09 2023 档案
摘要:UMICH CV Image Classification KNN 在本节课中,首先justin老师为我们介绍了图像分类了基础概念以及其用途,这里就不多涉及了 接着我们思考图像分类问题,如果我们想要直接通过某种算法来实现图像分类,显然是比较棘手的,于是引入了机器学习的思想,即用数据驱动,用数据去训练
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摘要:cs50ai3 Optimization cs50ai3 Optimization 基础知识 课后题目 代码实践 学习链接 总结 基础知识 这节课主要讲了一些优化问题对应的算法求解,其实具体使用时还是需要具体分析,看哪些问题能够转化为我们学习的算法能够求解的形式 local search与hill
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摘要:cs50ai2 Uncertainty cs50ai2 Uncertainty 基础知识 课后题目 代码实践 学习链接 总结 基础知识 在这节课中,前面主要介绍了一些概率论的基础知识,比如说条件概率、贝叶斯规则、联合概率以及一些概率公式等等 贝叶斯规则: 概率公式: 接着介绍了贝叶斯网络 它是用来表
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