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神经网络在分类问题中的应用(反向传播算法)
目录 1 W初始值的设定 2 反向传播算法 反向传播的实例 在其他的一些算法中对于分类问题易出现项数过多 过度拟合的情况 所以这里用一个新的方法来神经网络来解决问题 神经网络可以很好的适用特征空间n很大的情况 用图像来做一些名词解释 在图像
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计算机视觉
算法
scikit-learn学习笔记
数据划分 from sklearn model selection import train test split 数据预处理 数据标准化 归一化 from sklearn preprocessing import StandardScal
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scikitlearn
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【机器学习】—各类梯度下降算法 简要介绍
阅读之前看这里 博主是一名正在学习数据类知识的学生 在每个领域我们都应当是学生的心态 也不应该拥有身份标签来限制自己学习的范围 所以博客记录的是在学习过程中一些总结 也希望和大家一起进步 在记录之时 未免存在很多疏漏和不全 如有问题 还请私
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梯度下降
随机梯度下降
【美国大学生数学建模比赛】2020C题(总结和原创参赛论文)百度云请自取
最新想法 本学期选修了下大数据 发现其实本题的解法还涉及到数据库 大数据各个层次数据处理和分布式数据流blabla 而之前那几天美赛做的还停留在最基础的数据处理层 而且我现在觉得如果要做大的话不应该在这个层里面进行深度学习 前面的数据库处理
数学建模
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美国大学生数学建模竞赛
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机器学习——seaborn可视化
主要记录seaborn可视化学习笔记 明白有哪些绘制图像的函数可用 文章目录 一 seaborn原理 二 变量分布 1 sns boxplot 查看数值变量的取值范围 2 sns displot 查看变量的分布 3 sns jointplo
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机器学习
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机器学习-对范数的理解
1 范数的概念 参考 https blog csdn net a6333230 article details 87860875 范数 norm 主要是对矩阵和向量的一种描述 矩阵范数 描述矩阵引起变化的大小 AX B 矩阵X变化了A个量级
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人工智能
算法
基于机器学习的情绪识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树
目录 1 算法理论概述 2 部分核心程序 3 算法运行软件版本 4 算法运行效果图预览 5 算法完整程序工程 1 算法理论概述 情绪识别是一种重要的情感分析任务 旨在从文本 语音或图像等数据中识别出人的情绪状态 如高兴 悲伤 愤怒等 本文介
MATLAB算法开发
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支持向量机
LDA
【Python】鲸鱼算法实现
文章目录 鲸鱼算法 自编代码 结果 摘录代码 鲸鱼算法 自编代码 main py import numpy as np from numpy import random from copy import deepcopy from func
数学建模学习
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NumPy
Octave的一些基本操作和语法,快速上手Octave,用实例解释
基本语法 1 直接计算 gt gt 1 2 ans 3 2 变量计算 在最后加上分号 可以不输出结果 gt gt a 1 gt gt b 2 gt gt a b ans 3 3 矩阵赋值 gt gt a 1 2 3 4 5 6 a 1 2
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开发语言
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计算机视觉
多层感知机(MLP)算法原理和代码实现
文章目录 多层感知机入门 算法优化原理 sklearn代码实现 核心优缺点分析 多层感知机入门 神经网络在最近几年 是个很火的名词了 常听到的卷积神经网络 CNN 或者循环神经网络 RNN 都可以看做是神经网络在特定场景下的具体应用方式 本
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算法
深度学习
人工智能
感知机对偶算法
知识源于 统计学习方法 第二版 李航 感知机 perception 一种二分类的线性分类模型 输入为实例的特征向量 输出为实例的类别 二分类类别为 1 1二值 用算法2 2 感知机学习算法的对偶形式 代码实现例2 2 一 实验目的 用算法2
机器学习
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算法
机器学习
python数组(矩阵)乘法(点乘、叉乘)
转载 https blog csdn net haiziccc article details 101361583 总结 1 tf matmul A C np dot A C A C都属于叉乘 而tf multiply A C A C A
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矩阵
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线性代数
拉格朗日函数与广义拉格朗日函数
拉格朗日函数用来求解等式约束的最优化问题 广义拉格朗日函数用来求解不等式约束的最优化问题 无约束优化问题 关于优化问题包括无约束优化问题 等式约束优化问题 不等式约束优化问题 这里简略地介绍一下无约束优化问题 以后再来填坑 考虑无约束优化问
最优化
机器学习
ChatGPT 原理与核心技术介绍(自然语言处理NLP的发展与Transformer的概念)
文章目录 1 定义 ChatGPT与自然语言处理NLP 1 1 图灵测试 1 2 建模形式 多轮历史对话原理 1 3 NLP 的发展历程 规则 gt 统计 gt 强化学习 1 4 NLP 技术的发展脉络 1 5 ChatGPT 的神经网络结
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自然语言处理
ChatGPT
Transformer
模型分类model
模型可以按照多个维度进行分类 以下是常见的几种模型分类方式 1 根据应用领域分类 数学模型 基于数学原理和方程式来描述和解决问题 如微积分模型 线性代数模型等 物理模型 基于物理原理和规律来模拟和解释现象 如力学模型 电路模型等 经济模型
机器学习
分类
机器学习(五):高斯朴素贝叶斯(基础篇)
机器学习 五 高斯朴素贝叶斯 基础篇 在高斯朴素贝叶斯中 每个特征都是连续的 并且都呈高斯分布 高斯分布又称为正态分布 图画出来以后像一个倒挂的钟 以均值为轴对称 如下图所示 GaussianNB 实现了运用于分类的高斯朴素贝叶斯算法 特征
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朴素贝叶斯
高斯朴素贝叶斯
高斯朴素贝叶斯python实现
GaussianNB
Win10系统安装TensorRT
一 Win10系统安装GPU版本CUDA Cudnn 二 Win10系统安装TensorRT 文章目录 环境搭建系列文章目录 TensorRT简介 一 版本对应关系 二 下载及安装 1 TensorRT 2 No module named
人工智能
深度学习
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信息熵,信息增益
信息熵 信息增益 概要 实例一 实例二 概要 信息增益表示得知特征A的信息而使得类Z的信息的不确定性减少的程度 特征A对数据集D的信息增益 G D A 定义为集合的信息熵 H D 与特征A给定条件下D的信息条件熵 H D A 之差 即公式为
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机器学习笔记-回归评价指标scikit-learn
scikit learn中回归指标 from sklearn metrics import mean squared error 均方误差MSE from sklearn metrics import mean absolute error
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scikitlearn
机器学习 之线性回归(包含推导过程)
参考B站视频新手狂喜 目前B站最全最清晰的 机器学习算法 教程 从零开始详细解读 原理 代码实现 通通都在这里了 收藏慢慢学 决策树 随机森林 聚类分析 人工智能 哔哩哔哩 bilibili 线性回归 eg 银行贷款 数据 工资和年龄 特征
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