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10 2023 档案

4. 卷积神经网络
摘要:1. 机器学习中两个主要问题 1.1 回归 1.2 分类 分类是可交换的,可以将狗称为第一类,猫是第二类,也可以反过来。 卷积是可交换的 上式是分类的损失函数,y是0或1,y^ϵ[0,1] 2. 数学过程 上图就是卷积的运算 后证明:若\(u(x)
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3. 线性模型
摘要:1. 一元线性回归 1.1 原理 y=ax+b1.2 最小二乘估计 基于均方误差最小化来进行模型求解的方法称为“最小二乘法 \[\begin{aligned} E_{(w, b)} & =\sum_{i=1}^{m}\left(y_{i}-f\left(x_{i}\right)\r
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1.绪论+2.模型评估与选择
摘要:1. 绪论 学到什么程度: 1.1 基本术语 特征:反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项,例如"色泽""根蒂" "敲声",称为"属性" (attribute) 或"特征" (feature); 样本空间:属性张成的空间称为"属性空间" (attribute space) "样本空间" (samp
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多变量回归
摘要:1. 多元特征 这种具有多个输入特征的线性回归模型被称为,多元线性回归 2. 向量化及Numpy numpy官方说明链接 NumPy 是一个库,它扩展了 python 的基本功能,增加了更丰富的数据集,包括更多数字类型、向量、矩阵和许多矩阵函数。NumPy 和 python 可以无缝协作。Pytho
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监督学习
摘要:Datawhale机器学习地址 1. 监督学习和无监督学习 监督学习有规定的输入输出,无监督学习没有 监督学习的两种主要类型:回归和分类 举例无监督学习: 聚类(clustering algorithm):例如将搜索界面将相关的新闻关联在一起、找到DNA有共性的分组、分析主要用户需求 异常检测(an
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Lecture 2: Data Sampling and Probability
摘要:详细地址:data100Lecture2 1. 引 1.1 图表的使用 两张图片基于相同数据生成,但是表达的意思、想突出的重点完全不一样 1.2 数据科学生命周期 上图是数据科学生命周期,这节课就将如何收集数据 2. 人口普查和调查 可能会有许多误差,有的人无家可归等等,需要理解数据 3. 取样:定
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博客园美化参考
摘要:参考链接:博客园主题美化教程 上传图片找地址:postimages
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