摘要： 一、下载 1、下载opencv-python 网址：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/opencv-python/ 下载后如下所示： 2、下载opencv-contrib-python 网址：https://mirrors.aliyun.com/pypi/ 阅读全文

摘要： 一、什么是深度学习 1.人工智能（AI, Artificial Intelligence） 这是最广泛的概念，指的是使机器能够模拟人类智能行为的技术和研究领域。AI包括理解语言（NLP、循环神经网络）、识别图像（卷积神经网络CNN，CV即计算机视觉Computer Vision）、解决问题等各种能力 阅读全文

摘要： 一、过拟合与欠拟合 1、回归任务的过拟合和欠拟合 拟合反应速率(rate)与温度(temperature)数据，预测85度时的反应速率。 （1）、good fit 好的模型的预测结果如下图，即开口向下的抛物线， 这是一个回归的任务，由于数据点不符合线性分布，故不是线性回归，可以理解为多项式回归，即二 阅读全文

摘要： 一、降维算法概述 1.降维算法概述 降维就是一种针对高维度特征进行的数据预处理方法，是应用非常广泛的数据预处理方法。 降维算法指对高维度的数据保留下最重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度的目的。在实际的生产和应用中，在一定的信息损失范围内，降维可以节省大量的时间和成本。 阅读全文

摘要： 一、决策树(Decision Tree) 1、逻辑回归VS决策树 任务:根据用户的学习动力、能力提升意愿、兴趣度、空余时间，判断其是否适合学习本门课程。 （1）、如果用逻辑回归模型框架 逻辑回归是把四个属性直接丢给模型，建立逻辑回归的方程，预测出对应分类的概率。 （2）、如果用决策树模型框架 问:想 阅读全文

摘要： 一、异常检测(Anomaly Detection) 识别数据中异常的数据点 任务一:根据设备上传感器1与2的数据自动监测设备异常工作状态 其中：sensor就是传感器的意思。 任务二:自动寻找图片中异常的目标 更多案例: （1）、异常消费检测(商业) （2）、劣质产品检测(工业) （3）、缺陷基因检 阅读全文

摘要： 一、无监督学习Unsupervised Learning 1、无监督学习 任务:下边六个实例，根据自己喜欢的方式分成两组 让计算机将下面的六张图片分成两类 方式一:站着(1、2)或坐着(3、4、5、6)方式二:全身(1、2、3)或半身(4、5、6)方式三:蓝眼球(1、2、3、5)或不是蓝眼球(4、6 阅读全文

摘要： 一、分类问题Classification 分类案例 1、实例:垃圾邮件检测 任务输入:电子邮件输出:此为垃圾邮件/普通邮件 流程（1）、标注样本邮件为垃圾/普通邮件(人) （2）、获取批量的样本邮件及其标签，学习其特征(计算机) （3）、针对新的邮件，自动判断其类别(计算机) 特征用于帮助判断是否为 阅读全文

摘要： 一、机器学习介绍 1、什么是机器学习？ 机器学习是实现人工智能的最主流方法。它涉及到算法和统计模型的使用，使得计算机系统能够从数据中“学习”和改进任务的执行，而不是通过明确的编程来实现。机器学习包括多种技术，如线性回归、支持向量机（SVM）、决策树等。 第十个月的工资：y0*1.19 把月份和工资数 阅读全文

摘要： 一、自然语言处理NLP概述 自然语言处理（Nature language Processing, NLP）研究的主要是通过计算机算法来理解自然语言。对于自然语言来说，处理的数据主要就是人类的语言，例如：汉语、英语、法语等，该类型的数据不像我们前面接触的过的结构化数据、或者图像数据可以很方便的进行数值 阅读全文