lecture 第8页

lecture22 自尊与自我实现

哈佛幸福课的笔记，写在前面：幸福课链接（插入链接的时候括号要用英文版本的括号）第一次听说是果粒橙大一时候告诉我的。上一次看是在玉泉校区一楼的小桌子上。时隔多年重新捡起来看努力成为一个独立，快乐的人B站上就有，两天看一节，看完也写写自己的感想1月3日回顾上一节将自尊的成分加以分解独立型自尊，依赖型自尊，无条件自尊。自我实现依赖型自尊：比别人的书写得好独立型自尊：是通过自我比较来评价，比之前的书写得好

小梨的好朋友·2023-03-11 01:52

2021-03-19

【Day.19】课程主题：【最伟大的力量~积极主动】【今日任务】观看时间:32分钟作业时间:30分钟1.请先观看Day.19视频https://m.lizhiweike.com/lecture2/21810588

李大白乎·2023-03-09 11:39

lhy机器学习（二）： ML Lecture 5 Logistic Regression（逻辑回归）（一）

MLLecture5LogisticRegression（逻辑回归）（一）1.逻辑回归模型我们看到逻辑回归公式如下代表样本x属于C1的概率，利用极大似然估计做出损失函数L（w,b），L（w,b）取ln然后取-号，其实就是使L（w,b）最大转换为使-ln（L（w,b））最小。上图推导就是为了说明交叉熵与我们的L（w，b）的关系，于是我们的损失函数-ln（L（w,b））就变成了如下形式：2.逻辑回归模

Jacky_WZN·2023-02-27 19:37

PyTorch深度学习实践 Lecture06 逻辑斯蒂回归

Author：HorizonMax✨编程技巧篇：各种操作小结机器视觉篇：会变魔术OpenCV深度学习篇：简单入门PyTorch神经网络篇：经典网络模型算法篇：再忙也别忘了LeetCode视频链接：Lecture06Logistic_Regression

Horizon Max·2023-02-27 19:02

Pytorch 深度学习实践Lecture_6 Logistic Regression

up主刘二大人视频链接刘二大人的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili线性回归线性模型预测：连续实数值线性回归模型预测：离散值（分类）仿射模型线性回归模型的仿射模型是在线性模型基础上添加了激活函数,可以将预测值映射到(-1,1)区间内。损失线性模型的MSEloss:线性回归模型BCEloss:PS:线性模型loss计算的是一个数轴上两个实数值的距离；线性回归模型loss计算的是分布的差异，计算方法有

endeavor`·2023-02-27 19:26

逻辑斯蒂回归中损失函数和代价函数的推导

参见StanfordCS230学习笔记（二）：Lecture2Basics,LogisticRegressionandVectorizing逻辑斯蒂回归公式Y^=σ(wTX+b)\hat{Y}=\sigma

thinszx·2023-02-27 19:26

Stanford机器学习__Lecture notes CS229. Logistic Regression(逻辑回归)(2)Perceptron Learning Algorithm

Stanford机器学习__LecturenotesCS229.LogisticRegression(逻辑回归)(2)这里其实我们要说的是感知器算法。之所以要把感知器算法(PerceptronLearningAlgorithm)放在这里，是因为这两个算法在形式上的相似性。我们在logistic回归中，考虑到二分类问题，其输出标记y∈(0,1)，而线性回归模型产生的预测值H(x)=wTx+b是实值，

风先生·2023-02-27 18:51

Stanford机器学习__Lecture notes CS229. Logistic Regression(逻辑回归)(1)

Stanford机器学习__LecturenotesCS229.LinearRegression(1)前面这一部分，我们谈了简单线性模型。例如，对于样例(x,y)，当我们希望线性模型的预测值逼近真实标记y时，就得到了线性回归模型，为便于观察，我们把线性回归模型简写成：y=wT+b可否令模型预测值逼近y的衍生物？譬如说，假设我们认为示例所对应的输出标记是在指数尺度上变化的，那就可将输出标记的对数作为

风先生·2023-02-27 18:21

机器学习总结（lecture 4）算法：逻辑回归Logistic Regression （LR）

lecture4：逻辑回归LogisticRegression目录lecture4逻辑回归LogisticRegression目录1分类和模型表示2逻辑回归1逻辑回归的代价函数的选取3过拟合和正则化1分类和模型表示先来谈谈二分类问题

九方先生·2023-02-27 18:19

Lecture5 实现线性回归(Linear Regression with PyTorch)

目录1Pytorch实现线性回归1.1实现思路1.2完整代码2各部分代码逐行详解2.1准备数据集2.2设计模型2.2.1代码2.2.2代码逐行详解2.2.3疑难点解答2.3构建损失函数和优化器2.4训练周期2.5测试结果3线性回归中常用优化器1Pytorch实现线性回归1.1实现思路图1实现线性回归主要过程图2线性回归计算图1.2完整代码importtorchx_data=torch.Tensor

Curz酥·2023-02-27 18:15

【台大林轩田《机器学习基石》笔记】Lecture 10——Logistic Regression

文章目录Lecture10:LogisticRegressionLogisticRegressionProblemLogisticRegressionErrorGradientofLogisticRegressionErrorGradientDescentLecture10

T1en·2023-02-27 18:13

lecture3 locally weighted & logistic regression

locallyweightedregression:terminologys:parametriclearning:有具体的参数θ，和数据多少无关(比如线性回归)。non-paramatriclearning:没有具体的参数，需要的内存会线性增长。如果是一个曲线，如何进行拟合？线性回归可能误差很大，当然可以采用featureselection选择二次或者三次函数指数函数这样的进行拟合，但是曲线变的

SUFE ctrl_F·2023-02-27 18:13

Lecture 1_Extra Logistic Regression

Lecture1_ExtraLogisticRegression文章目录LogisticRegression逻辑回归建模步骤Step1:FunctionSetStep2:GoodnessofaFunctionStep3

Yi_cAt·2023-02-27 18:41

Lecture 4: Scalable logistic regression

Lecture4:Scalablelogisticregression1.ProbabilisticclassifierAlogisticregressionmodelisanexampleofaprobabilisticclassifier2

Yoga_sky·2023-02-27 18:10

《PyTorch深度学习实践》Lecture_06 逻辑回归 Logistic Regression

B站刘二大人老师的《PyTorch深度学习实践》Lecture_06重点回顾+手记+代码复现+报错解决Lecture_06逻辑回归LogisticRegression一、重点回顾（一）分类任务的数据集①TheMNISTDataset

　木夕敢敢·2023-02-27 18:09

Lecture6 逻辑斯蒂回归(Logistic Regression)

目录1常用数据集1.1MNIST数据集1.2CIFAR-10数据集2课堂内容2.1回归任务和分类任务的区别2.2为什么使用逻辑斯蒂回归2.3什么是逻辑斯蒂回归2.4Sigmoid函数和饱和函数的概念2.5逻辑斯蒂回归模型2.6逻辑斯蒂回归损失函数2.6.1二分类损失函数2.6.2小批量二分类损失函数3代码实现1常用数据集1.1MNIST数据集MNIST是一个手写数字图像数据集，主要用于训练和测试机

Curz酥·2023-02-27 18:32

计算机操作系统-5-文件管理

Lecture5-文件管理1.文件系统及其功能1.1.文件系统的概念通常把文件与管理信息资源的管理程序的集合，是操作系统中负责存取和管理信息资源的模块，采用统一方法管理用户信息和系统信息的存储、检索、更新

SpriCoder·2023-02-24 08:42

损失函数(Loss Function) -1

http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdfLossFunction损失函数可以看做误差部分

三更灯火五更鸡·2023-02-22 09:15

PTE口语Re-tell lecture模板，救急好方法

一、听音频时要记下的关键信息要套用这个模板，在听音频的时候，同学们务必用在笔记中记下或者在大脑里记下下面五个关键信息：lecture主要对象—

博伟美洲PTE·2023-02-18 08:54

Lecture 6 训练神经网络（上）

目前我们已有的知识有：计算图：计算前向传播、反向传播神经网络：神经网络的层结构、非线性函数、损失函数卷积神经网络：多个滤波器与原图像独立卷积得到多个独立的激活图优化策略：梯度下降使损失最小批梯度下降：小批量梯度下降，每次迭代只用训练数据中的一个小批量计算损失和梯度接下来需要做的就是训练一个神经网络。主要有以下工作：初始化：激活函数选择、数据预处理、权重初始化、正则化、梯度检查训练动态：监控学习过程

HRain·2023-02-18 07:01

台湾大学深度学习课程学习笔记 lecture3-1 Recurrent Neural Network (RNN)

以下内容和图片均来自台湾大学深度学习课程。课程地址：https://www.csie.ntu.edu.tw/~yvchen/f106-adl/syllabus.htmlRecurrentNeuralNetwork（RNN）循环神经网络常被用到的领域是LanguageModeling，下面就从LanguageModeling方法的发展，引入RNN。LanguageModeling多个word组成一句

scxyz_·2023-02-17 12:59

李宏毅机器学习课程笔记9：Recurrent Neural Network

Lecture25,26:RecurrentNeuralNetworkRNN的基本概念与SimpleRNN以订票系统中的SlotFilling为例，我们希望订票系统听到用户说:”IwouldliketoarriveTaipeionNovember2nd

junchengberry·2023-02-17 12:58

Pytorch 深度学习实践Lecture_2 Linear Model

up主刘二大人视频链接刘二大人的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili给的示例为模型y=wximportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]defforward(x):returnx*wdefloss(x,y):y_pred=forward(x)return(y_pred-y)**2

endeavor`·2023-02-07 08:52

Lecture 1_Extra Classification Probabilistic Generative Model

Lecture1_ExtraClassification:ProbabilisticGenerativeModel文章目录Classification:ProbabilisticGenerativeModel

Yi_cAt·2023-02-07 08:48

Lecture2 线性模型(Linear Model)

注意，文章目录在左侧ヽ(*^ｰ^)人(^ｰ^*)ノ1模型的训练过程1.1课堂案例引入先来看一幅图：图1课堂案例x=1时，对应y=2；x=2时，对应y=4；x=3时，对应y=6。现在问你x=4时对应的y是多少？对于人脑来说，我们马上就可以得出一个结论：，所以x=4时，y=8。然而这个对于计算机来说是困难的，计算机要经过什么过程，才能像人脑一样得出相应结论呢？下面是相关流程图：简单来说，我们用算法对数

Curz酥·2023-02-07 08:15

Lecture 5

2.6浮点运算方法和浮点运算器2.6.1浮点加法、减法运算2.6.2浮点乘法、除法运算规则2.6.3浮点运算流水线流水线原理流水线浮点加法器

来自吐槽星·2023-02-06 23:43

每日读书*How the Immune System Works,Fourth Edition. Lauren Sompayrac.(55)

Lecture8抑制免疫系统前情回顾在上节课中，我们访问了三个次级淋巴器官：淋巴结，派尔集合淋巴结，以及脾。次级淋巴器官都被战略性地设置用于拦截栖居于物理屏障的入侵者，然后进入组织和血液。

旎意梦·2023-02-06 12:35

【OpenMMLab 2023 Course】Lecture 3

图像分类代码实战与超算平台介绍MMClassification代码介绍MMClassification代码介绍主要使用修改配置文件的方法修改任务modeltypebackboneneckheadload_from用于加载预训练模型data自定义数据集分训练集、验证集、测试集图像路径、标注文件、预处理pipelineevaluationoptimizer多卡变单卡，学习率要等比例缩小微调训练，可适当

Oscillated·2023-02-06 10:16

生物信息视频

刘小乐生物信息课程IntroductiontoBioinformaticsandComputationalBiology单细胞机器学习SingleCellGenomics-Lecture10-DeepLearninginLifeSciences

MR来了·2023-02-06 06:47

B站刘二大人-Softmx分类器及MNIST实现-Lecture 9

系列文章：《PyTorch深度学习实践》完结合集-B站刘二大人Pytorch代码注意的细节，容易敲错的地方B站刘二大人-线性回归及梯度下降Lecture3B站刘二大人-反向传播Lecture4B站刘二大人

宁然也·2023-02-05 08:06

B站刘二大人-线性回归 Pytorch实现 Lecture 5

系列文章：《PyTorch深度学习实践》完结合集-B站刘二大人Pytorch代码注意的细节，容易敲错的地方B站刘二大人-线性回归及梯度下降Lecture3B站刘二大人-反向传播Lecture4B站刘二大人

宁然也·2023-02-05 08:06

B站刘二大人-多元逻辑回归 Lecture 7

系列文章：《PyTorch深度学习实践》完结合集-B站刘二大人Pytorch代码注意的细节，容易敲错的地方B站刘二大人-线性回归及梯度下降Lecture3B站刘二大人-反向传播Lecture4B站刘二大人

宁然也·2023-02-05 08:06

B站刘二大人-数据集及数据加载 Lecture 8

系列文章：《PyTorch深度学习实践》完结合集-B站刘二大人Pytorch代码注意的细节，容易敲错的地方B站刘二大人-线性回归及梯度下降Lecture3B站刘二大人-反向传播Lecture4B站刘二大人

宁然也·2023-02-05 08:06

B站刘二大人-线性回归及梯度下降 Lecture3

系列文章目录《PyTorch深度学习实践》完结合集-B站刘二大人Pytorch代码注意的细节，容易敲错的地方B站刘二大人-线性回归及梯度下降Lecture3B站刘二大人-反向传播Lecture4B站刘二大人

宁然也·2023-02-05 08:36

刘二大人-《PyTorch深度学习实践》-lecture9-多分类问题-课程代码讲解-其中有自我理解的部分

importtorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasfuncimporttorch.optimasoptim#PIL(PythonImageLibrary)-Python第三方图像处理

Coke_Zero_SK·2023-02-05 08:35

Pytorch 深度学习实践Lecture_8 Dataset and Dataloader

up主刘二大人视频链接刘二大人的个人空间_哔哩哔哩_BilibiliDataSet类作用：1)加载数据集2)数据集索引fromtorch.utils.dataimportDataset表示Dataset的抽象类所有其他数据集都应该进行子类化。所有子类应该实现函数:__init__,__len__,and__getitem____len__提供了数据集的大小__getitem__支持整数索引，范围从

endeavor`·2023-02-05 08:35

【OpenMMLab 2023 Course】Lecture2

计算机视觉之图像分类算法基础图像分类任务介绍卷积神经网络轻量化卷积神经网络VisionTransformers模型学习监督学习学习率与优化器策略数据增强模型相关策略自监督学习MMClassification介绍图像分类任务介绍受限于人类的智慧，手工设计特征更多局限在像素层面的计算，丢失信息过多，在视觉任务上的性能达到瓶颈层次化特征的实现方式卷积-CNN多头注意力-Transformer卷积神经网络

Oscillated·2023-02-04 09:07

AI 基础实战营打卡笔记 lecture01

本文记录openmmlab社区举办的AI基础实战营课程第一次直播大致内容，偏相关基础内容及openmmlab社区介绍。课前准备预习资料详见飞书：https://aicarrier.feishu.cn/docs/doccnP7NPMfRr9TAcwRsPKgkOgc开营要求具备以下知识：Python基础，pytorch基础，代码规范，git操作。课程环境配置详见飞书，https://drnj22rq

varuy322·2023-02-03 14:36

【OpenMMLab 2023 Course】Lecture 1

计算机视觉算法基础与OpenMMLab介绍写在前面计算机视觉简介OpenMMLab简介总体架构OpenMMLab2.0改进机器学习和神经网络简介机器学习简介神经网络简介卷积神经网络PyTorch环境配置与基本使用写在前面之前有一些CV方面的研究，同时使用过MMEditing的基础，因此笔记主要记录不太熟悉或比较重要的部分，其余部分会简略一些。计算机视觉简介OpenMMLab简介深度学习时代最完整的

Oscillated·2023-02-03 14:01

【MIT公开课】6.824分布式系统 Lecture 1 笔记

Lecture1Preview尽可能在一台计算机上解决问题，使用分布式系统为了A.高性能，为了使更多cpu和磁盘臂并行工作；B.容错，几台计算机同时解决一个问题C.不同物理位置的计算机实现交互与合作D.

求求AC吧·2023-02-03 14:26

Lecture 3: Planning by Dynamic Programming

一、Introduction（一）什么是动态规划（DynamicProgramming）Dynamic：问题的动态顺序或时间成分Programming：优化“程序”，即policy我们认为问题是拥有某种时间或顺序方面的特性，也就是问题一步接一步地进行改变，我们尝试某些特殊的步骤来解决这些问题。数学规划：线性规划或二次规划，它的含义就是像数学家一样，使用程序优化程序，它实质上指的就是一种policy

六回彬·2023-02-03 00:57

好老师，差老师

在FBT课程week1lecture1中，教授让我们列出一个清单，什么构成了好老师，什么构成了差老师？也可以列一些例子，举例说明什么是好的教学，什么是差的教学。

李富荣_Ben_Lee·2023-02-02 17:35

Coursea笔记-Psychological First Aid-Week 1

Module1-IntroductiontoPFA（PsychologicalFirstAid）Lecture1-termsandconceptsPFA-不是therepy,也不是diagnosis和treatment

开朗的灯笼草·2023-02-02 04:11

Lecture 4

2.2定点加法、减法运算2.2.1补码加法2.2.2补码减法2.2.3溢出概念与检测方法2.3定点乘法运算2.3.1原码并行乘法2.3.2补码并形乘法2.4定点除法运算2.4.1原码除法算法原理2.4.2并行除法器

来自吐槽星·2023-02-01 22:13

经典计算：Lecture3 Boolean Circuits II

2Booleancircuits2.3Basicalgorithms.Depth,spaceandwidth.2.3.1Depth一个Booleancircuit的depth是circuit中从任意输入到输出的路径中最大的gate数。通常在depth和size二者间，有个一个trade-off。也就是说，一个增大另一个就回相应减少。depth的性质：假设是一个深度为的circuit,计算了函数。则

richybai·2023-02-01 01:14

games101 感悟笔记

Lecture4：MVP变换可以这么理解：在虚拟现实中（比如游戏里面），我们需要将一个三维物体投影到一个屏幕中（玩家的屏幕），也就是二维的坐标信息，那么我们需要一个相机（玩家的眼睛），然后MVP做的事情就是

冬青庭院·2023-01-31 14:57

商务智能-第六章数据挖掘

Lecture6-DataMining1.数据挖掘在数据库及数据仓库中存贮有大量的数据，它们具有规范的结构形式与可靠的来源，且数量大、保存期间长，是一种极为宝贵的数据资源。

SpriCoder·2023-01-31 09:44

3.19实习日记

接下来先来说说课堂的亮点1.讲解周一lecture上老师的内容，特别是学生的没注意审题，题目要求学生写拼音，可是有个别学生都写的汉字，Candy老师特地提出来讲了，我觉得老师对测试的题进行简单重点的讲解是很有必要的

H艳·2023-01-30 09:41

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Lecture4-设备管理外部设备分类存储型设备：如磁带机、磁盘机等，以存储大量信息和快速检索为目标，在系统中存储持久性信息，作为内存的扩充，又叫外存。

SpriCoder·2023-01-30 07:52

深度学习优化算法：RMSProp算法

7.6RMSProp算法github：https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch原论文：[1]Tieleman,T.,&Hinton,G.(2012).Lecture6.5

ywm_up·2023-01-30 02:47

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