jbpm4.4学习入门

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

深度学习入门-与学习相关的技巧目录摘要1.参数的更新1.1SGD1.2SGD的缺点1.3Momentum（动量）1.4AdaGrad1.5Adam1.6最优化方法的比较1.7基于MNIST数据集的更新方法的比较
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

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
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