此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记，目前已完结，点击进入全集目录 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第三 ...

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覆盖Python、机器学习、深度学习三大模块,配套Kaggle级实战项目,从基础语法到模型部署的完整学习路径。解决AI学习碎片化问题,提供从理论到实战的完整体系,包含特征工程、模型调优等工业级技能训练。 ...

一．目前我校主要研究方向就是目标检测，所以首先应对目标检测有初步了解。目标检测属于计算机视觉中的一个热门方向，主要应用于物体、人、动物识别、动作识别等。结合我校农业研究方向，通过目标检测，可以用来检测瓜果、蔬菜的成熟度、可以用来识别花卉、土壤营养分析、蔬菜采摘等。我国为农业大国，通过在农业工程中运用 ...

前言 孤立森林，一种非常高效快速的异常检测算法 开始探索 scikit-learn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.ensemble import IsolationForest rng = np.ran ...

PyTorch 的矩阵操作 注意： 无论是torch.f()还是tensor.f()，都是返回新的Tensor，不会修改原始的tensor 单个tensor 初始化 empty 用于创建一个未初始化的张量，其值是随机的 与torch.randn的区别在于，torch.randn是从正态分布中采样的 ...

前言 彩笔运维勇闯机器学习：KNN算法，它也是分类中的一种 开始探索 scikit-learn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_spli ...

什么是激活函数 激活函数，属于神经网络中的概念。 激活函数，就像神经元的开关，决定了输入信号能否被传递，以及以什么形式传递。 为应对不同的场景，激活函数不断发展出了各种实现。它们存在的意义，就是为信号传递赋予不同种类的“非线性”特征，从而让神经网络能够表达更为丰富的含义。 本文旨在梳理常见的 40 ...

最近在配置YOLO（You Only Look Once）进行物体检测和图像分割任务时，发现默认安装的情况下，YOLO使用的是CPU进行计算。 这对于需要处理大量图像或实时检测的任务来说，效率明显不足。 本文将详细介绍如何将YOLO从CPU模式切换到GPU模式，显著提升运行效率。 1. 配置步骤 1 ...

前言 本文讨论的GBDT算法，也是基于决策树 开始探索 scikit-learn 老规矩，先上代码，看看GBDT的用法 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassi ...

前言 彩笔运维勇闯机器学习，今天我们来讨论一下lasso回归，本期又是一起数学推理过程展示 坐标下降法 目标找到一组参数，使目标函数值最小。比如\(f(x,y)=3x^2+5xy+10y^2\)，要找到\(x,y\)使得\(f(x,y)\)取值最小 \[x_j^{(k+1)} = \arg \min ...

前言 彩笔运维勇闯机器学习，今天我们来讨论一下梯度下降法 梯度 首先要搞明白什么是梯度，那就要先从导数说起 导数 函数\(y=f(x)\)的自变量\(x\)在一点\(x_0\)上产生一个增量\(\Delta x\)时，函数输出值的增量\(\Delta y=f(x_0 + \Delta x)-f(x_ ...

前言 随机森林的出现，是为了解决决策树对训练数据过拟合的问题而出现的。决策树在训练的工程中，可以让每一个叶子节点的不确定性降为0（即熵或者基尼指数为0），这样做可能把训练数据中的偶然性、异常值或噪声也当成了“规 律”去学习了 对于复杂高维的数据，随机森林的算法可以更好的泛化能力 开始探索 sciki ...

温馨提示：本文共有8472个字，平均阅读时间约为34分钟 大家可以快速查看自己感兴趣的内容点击下面的目录： 目录模型简介整体架构Encoder结构输入阶段输入嵌入（Input Embedding）位置编码（Position Encoding）输入向量构建Attention结构自注意力机制 Self- ...

前言 决策树是一种常用的机器学习模型，用于分类和回归任务，它通过模拟“树”的结构来对数据进行决策。本节我们详细讨论的是决策树中的分类任务 开始探索 scikit-learn 假设以下运维场景 CPU 低：<40% 中：40%~70% 高：>70% 内存 低：<60% 中：60%~85% 高：>85% ...

目录机器学习基本理论机器学习三要素机器学习方法分类建模流程特征工程什么是特征工程特征工程有什么特征选择特征转换特征构造特征降维常用方法模型评估和模型选择损失函数经验误差欠拟合和过拟合正则化交叉验证模型求解算法解析法梯度下降法牛顿法和拟牛顿法模型评价指标回归模型评价指标分类模型评价指标 机器学习基本理 ...