摘要：
Python人工智能参考 循环神经网络（RNN）基础篇 一、总结 一句话总结： 循环神经网络的隐藏层的值s不仅仅取决于当前这次的输入x，还取决于上一次隐藏层的值s。权重矩阵 W就是隐藏层上一次的值作为这一次的输入的权重。 1、有神经网络的情况下，为什么需要循环神经网络？ 普通神经网络只能单独的取处理 阅读全文
posted @ 2020-06-16 00:42
范仁义
阅读(825)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Python人工智能参考 3、人工智能知识注意 一、总结 一句话总结： 人就是太容易自以为是，越无知，越愚蠢，越容易自以为是。像《三国演义》里面的袁术和袁绍就是这样的典范。生活中人也很容易这样。 1、人工智能做脸部识别的实质？ 简单的求导和简单的矩阵运算，合在一起居然可以做脸部识别 2、求导数为什么 阅读全文
posted @ 2020-06-15 21:25
范仁义
阅读(206)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Python人工智能参考 什么是词向量 一、总结 一句话总结： 词向量技术是将词转化成为稠密向量，并且对于相似的词，其对应的词向量也相近。 1、机器学习中词的两种表示形式？ 离散表示：向量中只有一个维度的值为1，其余维度为0，这个维度就代表了当前的词。苹果[0，1，0，0，0，……] 分布式表示：分 阅读全文
posted @ 2020-06-15 21:14
范仁义
阅读(557)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Python人工智能参考 卷积神经网络 一、总结 一句话总结： 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像 卷积神经网络中 上层的点只对应下层的几个点，表示一个特征 1、卷积神经网络中的池化的作用是 阅读全文
posted @ 2020-06-15 17:08
范仁义
阅读(623)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Python人工智能参考 2、人工智能知识注意 一、总结 一句话总结： 机器学习常用的算法就十几个，而且还是解决不同问题的，所以学起来其实并不难 1、矩阵和求导的关系？ 对矩阵求导就是求矩阵的转置 2、人工智能和微积分和线性代数的关系？ 微积分和线性代数的关系：函数可以多项展开变成多项式，多项式肯定 阅读全文
posted @ 2020-06-15 15:44
范仁义
阅读(160)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Python人工智能参考 决策树 一、总结 一句话总结： 决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3, C4.5和CART等。决策树可以帮助我们解决分类与回归两类问题。 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结 阅读全文
posted @ 2020-06-14 15:54
范仁义
阅读(368)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Python人工智能参考 线性回归（Linear Regression） 一、总结 一句话总结： 线性回归是回归问题中的一种，线性回归假设目标值与特征之间线性相关，即满足一个多元一次方程。y=wx+b 1、什么是回归分析？ a、【研究因变量和自变量之间的关系】：回归分析是一种预测性的建模技术，它研究 阅读全文
posted @ 2020-06-14 15:33
范仁义
阅读(823)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Python人工智能参考 分类和回归的区别 一、总结 一句话总结： 定量输出称为回归，或者说是连续变量预测；比如预测明天的气温是多少度，这是一个回归任务； 定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。比如预测明天是阴、晴还是雨，就是一个分类任务。 二、分类和回归的区别 转自或参考：回归(regressi 阅读全文
posted @ 2020-06-14 14:28
范仁义
阅读(1146)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Python人工智能参考 最小二乘法小结 一、总结 一句话总结： 最小二乘法是用来做函数拟合或者求函数极值的方法。在机器学习，尤其是回归模型中，经常可以看到最小二乘法的身影 1、最小二乘法矩阵法？ 最小二乘法矩阵法比代数法要简洁，且矩阵运算可以取代循环，所以现在很多书和机器学习库都是用的矩阵法来做最 阅读全文
posted @ 2020-06-14 11:50
范仁义
阅读(464)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Python人工智能参考 最小二乘法 一、总结 一句话总结： 1、最小二乘法：目标函数=∑(观测值−理论值)^2 2、最小二乘法求导：对最小二乘法求导之后，就是求算术平均数了，所以可以初步理解为算术平均数使波动最小 1、最小二乘法的作用？ 用于拟合曲线：找一些点适合的曲线，比如这些点对应的曲线是一次 阅读全文
posted @ 2020-06-14 11:38
范仁义
阅读(429)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号