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32篇文章 · 71328字 · 34人关注
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    概率论与数理统计基础

    随机变量概述 随机变量与事件 随机变量的本质是一种函数(映射关系),在古典概率模型中,“事件和事件的概率”是核心概念;但是在现代概率论中,“随机...

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    深度学习入门极简教程(三)

    摘要: “那些在个人设备里,谦谦卑卑地为我们哼着歌曲的数字仆人,总有一天会成为我们的霸主!”在“忍无可忍,无需再忍”这句俗语背后,也隐藏中神经网...

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    深度学习入门极简教程(二)

    摘要: 现在的人工智能,大致就是用“硅基大脑”模拟或重现“碳基大脑的过程”。那么,在未来会不会出现“碳硅合一”的大脑或者全面超越人脑的“硅基大脑...

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    深度学习入门极简教程(一)

    摘要: 当你和女朋友在路边手拉手一起约会的时候,你可曾想,你们之间早已碰撞出了一种神秘的智慧–深度学习。恋爱容易,相处不易,不断磨合,打造你们的...

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    机器学习常见的优化算法

    1 梯度下降法 梯度:如果函数是一维的变量,则梯度就是导数的方向;如果是大于一维的,梯度就是在这个点的法向量,并指向数值更高的等值线,这就是为什...

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    机器学习简介

    你是否曾经听到过人们谈论机器学习,而你却对其含义只有一个模糊的概念呢?你是否已经厌倦了在和同事对话时只能点头呢?现在,让我们一起来改变这个现状吧...

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    机器学习—提升和自适应增强(Boosting和AdaBoost)

    boosting是一种集成技术,试图从多个弱分类器中创建强分类器。通过从训练数据构建一个模型,然后创建第二个模型试图纠正第一个模型中的错误。不断...

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    机器学习—朴素贝叶斯(Naive Bayes)

    朴素贝叶斯概述 朴素贝叶斯是一种简单但功能惊人的预测建模算法。该模型由两种可以直接从训练数据中计算的概率组成: 1) 每个类的概率; 2) 给定...

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    机器学习—K-均值聚类(K-means)算法

    1 K-均值聚类(K-means)概述 1.1 聚类 “类”指的是具有相似性的集合。聚类是指将数据集划分为若干类,使得类内之间的数据最为相似,各...

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