weka入门笔记

标签类目 知识图谱_知识图谱论文合集

Pelhans/paper_listgithub.com知识图谱介绍知识图谱入门笔记从零开始构建知识图谱徐增林_知识图谱技术综述知识图谱构建技术综述RDF语法JSON-LDAJSON-basedSerializationforLinkedData
weixin_39857792·2022-11-22 22:14

Pytorch纯新手入门笔记

Pytorch入门笔记（推荐配合B站up主我是土堆食用）PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）
加菲猫的睡毯·2022-11-22 18:21

Python数据分析入门笔记5——数据预处理之异常值

系列文章目录Python数据分析入门笔记1——学习前的准备Python数据分析入门笔记2——pandas数据读取Python数据分析入门笔记3——数据预处理之缺失值Python数据分析入门笔记4——数据预处理之重复值
奥特曼打小白·2022-11-22 13:20

opencv深度学习入门笔记整理

一、图像的基本操作（1）读取图像Img=cv2.imread（"xx.jpg"）img的数据类型为ndarray的格式（2）图像显示可以多次调用，创建多个窗口cv2.imshow（"image",img）（3）等待时间毫秒级，0表示任意键终止，如数字10000表示10秒后自动关闭cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()（4）图片的属性img.shape(414,5
Aaron_Yang.·2022-11-22 10:01

Keras入门笔记(番一)：从源码分析K.batch_dot及与dot的区别

动机矩阵和向量的乘法各种名称都有，甚至相互混杂，在不同框架里的命名也不一样，每每都会陷入这些Magic中。例如，同样是dot对向量shape=(n,)和一维张量shape=(n,1)而言都不一样，无论总结过多少次，像我们这种torch和tensowflow、matlab轮着写的人，总是不经意间就会翻车。好在keras提供了高级的接口，至少在tensorflow、theano以及可能会有的mxnet
身披白袍·2022-11-22 05:45

Python深度学习入门笔记之1

Python深度学习入门笔记文章目录Python深度学习入门笔记1.感知机感知机是什么感知机能干什么用导入权重和偏置感知机的局限性用图表示感知机实现与门用图表示感知机无法实现与门线性和非线性多层感知机2
如魔·2022-11-22 01:21

Python数据分析入门笔记3——数据预处理之缺失值

系列文章目录Python数据分析入门笔记1——学习前的准备Python数据分析入门笔记2——pandas数据读取Python数据分析入门笔记系列文章目录前言一、数据清理概述1.缺失值的处理方式2.重复值的处理方式
奥特曼打小白·2022-11-21 22:43

【python-opencv入门笔记】9 - 形态学操作：开运算、闭运算

1、开运算先腐蚀后膨胀的操作称为开运算开运算的作用：消除细小物体、在窄区域分离物体、平滑大物体边界等。开运算函数：cv2.morphologyEx(图像,cv2.MORPH_OPEN,矩阵)cv2.MORPH_OPEN是常量，意为开运算示例代码：importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread("./k.jpg")k=np.ones((20,20),np.uint8)k
不负卿@·2022-11-21 18:01

【python-opencv入门笔记】8 - 形态学操作：膨胀

简单来说，膨胀就是把图像中的物体变大了！与腐蚀操作一样，也需要一个矩阵参数。膨胀函数：dilate(图像,矩阵)示例图片：源码importcv2importnumpyasnpcsdn_img=cv2.imread("./csdn2.jpg")#读取图像k1=np.ones((3,3),np.uint8)#3个不同尺度的膨胀单元k2=np.ones((5,5),np.uint8)k3=np.ones
不负卿@·2022-11-21 18:00

【python-opencv入门笔记】7 - 形态学操作：腐蚀

形态学（morphology）通常表示生物学的一个分支，该分支主要研究动植物的形态核结构。我们使用同一词语表示数学形态学的内容，将数学形态学作为工具从图像中提取表达和描绘区域形状的有用图像分量。形态学操作包括：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、顶帽黑帽等。腐蚀操作的本质，就是把图片中的物体打磨变小了1、测试原图2、腐蚀操作函数：cv2.erode(图像,腐蚀单元矩阵)示例：importcv2import
不负卿@·2022-11-21 18:30

MySQL小白快速入门笔记

SQL语言不区分字母大小写，为了方便，本人统一使用小写字母启动数据库netstartmysql停止数据库netstopmysql输入密码后进入mysqlmysql-uroot-p显示所有数据库showdatabases;创建test数据库createdatabasetest;使用test数据库usetest;显示该数据库的所有表showtables;创建employees表createtablee
河啊·2022-11-21 06:01

连续苦情剧：机器学习入门笔记（一）：模型性能评价与选择

一.训练误差与测试误差1.1基本概念在分类任务中，通常把错分的样本数占样本总数的比例称为错误率（errorrate）。比如m个样本有a个预测错了，错误率就是E=a/m；与错误率相对的1-a/m称为精度（accuracy），或者说正确率，数值上精度=1-错误率。更一般地，我们通常会把学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为误差（error）。学习器在训练集上的误差称为训练误差（traini
测试员小何·2022-11-21 02:04

深度学习入门笔记3 自适应神经元

自适应线性神经元概念自适应线性神经网络（ADALINE——AdaptiveLinearNeuron）是在感知器的基础上进行的一种改进。激活函数采用线性连续的函数来代替阶跃函数。自适应神经元&感知器激活函数：自适应神经元使用线性激活函数，感知器使用阶跃函数。误差更新：自适应神经元在最终结果前进行更新，感知器在最终结果后进行更新。损失函数：自适应神经元使用SSE最为损失函数，感知器没有损失函数。应用：
深度学习从入门到放弃·2022-11-21 02:21

数据挖掘-基于机器学习的SNS隐私策略推荐向导分类器的C++及WEKA实现与评估

本文接《基于机器学习的SNS隐私保护策略推荐向导的设计与实现》，详细解析基于机器学习的SNS隐私策略推荐向导分类器的C++及WEKA实现与评估结果，本文完整C++程序及Java工程下载链接见点击打开链接
paul123456789io·2022-11-21 02:49

深度学习入门笔记之ALexNet网络

Alex提出的alexnet网络结构模型，在imagenet2012图像分类challenge上赢得了冠军。作者训练alexnet网络时大致将120万张图像的训练集循环了90次，在两个NVIDIAGTX5803GBGPU上花了五到六天。来源论文：Krizhevsky,Alex,IlyaSutskever,andGeoffreyE.Hinton.“Imagenetclassificationwith
ysukitty·2022-11-20 22:16

Matlab图像处理（入门笔记）

Matlab图像处理1.图像的数据结构1.1矩阵1.2链码1.3拓扑结构1.4关系结构2.Matlab图像处理2.1图像处理工具箱2.2图像类型的转换2.3图像文件的读写2.4图像点运算2.5图像的空间变换3.图像增强3.1目的3.2空域内的图像增强3.3图像的统计特性3.4绘制灰度图像等高线3.5空域滤波3.6频域滤波补充[图像滤波](https://ww2.mathworks.cn/help/
yusuhuayu·2022-11-20 19:04

数据建模初入门笔记

文章目录前言：班级成绩案例之大数据分析相关矩阵热图柱状图直方图散点图UCI肿瘤数据集之大数据分析准备阶段数据集模型训练预测结果UCI观影数据集之大数据分析读取CSV数据清理统计数据与作图Kaggle竞赛之“泰坦尼克号”大数据分析准备工作数据清洗探索可视化特征工程基本建模和评估炼丹集成方法预测前言：鄙人搞开发和安全的，对这个数据建模有点兴趣。也是第一次参加，然后的话这里面涉及模型的训练。但是预测模型
望向天空的恒毅·2022-11-20 02:09

Pytorch入门笔记0：环境配置（重要前提）

Pytorch环境配置说明：一般用Anaconda配置Python环境，使用Pycharm编辑器进行代码编辑1Anaconda安装进入官网选择对应系统和版本进行安装，现在已更新到Python3.9，我们安装最新版本即可。Anaconda|TheWorld’sMostPopularDataSciencePlatform对于版本有要求的朋友可以下载对应版本针对下载有困难的，可以使用本链接（2019.1
Jorko的浪漫宇宙·2022-11-20 01:30

PyTorch入门笔记1：Python学习中的两大法宝函数

PyTorch入门笔记1：Python学习中的两大法宝函数Pytorch包（package）就像是一个工具箱，工具箱也会分好几个区，比如1，2，3，4区，每个区的工具的功能不同，现在想去探索这个工具箱的工具
Jorko的浪漫宇宙·2022-11-20 01:30

PyTorch入门笔记2：PyTorch加载数据实战

PyTorch加载数据讲解一、Dataset和Dataloader对于数据，我们对于已有的数据，需要用到Dataset（数据集）和DataLoader（数据加载）器。Pytorch读取数据主要涉及两个类：Dataset和Dataloader数据可类比为“垃圾”，不同数据是不同种类的垃圾，这里蓝色是可回收垃圾。Dataset能够把垃圾中的可回收垃圾即蓝色块给挑选出来，并对其进行编号，供后续网络的使用
Jorko的浪漫宇宙·2022-11-20 01:30

程序员的机器学习入门笔记（五）：文本分类的入门介绍

背景说明可以说在分析机器学习的数据源中最常见的知识发现主题是把数据对象或事件转换为预定的类别，再根据类别进行专门的处理，这是分类系统的基本任务。文本分类也如此：其实就是为用户给出的每个文档找到所属的正确类别（主题或概念）。想要实现这个任务，首先需要给出一组类别，然后根据这些类别收集相应的文本集合，构成训练数据集，训练集既包括分好类的文本文件也包括类别信息。今天，在互联网的背景下自动化的文本分类被广
铁猴·2022-11-19 19:20

mathematica入门笔记

如何使mathematica保存的pdf和书写行长度一致（pdf不随意换行）符号输入，可能有两种办法：[输入想要的符号的英文单词注意首字母可能要大写Esc输入想要的符号的英文单词然后用下箭头找高斯分布符号N\mathcal{N}N怎么输入:[ScriptCapitalN即可(只有在PlainText模式才输入的了ScriptCapital*)导入的pdf如何加文档内容表TOCtableofcont
韩信忍蟑螂·2022-11-19 16:26

深度学习入门笔记（1）——导论部分

此笔记来源于SebastianRaschka的IntroductiontoDeepLearning系列课程。首先介绍的是传统的编程范式，假设我们想实现垃圾邮件识别的功能，传统的方法就是由程序员来找出垃圾邮件的规则并对其进行编程，得到一个垃圾邮件识别的程序。机器学习的方法，可以通过输入邮件以及邮件对应的标签，通过算法自动得到机器学习模型，该模型可以代替传统方法中程序员手动编写规则得到的程序，实现垃圾
cnhwl·2022-11-19 12:20

Few-shot Learning 小白入门笔记

点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注星标获取有趣、好玩的前沿干货！知乎作者受限玻尔兹曼机https://zhuanlan.zhihu.com/p/396593319编辑｜人工智能前沿讲习最近想搞一搞Fewshotleanring，于是在B站上听了王老师的课，感觉深受启发，写一写课程笔记，也希望分享给想入门的朋友。笔记中增加了一些我个人的理解，希望各位大佬指导。王老师的课程：https://ww
机器学习与AI生成创作·2022-11-19 10:57

深度学习入门笔记（2）—— 感知器

最经典的神经元模型，从左到右依次是：输入、权重、加权和、阈值、输出。加权和又叫做NetInput，符号为z，当z的值大于阈值时输出1，小于阈值时输出0。实现与门和或门，权重为1，阈值分别为1.5和0.5即可。用偏置b代替负阈值，此时的加权和z就变成了wTx+b{w^T}x+bwTx+b，新的阈值就是0了。更进一步的，可以将偏置看作是输入1时对应的权重，这样做的好处是可以写成向量内积的形式，有利于数
cnhwl·2022-11-19 04:54

李宏毅-机器学习和深度学习概念入门笔记1

一、机器学习相关规定1.什么是机器学习：本质就是找一个函数2.深度学习：使用类神经网络3.修课的先决条件：二、机器学习的相关概念1.机器学习中的三个任务1.Regression:回归，找出一个函数来进行预测，输出一个数值2.Classification:分类问题，yes/no3.Structuredlearning:有结构性的学习，输出图片或者别的文件，让机器学会创造三、线性函数模型1.找线性函数
风再起时0.0·2022-11-19 02:59

深度学习入门笔记：感知机

编程导航：nav.wenancoding.com个人blog：wenancoding.comgzh：【问安coding】定义感知机接收多个输入信号，输出一个信号。感知机的信号只有1/0两种取值，0对应“不传递信号”，1对应“传递信号”。x1，x2是输入信号。y是输出信号。w1、w2是权重（w是weight的首字母）。每个变量都有权重，权重越大，对应该权重的信号的重要性就越高。图中的○称为“神经元”
问安Coding·2022-11-19 02:39

机器学习入门笔记- 李宏毅-L1L2

本能学习的局限机器同样可以采用提前设定的方式进行情况处理，类似于AIMA书中所说的提供一个状态-行动映射表，从而处理一些情况，但是其存在一些缺陷：1.无法处理所有的情况，无法处理特殊情况；2.无法超越创造者；3.需要很大量的人力成本，无法适用于小型企业和小型应用。如下的漫画说明了部分AI的困境，存在大量的人工处理方法，难以实现自适应的情况。实际机器学习而实际情况中，机器学习需要处理的问题是通过编程
OKgagaga·2022-11-19 02:07

机器学习极简入门笔记-5-无监督学习-K-means

目录第17章KNN算法（有监督学习算法，放在此位置是为了与下一章的K-means做对比）17.1KNN算法原理17.2KNN中的K第18章K-means——最简单的聚类算法18.1K-means算法步骤18.2K-means算法具体细节18.3启发式算法18.4K-means算法的局限性18.5K-means算法代码实现18.6KNN实例第17章KNN算法（有监督学习算法，放在此位置是为了与下一章
南鸢北折·2022-11-17 11:54

机器学习极简入门笔记-2-有监督学习基础

目录第8章线性回归8.1代价函数8.2使用梯度下降法求解目标函数8.3多维情形8.4线性回归的超参数8.5线性回归程序第9章朴素贝叶斯分类器9.1分类与回归9.2贝叶斯定理9.3朴素贝叶斯算法9.4朴素贝叶斯分类器9.5条件概率的参数9.5.1极大似然估计9.5.2正态分布的极大似然估计9.6朴素贝叶斯分类器程序第10章逻辑回归10.1Sigmoid函数10.2非线性逻辑回归函数的由来10.2.1
南鸢北折·2022-11-15 09:00

机器学习极简入门笔记-4-有监督学习进阶-HMM

目录15.1基本概念概率模型生成模型与判别模型概率图模型马尔可夫链，马尔可夫随机场和CRF15.2数学中的HMMHMM的两个基本假设15.3HMM的三个基本问题概率计算问题预测问题学习问题15.4HMM3个基本问题的计算概率计算问题预测问题学习问题15.6HMM实例15.1基本概念概率模型所谓概率模型(probabilisticmodel)，顾名思义，就是将学习任务归结于计算变量概率分布的模型。概
南鸢北折·2022-11-15 09:29

机器学习极简入门笔记-3-有监督学习进阶-SVM、SVR数学原理

目录第12章SVM12.1线性可分SVM12.2直观理解拉格朗日乘子法和KKT条件12.3对偶学习算法12.3.1对偶问题12.3.2强对偶性12.4求解线性可分SVM的目标函数12.4.1线性可分SVM的主问题12.4.2使用对偶算法求解线性可分SVM的步骤12.5线性SVM，间隔由硬到软12.5.1线性SVM的主问题12.6.3线性SVM的支持向量12.6非线性SVM和核函数12.6.1非线性
南鸢北折·2022-11-15 09:51

机器学习极简入门笔记-3-有监督学习进阶-SVM、SVR直观理解

目录14.1SVM实例14.1.1线性可分SVM14.1.2线性SVM14.1.3完全线性不可分的数据14.2SVR实例14.1SVM实例14.1.1线性可分SVMimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.svmimportSVC#"Supportvectorclassifier"#定义函数plot_svc_decision_fu
南鸢北折·2022-11-15 09:20

知识图谱表示学习-TransE算法

知识图谱表示学习-TransE算法表示学习知识图谱表示学习TransE（这是一篇小白入门笔记，请勿转载）表示学习表示学习是一个利用模型自动地学习数据的隐式特征的过程，以此来计算得到对学习对象来说相比原始数据更好的表示形式
satellite_wx·2022-11-14 13:17

机器学习1-机器学习概论

机器学习相关书籍推荐二.机器学习概述2.1什么是机器学习2.2机器学习比较活跃的领域2.3推荐系统2.4贝叶斯分类2.5决策树2.6频繁模式挖掘2.7语音识别2.8图像识别三.软件3.1R3.2Python3.3Weka3.4Matlab
只是甲·2022-11-13 11:39

容器与云原生入门笔记实践

目录什么是容器?容器基本概念容器关键技术编辑容器与虚拟机容器化优势容器时代什么是Docker？Docker镜像的价值:容器核心价值Docker引擎Docker架构Docker容器实现原理Namespace如何使用Dockerfile构建镜像Dockerfile什么是Kubernetes？Master节点Node节点容器与云原生云原生应用的适用场景云原生应用的12-Factors要素传统应用与云原生
HwJack20·2022-11-11 07:03

AI | 第4章 深度学习 TensorFlow2 入门笔记

第4章深度学习TensorFlow2入门笔记前言1.深度学习介绍1.1机器学习与深度学习的区别1.2深度学习的应用场景1.3深度学习框架介绍1.3.1常见深度学习框架对比1.4TensorfFlow简介
多氯环己烷·2022-11-07 23:59

【PytorchLearning】NLP入门笔记之手写Transformer Encoder内部机制

NLP入门笔记之手写TransformerEncoder内部机制本文主要从TransformerEncoder中Wordembedding生成、Positionembedding机制和self-attention
Marlowee·2022-11-07 21:16

机器学习极简入门笔记-1-基本概念和梯度下降法

目录梯度下降法凸函数梯度下降法具体思路梯度下降法的超参数梯度下降法的难点来自本书作者李烨的话“记录“准备一个笔记本，纸质版或电子版均可，将发现、感想、疑问、经验等全都记下来。如果是对某个话题、题目有比较完整的想法，最好能够及时整理成文，至少记录下要点。隔一段时间把笔记整理一下，把分散的点整理成块，一点点填充自己的“思维地图”。分享知识技能这种东西，学了就得“炫耀”，把学习到的新知识、理论、方法，分
南鸢北折·2022-11-07 15:26

PyTorch深度学习入门笔记（二）PyTorch加载数据初认识

一些简单函数的使用获取数据集的数据#KyrieIrving#!/9462...fromtorch.utils.dataimportDatasetimportcv2fromPILimportImageimportos#img=cv2.imread('E:\\CodeCodeCodeCode\\Python-data\\hymenoptera_data\\train\\ants\\5650366_e2
Charliefive·2022-11-06 07:10

PyTorch深度学习入门笔记（三）PyTorch加载数据初认识

课程学习笔记，课程链接学习笔记同步发布在我的个人网站上，欢迎来访查看。文章目录一、Dataset和Dataloader二、数据集初识三、Dataset类初识一、Dataset和DataloaderPytorch读取数据主要涉及两个类：Dataset和Dataloader数据可类比为“垃圾”，不同数据是不同种类的垃圾，这里蓝色是可回收垃圾。Dataset能够把垃圾中的可回收垃圾即蓝色块给挑选出来，并
雪天鱼·2022-11-06 07:33

【Cubase11】音乐工作站：宿主软件 - 基础入门笔记

笔记目录一、虚拟声卡安装与设置1.1为什么要安装虚拟声卡1.2Voicemeeter官网下载1.3Voicemeeter安装运行1.3.1双击安装包，默认安装即可。1.3.2设置电脑的声音输出设备为虚拟声卡输入1.3.3设置虚拟声卡的输出为扬声器1.3.4设置开机启动虚拟声卡和最小化到系统托盘1.3.5连接原理及注意事项二、宿主软件Cubase简介与启动2.1Cubase简介2.2Cubase官网
岳涛@心馨电脑·2022-10-28 16:48

【Musescore 】开源打谱软件 快速入门笔记

前两天做了个西贝柳斯的打谱软件学习笔记，反正都是初学，今天再来学习一款同类软件，比较之后确定一款深入学习。西贝柳斯的学习笔记在此：https://blog.csdn.net/yuetaope/article/details/120020342西贝柳斯是商业收费软件，要么花钱，要么盗版，如果您觉得这两者都不大好，那么推荐您试试Musescore。Musescore是一款非常优秀的开源的打谱软件，生态
岳涛@心馨电脑·2022-10-28 16:17

PyTorch深度学习入门笔记（四）torchvision 中的DataSet使用

torchvision官网：https://pytorch.org/Python官网.点进torchvision:torchvision文档列出了很多科研或者毕设常用的一些数据集，如入门数据集MNIST，用于手写文字。这些数据集位于torchvision.datasets模块，可以通过该模块对数据集进行下载，转换等操作。torchvision还有io模块，但不常用torchvision.model
Charliefive·2022-10-28 14:54

PyTorch深度学习入门笔记（七）Pooling layers可视化层 非线性激活 线性层

Poolinglayers可视化层相当于1080P—>720PDilation空洞卷积ceil_mode默认是false此时池化核（3*3）步长为3测试代码#KyrieIrving#!/9462...importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportMaxPool2dfromtorch.utils.dataimportDa
Charliefive·2022-10-28 14:54

PyTorch深度学习入门笔记（三）TensorBoard的使用

首先安装TensorBoard从函数介绍可知：这个类主要是将事件文件写入log_dir文件夹，可以被TensorBoard解析。要用到其成员函数add_scalar()pipinstalltensorboardfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterdefadd_scalar(self,tag,scalar_value,global_step=N
Charliefive·2022-10-28 14:23

pytorch入门笔记

此文为本人近期自学pytorch的笔记，根据pytorch基础入门所学内容做的笔记，如有误或者理解有偏差的，请多多指正。此教学视频的感受和体会在文章最后。如果你喜欢的话，可以关注公众号:你我的青春，一部分学习体验与推荐会分享在公众号上，公众号二维码已放在文章最后。希望我们在2022中加油前进！CUDANVIDIA进行硬件加速深度学习核心：梯度下降算法x‘(下一次的数值)=x-rate(步长)*x’
qq_45760086·2022-10-27 17:23

基础知识---网络安全入门笔记DAY2

网络威胁网络安全的主要威胁因素：①信息系统自身安全的脆弱性②操作系统与应用系统漏洞③安全管理问题④黑客攻击⑤网络犯罪关于信息系统自身安全的脆弱性：指信息系统的硬件资源，通信资源，软件及信息资源等，因可预见或不可预见甚至恶意的原因可能导致系统受到破坏，更改，泄露和功能失效，从而使系统处于异常状态，甚至崩溃瘫痪等的根源和起因分析：层面一：硬件组件①隐患：多源于设计，主要表现在物理安全②措施：在管理上强
zsy_zz·2022-10-25 19:28

Unity 入门笔记 - 01 - 从零到开始编程

Unity入门笔记-01-从零到开始编程前言：玩游戏着实无聊荒废时光，我决定还是找点不需要烧钱又感兴趣，同时以前没入门过的知识学习一下。
L建豪 忄YH·2022-10-25 13:01

[机器学习入门笔记] 1. 周志华. 《机器学习》

目录前言第1章线性模型0.机器学习三要素1.一元线性回归1.1最小二乘法估计1.2极大似然估计1.3求解w和b1.4向量化2.多元线性回归2.1导出Ewhat2.2向量化Ewhat2.3求解what3.对数几率回归（逻辑回归）3.1极大似然估计3.2信息论4.二分类线性判别分析4.1算法原理4.2损失函数推导4.3拉格朗日乘子法4.4求解w4.5广义特征值4.6广义瑞利商未完待续~前言本篇主要总结
Cyanzzy·2022-10-24 18:15
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