机器学习之深度学习
机器学习和深度学习的 5 个关键区别
前言 大多数人没有意识到机器学习是人工智能（AI）的一种，它诞生于20世纪50年代。1959年，亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）编写了第一个计算机学习程序，在这个程序中，IBM计算机玩跳棋的时间越长，它就越擅长。快进到今天，当人工智能不仅仅是尖端技术，相关工作薪资高，工作令人兴奋。机器学习工程师的需求量很大，无论是数据科学家还是软件工程师都不具备机器学习领域所需的技能。公司需要精通这两个
日期 2023-06-12 10:48:40
python数据分析、可视化、Scikit-learn、数据科学、机器学习、深度学习的区别2021.8.17
1、采集数据，书名、ISBN号、目录2、清洗数据，相同的ISBN号去重3、分类：python数据分析、可视化、Scikit-learn、数据科学、其他、机器学习、深度学习4、目录词云5、Scikit-learn：主要运用numpy、Scikit-learn、TensorFlow、Lasso回归、pandas、keras、SVM等工具库实现分类、相关分析、线性回归、神经网络模型。6、7、8、9、10
日期 2023-06-12 10:48:40
机器学习&深度学习基础（tensorflow版本实现的算法概述0）
tensorflow集成和实现了各种机器学习基础的算法，可以直接调用。 代码集：https://github.com/ageron/handson-ml 监督学习 1）决策树（Decision Tree）和随机森林 决策树： 决策树是一种树形结构，为人们提供决策依据，决策树可以用来回答yes和no问题，它通过树形结构将各种情况组合都表示出来，每个分
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习笔记 - 使用Keras和深度学习进行乳腺癌分类
一、数据集简介 乳腺组织病理学图像 浸润性导管癌 (IDC) 是所有乳腺癌中最常见的亚型。 为了给整个样本分配侵袭性等级，病理学家通常关注包含 IDC 的区域。
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习笔记 - 深度学习技巧备忘清单
一、数据处理 1、数据增强 深度学习模型通常需要大量数据才能正确训练。 使用数据增强技术从现有数据中获取更多数据通常很有用。 主要的总结在下表中。 更准确地说，给定以下输入图像，以下是我们可以应用的技术： 2、批量标准化 &n
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习笔记 - 深度学习、对话机器人、微软机器人框架
一、对话机器人概述 1、相关技术路线 （1）基于模板的对话机器人 基于模板的对话机器人是通过人工设定对话场景，并对每个应用场景编写一些有针对性的对话模板。基于模板的优点是准确度高，缺点是需要大量的人工工作，而且可扩展性差，随着产品的复杂度越来越高，可能
日期 2023-06-12 10:48:40ML之DL：机器学习领域发展最快的分支【深度学习】的发展史及其重要性节点之详细攻略
ML之DL：机器学习领域发展最快的分支【深度学习】的发展史及其重要性节点之详细攻略 目录 【深度学习】的发展历史及其重要性节点
日期 2023-06-12 10:48:40Interview之ML：机器学习算法工程师结构知识思维导图集合、求职九大必备技能之【数学基础、特征工程能力、模型评估和优化、机器学习基本概念/经典算法、深度学习算法、业务与应用】(持续更新)
Interview之ML：机器学习算法工程师结构知识思维导图集合、求职九大必备技能之【数学基础、特征工程能力、模型评估和优化、机器学习基本概念/经典算法、深度学习算法、业务与应用】(持续更新) 目录 机器学习算法工程师思维导图集合 一、数学基础 1.1、概率论 1.2、线性代数 1.3、微积分 1.4、凸优化 1.5、
日期 2023-06-12 10:48:40AI：一个20年程序猿的学习资料大全—人工智能之AI/机器学习/深度学习/计算机视觉/Matlab大赛——只有你不想要的，没有你找不到的
AI：一个20年程序猿的学习资料大全—人工智能之AI/机器学习/深度学习/计算机视觉/Matlab大赛——只有你不想要的，没有你找不到的 目录 (有偿提供，替朋友转载，扫描下方二维码提问，或者向博主扫描提问即可获得，2元/份) 机器学习 深度学习 Ma
日期 2023-06-12 10:48:40
Interview：算法岗位面试—2019秋招&校园招聘—算法工程师【机器学习、深度学习(偏图像)】秋招感悟：初期阶段的傲娇→中期阶段的紧张→后期阶段的蜕变
ML岗位面试：2019秋招&校园招聘—算法工程师【机器学习、深度学习(偏图像)】秋招感悟：初期阶段的傲娇→中期阶段的紧张→后期阶段的蜕变 Interview：算法岗位面试—2019秋招&校园招聘—算法工程师【机器学习、深度学习(偏图像)】秋招感悟：初期阶段的傲娇→中期阶段的紧张→后期
日期 2023-06-12 10:48:40
ML之模型文件：机器学习、深度学习中常见的模型文件(.h5、.keras)简介、h5模型文件下载集锦、使用方法之详细攻略
ML之模型文件：机器学习、深度学习中常见的模型文件(.h5、.keras)简介、h5模型文件下载集锦、使用方法之详细攻略 目录 ML/DL中常见的模型文件(.h5、.keras)简介及其使用方法 一、.h5文件 1、常见的h5文件下载 二、.keras文件 1、模型的保存和载入
日期 2023-06-12 10:48:40ML之DL：机器学习领域发展最快的分支【深度学习】的发展史及其重要性节点之详细攻略
ML之DL：机器学习领域发展最快的分支【深度学习】的发展史及其重要性节点之详细攻略 目录 【深度学习】的发展历史及其重要性节点
日期 2023-06-12 10:48:40Paper：机器学习、深度学习常用的国内/国外引用(References)论文参考文献集合(建议收藏，持续更新)
Paper：机器学习、深度学习常用的国内/国外引用(References)论文参考文献集合(建议收藏，持续更新) References 1、国外格式 [1] D. E. Rumelhart, G. E. Hinton, and R. J. Williams, “Learning representation
日期 2023-06-12 10:48:40Dataset：数据集集合(综合性)——机器学习、深度学习算法中常用数据集大集合(建议收藏，持续更新)
Dataset：数据集集合(综合性)——机器学习、深度学习算法中常用数据集大集合(建议收藏，持续更新) 目录 各大方向分类数据集汇总 本博客中存在的数据集简介 国内 1、学术界 2、工业界 国外 1、学术界 UCI数据库 StatLib---Datasets Archive 2、工业界
日期 2023-06-12 10:48:40*人工智能——机器学习与深度学习（持续更新中.......）
1 机器学习 有监督学习 通俗的理解机器学习 人工智能——监督学习 人工智能——线性回归（Python实现） 人工智能——多项式回归（Python） 人工智能——岭回归（Python
日期 2023-06-12 10:48:401.机器学习，深度学习，神经网络
自己开发了一个股票智能分析软件，功能很强大，需要的点击下面的链接获取： https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html 目录 1 绪论 1.1 概念介绍 1.2&nb
日期 2023-06-12 10:48:40Dlib——C++机器学习库，有传统机器学习的，也有深度学习的
Dlib的目标用户并没有Hyperopt-sklearn细分，它是一个基于C++语言的通用的机器学习和数据分析库。值得一提的是，虽然Dlib的确是由C++实现的，但它却提供了针对Python语言的API。 Dlib的官网称：Dlib是一个现代的C++工具包，实现了大量机器学习的相关算法和工具，可用于在C++环境下创建复杂的软件来解决现实问题。目前，Dlib在工业界和学术界都得到了广泛的应用，包括
日期 2023-06-12 10:48:40
【2021年更新】面向通信技术的机器学习和深度学习文献汇总
目录 综述信号检测、信号分类和比较信道编码和解码端到端通信的学习定位、传感和本地化安全性和鲁棒性毫米波通信资源分配其他类 参考IEEE的Library 附带源码的文献汇总 综述 • C. Jian
日期 2023-06-12 10:48:40【ML吴恩达】1 机器学习和深度学习和AI的区别
目录 1 What is machine learning?2 How machine learning works ?3 Examples of machine learning4 Major machine
日期 2023-06-12 10:48:40【机器学习】深度学习20个笔试题
请不要在题上写画答案，写在答题纸上 假设你训练SVM后，得到一个线性决策边界，你认为该模型欠拟合。在下次迭代训练模型时，应该考虑: A、增加训练数据 B、减少训练数
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习，深度学习相关介绍
最近看了周志华老师的书，主要内容如下,涉及到很多机器学习的知识点: by [2017.12.29 更新 denny shenzhen 59888745@qq.com] 1.线性模型： 线性回归；多元线性回归；广义线性回归； 二分类问题， 3．在样本空间找一个超平面，将不同类别的样本分开； 2.决策树:CSL,ID3,C4.5算
日期 2023-06-12 10:48:40李宏毅机器学习_7-4为何要“深度学习
一、deep更有效率，更少的数据 模块化，类似函数一样 可以用更少的训练数据，多个浅层分类的叠加 DEEP会更有效率。 二、deep能端到端训练，省略很多人为
日期 2023-06-12 10:48:40一个“人工智能Python机器学习与深度学习”课程表
简 介： 对于来自于邮件的一封Python培训课程中的内容表格进行整理，用于未来课程体系建设中的参考。 关键词： python，人工智能，深度学
日期 2023-06-12 10:48:40史上最全的机器学习深度学习面经总结
史上最全的机器学习深度学习面经总结 提示：19年之后的面经,扩大了范围包括了cv,推荐,语音等面经中的知识点, 同时增加了那三本面经书的内容一些github上一些比较火的项目,大部分问题是重复的,去重之后其
日期 2023-06-12 10:48:40机器人、威胁情报、对抗机器学习以及深度学习是如何影响安全领域的
安全数据科学正在蓬勃发展，有报告显示安全分析市场将在2023年达到八十亿美元的价值， 26%的增长率。这要感谢不屈不挠的网络攻击。如果你想要在2017年走在不断涌现的安全威胁的前面，那么投资在正确的领域是很重要的。在2016年3月，我写了一篇《2016年需要注意的4个趋势》。而2017年的文章由我与来自Netflix的Cody Rioux合作，带来他的平台化视角。我们的目标是帮助你为2017年的每
日期 2023-06-12 10:48:40随时更新———个人喜欢的关于模式识别、机器学习、推荐系统、图像特征、深度学习、数值计算、目标跟踪等方面个人主页及博客
原文博客地址：https://blog.csdn.net/zhangping1987/article/details/29554621 目标检测、识别、分类、特征点的提取 David Lowe：Sift算法的发明者，天才。 Rob Hess：sift的源码OpenSift的作者ÿ
日期 2023-06-12 10:48:40人工智能(AI)、机器学习、深度学习 的关系
文章目录 人工智能、机器学习、深度学习的关系1.人工智能2.机器学习监督学习和无监督学习 (unsupervised learning) 3.深度学习 人工智能、机器学习、深度学习的关系
日期 2023-06-12 10:48:40简单读懂人工智能：机器学习与深度学习是什么关系
引言：随着AlphaGo战胜李世石。人工智能和深度学习这些概念已经成为一个很火的话题。人工智能、机器学习与深度学习这几个关键词时常出如今媒体新闻中，并错误地被觉得是等同的概念。本文将介绍人工智能、机器学习以及深度学习的概念。并着重解析它们之间的关系。本文将从不同领域须要解决的问题入手。依次介绍这些领域的基本概念以及解决领域内问题的主要思路。 本文选自《Tensorflow：实战Googl
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习&深度学习资料
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1) 机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2) 《机器学习&&深度学习》 视频课程资源
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习——深度学习之卷积神经网络（CNN）——AlexNet卷积神经网络结构
目录 一、AlexNet卷积神经网络结构模型 1、数据库ImageNet 2、AlexNet第一层卷积层 二、AlexNet卷积神经网络的改进 1、非线性变化函数的改变——ReLU 2、最大池化（Max Pooling）概念的提出——卷积神经网络通用 1）池化层 2）最大池化 问题1
日期 2023-06-12 10:48:40最值得学习和最具潜力的 44 个顶级开源项目，包括关于机器学习、深度学习、强化学习、语音识别、自然语言处理、计算机视觉、自动建模和分布式平台等等
最值得学习和最具潜力的 44 个顶级开源项目，包括关于机器学习、深度学习、强化学习、语音识别、自然语言处理、计算机视觉、自动建模和分布式平台等等。 I . 适用于经典机器学习的工具 一、SciKit-lea
日期 2023-06-12 10:48:40