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机器学习的1000+篇文章总结

本文收集和总结了有关机器学习的1000+篇文章,由于篇幅有限只能总结近期的内容,想了解更多内容可以访问:http://www.ai2news.com/, 其分享了有关AI的论文、文章、图书。

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bat机器学习面试1000题系列(第150~279题)_leadai学院的博客-爱代码爱编程

长文~可先收藏再看哟~ 150、在感知机中(Perceptron)的任务顺序是什么?深度学习 DL基础 易1 随机初始化感知机的权重2 去到数据集的下一批(batch)3 如果预测值和输出不一致,则调整权重4 对一个输入样本,计算输出值  A. 1, 2, 3, 4  B. 4, 3, 2, 1  C.

机器学习文献综述_a1742326479的博客-爱代码爱编程_机器学习文献综述

机器学习文献综述 一、背景介绍 数据库:百度词条、知网数据库。检索式:机器学习 检索结果及分析: 机器学习有下面几种定义: “机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。 “机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。 “机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。” 一

干货|机器学习开端综述(入门必看系列)_grantpole的博客-爱代码爱编程_机器学习的开端

1.引言 本来这系列文章是准备各个击破讲解下传统机器学习常用算法,但是突然发现没有对机器学习算法做一个整体的介绍,本篇机器学习开端综述带大家过一遍传统机器学习算法,基本思想和用途,本文谨代表我个人的观点和感悟,希望对大家有

机器学习专栏综述-爱代码爱编程

专栏说明 首先要对许多被机器学习字样吸引过来的读者道歉,因为机器学习学科知识无有尽涯而作者本人才资有限,故所讲之内容一来窄,二来浅;在窄与浅之间,作者本人更倾向于取窄求深,不求问道多寡,但探极致;因此作者本人对专栏的要求如

机器学习文章汇总-爱代码爱编程

机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。 一个更精确的定义:如果计算机程序对于任务 T 的性能度量 P 通过经验 E 得到了提高,则认为此程序对经验 E 进行了学习。 为了便于理解

机器学习综述论文笔记:Machine Learning: A Review of Learning Types-爱代码爱编程

机器学习review Paper:Machine Learning: A Review of Learning Types 这是一篇关于机器学习的综述,里面简述了各种现有的机器学习技术。 1 主要的方法:监督、无监督、强化 1.1 监督学习 数据格式:特征 + 标签 学习目标:到从输入到输出的映射函数 根据输出变量划分,监督学习又可以分为分类和回归

YOLOV5代码解析——优化器-爱代码爱编程

YOLOV5代码解析——优化器 摘要 本博文用来记录yoloV5优化器的设置,文章通过yolov5官方代码解析optimizer优化器的用法。Optimizer 模型参数共分为三组卷积神经网络的权重参数weights ,卷及神经网偏置参数bias,批归一化的权重参数weights . 代码实现如下: # Optimizer nbs = 64

yolo中的超参数进化-爱代码爱编程

yolo中的超参数进化 (一)、yolov5中的超参数进化列表,括号里分别为(突变规模, 最小值,最大值) meta = {'lr0': (1, 1e-5, 1e-1), 'lrf': (1, 0.01, 1.0), 'momentum': (0.3, 0.6, 0.