摘要： 一.图像（Image） 1.图像是人类在视觉方面对外界信息的表示，图：光的分布；像：图在人脑中的描述或认识。图像可以简单理解为人眼中画面，可以表示二维或三维信息 2.图像分为模拟图像（像素点无限稠密，连续函数）和数字图像（像素点有限且为离散数值），明显，现在计算机能够处理的只能是数字图像， 3.数字 阅读全文

摘要： 一.简介 1.https://matplotlib.org/ 2.matplotlib中的图 （1）figure：（呈现出来的）整个窗口（画板）：可以分为几块（subplot）,可以包含一些画布，至少有一个画布用于作图， （2）axes：具有数据空间的图像区域（画布）：一个画布只能对应一个窗口，一个 阅读全文

摘要： 一.转换思想 1.转换思想（化归、变换、转变...）思想：简单地说，是把一个事物变成另一个事物，比如将一个复杂问题变成等价一个简单问题、将一个商品变为等价的商品等。而在深度学习中的转换思想体现在模型上。 2.神经网络 （1）从感知机到复杂的模型，无论怎样变换，本质都是模型，是数学表达式，是数据的映射 阅读全文

摘要： 一.简介： 1.背景：模型是由数据驱动的，模型是用来处理数据的，最常见的数据形式有：图像和数值，这些可以用CNN或传统的DNN来进行处理，注意：这些网络结构实际是对样本特征进行提取和组合，每层的输出都是独立的，也就是说每层中的特征间都无关系，因为参数不一样，就算最后进行特征组合，也是在空间位置上将这 阅读全文

摘要： 一.简介 1.Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，主要用于数据处理（数据整理，操作，存储，读取等）和数据分析 2.http://pandas.pydata.org/和https://pandas.pydata.org/docs/p 阅读全文

摘要： 一.简介 1.主要用于科学计算，主要特点是ndarray数组 2.http://www.numpy.org/ 3.https://numpy.org/doc/1.18/numpy-ref.pdf 二.ndarray类 1.简介：n维数组 （1）相当于python中的容器对象（比如列表），执行效率更高 阅读全文

摘要： 一.相关知识 1.向量空间（线性空间）：向量张成的空间（简单来说，就是一些向量及其线性组合组成的集合，而且这个集中定义了一些代数运算，张：向量的线性组合） 2.维度：Rn表示n维实数集的向量空间，n表示向量的维度，也就是需要描述一个向量（或者说是一个数学对象）所需要的参数个数，R表示每个参数是在实数 阅读全文

摘要： 一.基本概念 1.无监督学习：数据无标签或者说是未知的，目标是通过对无标记数据的学习来揭示数据的内在性质和规律。主要研究方向有聚类，主要方法有降维 二.聚类 1.聚类：将数据样本划分为若干个通常是不相交的子集，这样每个子集就是一簇或者说是一类，每一类代表类中数据的某些规律，而且这个规律不在其他类中适 阅读全文

摘要： 一.相关概念 1.集成思想：我们的目标是探寻数据的规律，试图找到一个模型，通过学习数据来增强模型表现数据真实规律的性能，但是，我们是不知道数据真实规律对应的模型的，我们只是假设一个能够表现数据的模型，然后通过训练数据来改善它，即使到最后，这个模型也不能完完全全表现数据，不能表现的部分也就是误差，因此 阅读全文

摘要： 一.相关知识 1.背景：从一颗受精卵成长为一个复杂的多细胞生物，神经系统在生物的成长中起着主导作用，神经系统分为中枢神经系统和周围神经系统两大部分主要组成。其中中枢系统主要分布在脑和脊髓中，分布在脑部的神经系统主要起传递、储存和加工信息，产生各种心理活动，支配与控制生物行为的作用。我们把人的这种特性 阅读全文