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- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-5 线性可分
References： a.白话机器学习的数学》
61510编辑于 2022-11-08 - 来自专栏悟道
2-5 快速幂模板
这个就是在快速乘的基础上改一下 sum=0--->sum=1 x+=x--->x*=x //快速幂模板 public double quickPow(double x,long y){ double sum=1; while(y>0){ if((y&1)==1){ sum*=x; } x*=x; y=y>>1; }
36820发布于 2021-06-01 - 来自专栏九彩拼盘的叨叨叨
学习前端 第4周 第2-5天
了解什么叫响应式。 了解CSS3 Media Queries 了解Bootstrap 了解Bootstrap的全局 CSS 样式。特别是其中的栅格系统。 作业 用Bootstrap做页面 http://www.bootcss.com/ 。交互不需要实现
21810发布于 2018-08-27 - 来自专栏Hank’s Blog
2-5 R语言基础 factor
#因子：分类数据 #有序和无序 #整数向量+标签label #Male/Female #常用于lm(),glm()
46010发布于 2020-09-16 - 来自专栏NetCore 从壹开始
2-5 安装容器Web工具：Docker Portainer
现在已经习惯了容器化了，不仅可以很快的配合CICD来实现部署，同时主要是也能解决一些疑难杂症，比如在Linux中经常会有各种图形图像的依赖包问题。特别是内网环境。
1K20编辑于 2023-01-09 - 来自专栏刷题笔记
2-5 Two Stacks In One Array (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101173005 2-5 Two Stacks In One Array (20 分) Write
81830发布于 2019-11-08 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-5 线性表之循环链表
2-5 线性表之循环链表 循环链表就是链表首尾相接连成一个环，可以用单链表 和 循环链表来实现。
44640发布于 2019-07-02 - 来自专栏刷题笔记
2-5 修理牧场 (35 分)【优先队列】
2-5 修理牧场 (35 分) 农夫要修理牧场的一段栅栏，他测量了栅栏，发现需要N块木头，每块木头长度为整数Li个长度单位，于是他购买了一条很长的、能锯成N块的木头，即该木头的长度是Li的总和
1.1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏数据科学与人工智能
【深度学习】深度学习
深度学习的起源 深度学习（Deep Learning）是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。深度学习属于无监督学习。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。 深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构，实现复杂函数逼近，表征输入数据分布式表示，并展现了强大的从少数样本集中学习数据集本质特征的能力。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。 深度学习正是希望通过模拟人脑多层次的分析方式来提高学习的准确性。 深度学习的动机 学习基于深度架构的学习算法的主要动机是： ①不充分的深度是有害的； 在许多情形中深度2就足够(比如logicalgates, formal[threshold] neurons
2.6K72发布于 2018-02-27 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-5：杂合率检验
一般自然群体，基因型个体的杂合度过高或者过低，都不正常，我们需要根据杂合度进行过滤。偏差可能表明样品受到污染，近亲繁殖。我们建议删除样品杂合率平均值中偏离±3 SD的个体。
2.5K20发布于 2020-04-27 - 来自专栏智能大数据分析
【深度学习基础】深度学习导论
本专栏将开启机器学习之旅，并特别关注深度学习（deep learning，DL）的基础知识。深度学习是一套强大的技术，它可以推动计算机视觉、自然语言处理、医疗保健和基因组学等不同领域的创新。 数据集的由小变大为现代深度学习的成功奠定基础。在没有大数据集的情况下，许多令人兴奋的深度学习模型黯然失色。就算一些深度学习模型在小数据集上能够工作，但其效能并不比传统方法高。 深度强化学习（deep reinforcement learning）将深度学习应用于强化学习的问题，是非常热门的研究领域。 四、起源 为了解决各种各样的机器学习问题，深度学习提供了强大的工具。虽然许多深度学习方法都是最近才有重大突破，但使用数据和神经网络编程的核心思想已经研究了几个世纪。 虽然深度学习是机器学习的一个子集，但令人眼花缭乱的算法和应用程序集让人很难评估深度学习的具体成分是什么。这就像试图确定披萨所需的配料一样困难，因为几乎每种成分都是可以替代的。
85910编辑于 2025-01-22 - 来自专栏阿泽的学习笔记
深度学习的深度学习路程
MyEncyclopedia 公众号主浙大本硕毕业后在BAT做资深工程开发，精通Java，算法和大数据开发，本可以靠着工程能力成为P9，但出于对AI的强烈兴趣，在业余时间，自学多年，从理论到实践，并最终转行到知名公司任资深机器学习岗 MyEncyclopedia 公众号提炼自己在AI多个领域的学习心得体会：深度学习，强化学习，统计机器学习，算法与工程实现。同时，用上述多个视角来全面看待问题，坚持从第一性原理出发理解推导。 目前，MyEncyclopedia 系列文章包括 深度学习论文解析 深度强化学习实践和理论 基础统计和统计机器学习 多维度思考算法题 动手学 Sutton 强化学习教程 将来，会逐渐完善已有系列并涉及 GNN，NLP，CV，KG，RL 方向的前沿论文和动手实践，并致力于寻求联系 深入数学理论，进一步用动画来可视化，建立直觉的联系 创意编程，用深度学习，强化学习实践cool idea 如果你也想更广更深的学习深度学习和算法的话
1.5K10发布于 2021-07-06 - 来自专栏ShowMeAI研究中心
深度学习教程 | 深度学习概论
有很多人想要学习深度学习的这些工具，并应用它们来完成一些智能化应用，吴恩达老师的《深度学习专业课程》是一个非常好的资源和学习起点。 [AI是新的生产力] AI是新的生产力。 显然，AI的各个分支中，发展的最为迅速的就是深度学习。因此现在，深度学习是在科技世界中广受欢迎的一种技术。 推荐文章 深度学习教程 | 深度学习概论 深度学习教程 | 神经网络基础 深度学习教程 | 浅层神经网络 深度学习教程 | 深层神经网络 深度学习教程 | 深度学习的实用层面 深度学习教程 | 神经网络优化算法 深度学习教程 | 网络优化：超参数调优、正则化、批归一化和程序框架 深度学习教程 | AI应用实践策略（上） 深度学习教程 | AI应用实践策略（下） 深度学习教程 | 卷积神经网络解读 深度学习教程 | 经典CNN网络实例详解 深度学习教程 | CNN应用：目标检测 深度学习教程 | CNN应用：人脸识别和神经风格转换 深度学习教程 | 序列模型与RNN网络 深度学习教程 | 自然语言处理与词嵌入
3.4K51编辑于 2022-04-15 - 来自专栏Brian
深度学习笔记-深度学习实战
深度学习实战 前面总结了吴恩达的深度学习课程笔记，博主把后续的深度学习课程笔记总结记录到个人博客里面，以供学习和交流使用。今天总结的是深度学习的超参数调试、正则化和梯度检验。 改善神经网络 依次通过数据集、偏差方差、正则化、梯度爆炸和消失来掌握深度学习的基础理论。 高偏差(训练数据集)->选择一个新的网络模型(含有更多的深度学习层数和隐藏节点数的模型)->重复迭代训练直到偏差降下来为止即模型拟合数据(偏差降到可接受的范围)->检查方差是不是过高(验证数据集)->如果方差过高 ，深度学习网络是如何来实现L2正则化的呢？ 深度学习算法采用BP进行逐步迭代求解参数w和b，那么我们加入正则化后如何进行处理呢？
1.8K60发布于 2018-06-13 - 来自专栏算法微时光
深度学习之初识深度学习
注：本文内容摘自书籍<<Python深度学习 >> 深度学习的优势 深度学习从数据中进行学习时有两个基本特征: 第一,通过渐进的、逐层的方式形成越来越复杂的表示; 第二,对中间这些渐进的表示共同进行学习 总之,这两个特征使得深度学习比先前的机器学习方法更加成功。 梯度提升机,用于浅层学习问题;深度学习,用于感知问题。 为什么是深度学习,为什么是现在 深度学习用于计算机视觉的两个关键思想,即卷积神经网络和反向传播,在 1989 年就已经为人们所知。 此外,深度学习行业已经开始超越 GPU,开始投资于日益专业化的高效芯片来进行深度学习。 参考 书籍<<Python深度学习 >>
1.4K20发布于 2020-04-23 - 来自专栏算法微时光
深度学习之初识深度学习
什么是深度学习（Deep Learning） 人工智能、机器学习与深度学习 人工智能诞生于 20 世纪 50 年代,当时计算机科学这一新兴领域的少数先驱开始提出疑问:计算机是否能够“思考” 我们今天仍在探索这一问题的答案 因此,人工智能是一个综合性的领域,不仅包括机器学习与深度学习,还包括更多不涉及学习的方法。 深度学习是机器学习的一个分支领域:它是从数据中学习表示的一种新方法,强调从连续的层(layer)中进行学习,这些层对应于越来越有意义的表示。 “深度学习”中的“深度”指的并不是利用这种方法所获取的更深层次的理解,而是指一系列连续的表示层。 数据模型中包含多少层,这被称为模型的深度(depth)。 参考 <<Python深度学习 >> 神经网络 深度学习入门：一句话告诉你什么是神经网络（CNN,RNN,DNN）
1.3K10发布于 2020-04-23 - 来自专栏数据科学与人工智能
【深度学习】深度学习趋势与框架
2015 年结束了，是时候看看 2016 年的技术趋势，尤其是关于深度学习方面。新智元在 2015 年底发过一篇文章《深度学习会让机器学习工程师失业吗？》，引起很大的反响。 深度学习，或者更宽泛地说——使用联结主义架构的机器学习算法，可能会让机器学习算法变成过去时，因为深度学习算法还远远不是饱和状态。 新智元整理了业内人士关于 2016 年的深度学习技术展望，以及 2015 年深度学习最流行的 10 大框架。 我们会看到深度学习在非监督学习和增强学习方面的突出表现。 Eli David：Deep Instinct CTO 在过去两年，我们看到了深度学习在各个领域获得很大突破。 MXNetJS 允许你在各种计算图像中，运行最新水平的深度学习预测，并给客户端带来深度学习的乐趣。
1.6K50发布于 2018-02-27 - 来自专栏数据科学与人工智能
【深度学习】深度学习入门资源索引
深度学习（Deep Learning）属于非常前沿的学科，没有现成的的综合型教材，主要是通过阅读大量论文和代码练习来学习。 代码方面推荐使用python为基础的theano框架，因为它比较偏底层，可以从细节掌握如何构建一个深度学习模块，而且方便结合python在数据领域的其它积累，例如numpy。 5、自然语言处理中的深度学习： http://cs224d.stanford.edu/ 本教程则偏重于深度学习在自然语言处理领域的运用，词向量等方面知识由此深入。 9、机器学习教程 https://www.cs.ox.ac.uk/people/nando.defreitas/machinelearning/ 牛津大学的机器学习课程，讲到了大量深度学习和强化学习的内容 11、去kaggle实战玩玩吧 http://www.kaggle.com/ 来源：深度学习实验室
1.4K80发布于 2018-02-27 - 来自专栏全栈程序员必看
深度学习—1.认识深度学习
一、人工智能、机器学习、深度学习的关系 通过一张图像来解释人工智能、机器学习。深度学习三者关系。 ，但在手动特征提取过程中工程庞大，逻辑复杂非常耗时，依恋经验； （3）深度学习是一种高效的机器学习算法，将特征提取与算法融合到一起让机器学习进行分辨。 三者关系如下图所示： 如上图所示 ，深度学习和机器学习的区别在于特征提取和算法的过程，机器学习依靠人工提取，提取过程与算法是分开的；而深度学习特征提取与算法是在一起的，深度学习是机器学习领域的一个新的方向 那么我们来定义一下深度学习： 深度：多层的人工神经网络结构，可以只有一层，也可以有很多层 学习：通过大量的数据进行学习，正向传播到最终到达输出层，通过误差的反向传播进行模型网络的不断修正。 二、 深度学习入门 2.1 生物神经网络 生物神经网络（Biological Neural Networks）一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。
1.3K21发布于 2021-10-08 - 来自专栏JNing的专栏
深度学习: 深度学习框架 横向对比
Tensorflow 由 Python API 编写，通过 C/C++引擎 加速； 使用 数据流图 生成 深度学习 中 最常见的 基本单元 。 指定的默认graph 中进行操作) Session (会去遍历那些具有依赖关系的op) Operation (节点) ---- [1] TensorFlow和Caffe、MXNet、Keras等其他深度学习框架的对比
1.3K20发布于 2018-09-28
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