W【1】,b【1】,W【2】,b【2】，它们的维度分别是(n【1】,n【0】),(n【1】,1),(n【2】,n【1】),(n【2】,1)。暂定我们要实现的浅层神经网络做的是二元分类操作，那么我们的代价函数就和Logistic回归的代价函数相同。即：J=1/m×∑ni=1L(y_hat,y)。在训练神经网络时，将参数随机初始化是很重要的一步操作，而不是将他们全
fatfairyyy·2021-04-17 23:25

Web安全之机器学习入门8‘ascii‘ codec can‘t decode byte 0x90 in position 614: ordinal not in range(128)

第八章逻辑回归算法Web安全之机器学习入门刘焱报错+修改8-2.py8-3.pyWeb安全之机器学习入门刘焱本书使用的代码和数据均在GitHub上发布，地址为：https://github.com/duoergun0729
天天学姐_TianTian·2021-04-16 17:11

Web安全之机器学习入门7‘ascii‘ codec can‘t decode byte 0x90 in position 614: ordinal not in range(128)

第七章朴素贝叶斯算法Web安全之机器学习入门刘焱报错+修改7-1.py7-2.py7-3.py7-4.py7-5.py7-6.pyWeb安全之机器学习入门刘焱本书使用的代码和数据均在GitHub上发布，
天天学姐_TianTian·2021-04-16 16:47

深度学习入门~激活函数③

神经网络的激活函数双曲正切函数tanh(x)之前我们使用的神经网络，一直选择sigmoid函数作为激活函数，但实际上，激活函数可以是任何函数。使用双曲正切函数，它的表现比sigmoid函数更好。tanh(x)函数公式：函数曲线：介于(-1,1)，类似于sigmoid函数的平移版本。使用tanh(x)的好处：①函数图像过原点。（sigmoid函数的图像不过原点）②收敛速度快于sigmoid函数。由于
fatfairyyy·2021-04-16 14:24

PyTorch基础（from《深度学习入门之PyTorch》）

张量对应关系number->scalar,array->vector,2d-array->matrix分别需要0,1,2个索引a=[1,2,3,4]a[2]张量理解成多维数组nd-array->nd-tensor但是n维张量≠n个分量例如一个三维张量可以有多于三个分量dd=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]秩、轴和形状张量的秩是指张量的维数（轴数）print(dd[0])[1,2,
Backto2020·2021-04-14 20:22

HTML Syntax（HTML 语法）

简单介绍HTML，学习入门自用=-=以下笔记摘抄全部来自优达学城，感谢优达让我入门。HTML结构第1部分通常我们在浏览器中看到的内容content这样的结构组合在一起，总的代表一个元素。
丹_ddb9·2021-04-14 01:36

Web安全之机器学习入门6cannot import name ‘cross_validation‘ from ‘sklearn‘

第六章决策树与随机森林算法Web安全之机器学习入门刘焱报错+修改6-1.py6-2.py6-3.py6-4.pyWeb安全之机器学习入门刘焱本书使用的代码和数据均在GitHub上发布，地址为：https
天天学姐_TianTian·2021-04-13 16:32

Web安全之机器学习入门5No module named ‘hmmlearn’

第五章K近邻算法Web安全之机器学习入门刘焱报错+修改5-1.py5-2.py5-3.py5-4.py5-5.pyWeb安全之机器学习入门刘焱本书使用的代码和数据均在GitHub上发布，地址为：https
天天学姐_TianTian·2021-04-13 11:25

一.机器学习基础与特征工程

1.2编程语言人工智能领域很火的领域的自然是Python，门槛也低，可以作为机器学习入门的首选语言。有精力的话，再学习C/C++，多一门语言傍身不是坏事。
·2021-03-31 21:42

一.机器学习基础与特征工程

1.2编程语言人工智能领域很火的领域的自然是Python，门槛也低，可以作为机器学习入门的首选语言。有精力的话，再学习C/C++，多一门语言傍身不是坏事。
·2021-03-31 21:42

【二】MADDPG多智能体算法实现(parl)【追逐游戏复现】

】MADDPG多智能体深度强化学习算法算法实现(parl)--【追逐游戏复现】【一】-环境配置+python入门教学【二】-Parl基础命令【三】-Notebook、&pdb、ipdb调试【四】-强化学习入门简介
汀、·2021-03-29 13:06

超性详细的AI学习资料

AI以及机器学习入门，初学者遇到的问题非常多，下面就分享一些AI教程以及一些需学习思路和目标。
是一只萨摩耶·2021-03-26 11:05

若依微服务版 RuoYi-Cloud，小白学习入门微服务很香

作者|若依整理|我是程序汪程序汪推荐理由：项目文档非常完善技术栈也比较新，各种版本都有（分离不分离微服务版本）。平台简介若依是一套全部开源的快速开发平台，毫无保留给个人及企业免费使用。采用前后端分离的模式，微服务版本前端(基于RuoYi-Vue)。后端采用SpringBoot、SpringCloud&Alibaba。注册中心、配置中心选型Nacos，权限认证使用Redis。流量控制框架选型Sent
Java小咖秀·2021-03-23 13:00

机器学习入门（十）：回归与聚类算法——逻辑回归与二分类

学习目录：逻辑回归内容目录：逻辑回归应用场景：应用于二分类问题逻辑回归原理：将线性回归的输出映射到激活函数sigmiod上，输出0-1区间的一个数，当做概率值，若大于我们设置的阈值，则认为他属于这个类别。损失函数：对数似然函数整体逻辑回归流程：API：分类评估指标精确率和召回率的计算：当样本分类不均衡时，99个否，1个是，使用精确率和召回率就不好用了：就要引入ROC曲线和AUC指标API模型的保存
【 变强大 】·2021-03-21 19:33

数据分析入门宝藏！《Python数据分析-从入门到实践》

本笔记提供了丰富的学习内容，包含230个快速示例、17个案例、4个项目，力求为读者打造一本“学习入门+应用+实践一体化”的的Python数据分析图书。
Python-77·2021-03-16 21:51

飞桨PARL_2.0--1.8.5（遇到bug调试修正）

PaddlePaddlle强化学习及PARL框架｛飞桨｝【一】-环境配置+python入门教学【二】-Parl基础命令【三】-Notebook、&pdb、ipdb调试【四】-强化学习入门简介【五】-Sarsa
汀、·2021-03-15 19:01

机器学习的基本概念

由于我们的课程是面向机器学习入门的同学，所以我主要介绍监督和无监督学习的部分，强化学习的部分不做介绍。首先，什么是监督学习呢？它和无监督学习的区别又是什么呢？
꧁༺北海以北的等待༻꧂·2021-03-12 14:53

机器学习&深度学习知识体系——写过的博文（博客目录索引）

机器学习&深度学习入门机器学习简介深度学习简介深度学习入门极简教程（一）深度学习入门极简教程（二）深度学习入门极简教程（三）DeepLearningTutorial深度学习领域“四大天王”机器学习常见的优化算法基本模型机器学习
Bobby0322·2021-03-12 02:54

高效学习

2017-05-12感谢猫叔、助理与剽悍一只猫内容组分享的剽悍晨读：世界顶尖学霸的成长策略新领域学习入门1、快速构建该领域的整体认知框架向高手请教，或者看本领域书籍的目录、绪论等。
一粟于海·2021-03-10 16:38

On Deep Learning-Based Channel Decoding（阅读笔记）未完待续——

OnDeepLearning-BasedChannelDecoding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
kopkd·2021-03-10 16:05

【一】环境配置+python入门教学-强化学习及PARL框架｛飞桨｝

PaddlePaddlle强化学习及PARL框架｛飞桨｝【一】-环境配置+python入门教学【二】-Parl基础命令【三】-Notebook、&pdb、ipdb调试【四】-强化学习入门简介【五】-Sarsa
汀、·2021-03-10 10:09

【一】MADDPG-单智能体|多智能体总结（理论、算法）

单智能体|多智能体总结（理论、算法）【二】MADDPG--算法实现--PARL飞桨【一】-环境配置+python入门教学【二】-Parl基础命令【三】-Notebook、&pdb、ipdb调试【四】-强化学习入门简介
汀、·2021-03-08 16:10

深度学习入门实战笔记（1）——线性回归实战

深度学习入门实战系列笔记（1）——线性回归实战1.问题描述2.解决方法3.解决步骤4.源程序5.输出图像附录1.问题描述给出一系列点，求出能够对数据拟合的直线方程，采用合适的方法对数据进行拟合，并绘制图像
草原一只鹰·2021-03-07 19:59

IIC驱动XFS5152CE模块

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前言一
YY-小陌呀·2021-02-23 10:29

《PyTorch深度学习实践》-刘二大人 泰坦尼克号作业

《PyTorch深度学习实践》-刘二大人泰坦尼克号作业最近在B站发现了一套很不错的PyTorch深度学习入门教程，目前更新已经完结。
不废江流·2021-02-22 10:25

机器学习入门好文章--超级推荐

转自飞鸟各投林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前。相反，我想请大家看两张图，下图是图一：图1机器学习界的执牛
Mxmevol·2021-02-17 10:56

机器学习入门(一）

年后又开始新一轮的学习了。今天我来复习跟巩固机器学习的基础概念。1.机器学习系统的类型我们将机器学习系统按他们的特点分类：是否在人类监督下训练。例如：有监督学习，无监督学习，半监督学习，强化学习。是否可以动态地进行增量学习。例如：在线学习，批量学习。是否简单地将新的数据点和已知的数据点进行匹配，还是像科学家一样，对训练数据进行模式检测然后建立一个预测模型。例如：基于实例的学习和基于模型的学习。这些
大呼啦·2021-02-16 10:27

机器学习入门算法讲解:梯度下降、KNN、逻辑斯特回归、SVM，决策树，朴素贝叶斯

机器学习入门算法讲解:梯度下降、KNN、逻辑斯特回归、SVM，决策树，朴素贝叶斯**引言：**2015-2020是机器学习飞速发展的几年，指纹识别，人脸识别一改传统的模板匹配算法，投入机器学习的怀抱，但许多机器学习算法都不需要我们手写代码
研一旺旺·2021-02-14 10:26

Pytorch深度学习入门与实战二——卷积神经网络

1.卷积神经网络基本单元空洞卷积通过在卷积核中添加空洞（0元素），从而增大感受野，获取更多的信息。感受野：在卷积神经网络中，决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小，即特征映射上的一个元素所对应的输入图的区域大小。转置卷积作用：将特征图放大恢复到原来的尺寸转置卷积是卷积的方向过程，即卷积操作的输入作为转置卷积的输出，卷积操作的输出作为转置卷积的输入。二维卷积针对自然语言的词嵌入进行二维
谢欣燕·2021-02-07 10:38
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