深度学习是后续学习自然语言处理，强化学习，计算机视觉等细分领域的基础，深度学习的应用也非常广泛，各个学科都会涉及，所以建议大家掌握基本的深度学习理论知识深度学习的理论可能会比机器学习更复杂一点，因为其中的数据流向是一个比较困难的点，很多同学学了很久都搞不清楚每个模块输入和输出的数据shape和类型这一期主要是给大家推荐一个深度学习理论教程：可以按照下面的学习计划来学习，总共六周的计划安排下面是具体

目录1. LeNet（90/98）诞生于1990年，在手写体字符识别领域创造性的引入了卷积神经网络的基本操作，意义重大，可以说是现代卷积神经网络的发展起点。1.1思路引入卷积层+池化层等结构1.2 网络结构输入图像分辨率：28x28结构：（1）卷积层1：5x5 --->输出4个24×24大小的特征图；（2）池化层1：平均池化层 2x2；（3）卷积层2：5x5 --->输出12个8x8大小的特征图；

简单分成几步，完成上面几步，这样你就是一个不错的入门选手了。再看看书，就是一个只需要你部就班就能成为高手的路！

深度学习的入门门槛已经被这些优秀的课程拉得很低了。吴恩达给了你理论框架，小土堆给了你API入门，刘二大人给了你原理解析，李沐给了你深度剖析。但没有人能替你走完最后一公里，那就是自己动手做一个完整的项目。你问要不要看李沐，我的回答是：要看的，但别现在看。先去Kaggle上找个入门比赛，或者去GitHub上找个开源项目，把它跑通，改超参数，调模型，看它从准确率70%提升到85%的过程。那种成就感，比听

实现一个简单的MLP类：# 用模型参数声明层。这里，我们声明两个全连接的层# 调用MLP的父类Module的构造函数来执行必要的初始化。# 这样，在类实例化时也可以指定其他函数参数，例如模型参数params（稍后将介绍）self.hidden = nn.Linear(20, 256) # 隐藏层self.out = nn.Linear(256, 10) # 输出层# 定义模型的前向传播，即如何根据

机器学习中，决策树是一个预测模型，树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表某个可能的属性值，而每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。例如，建立人口身高模型，很难有人力与物力去统计全国每个人的身高，但是可以通过采样，获取部分人的身高，然后通过最大似然估计来获取分布的均值与方差。随机森林算法（Random Forest）的名称由 1995 年由贝尔实验室提出的rando

作为大数据从业者，“甲方爸爸”们各种稀奇古怪的要求中一定会有一条“使用最新最前沿技术”的咒语，这就需要萌新程序猿们及时了解和掌握最新的机器学习算法，而大模型，正是你最忠诚的助手和强大的武器，毕竟“双剑合璧”，才能“天下无敌”！但是，三者的复杂性、训练策略、对于缺失值的处理方式等，却又各有不同，需要根据实际情况选择恰当的模型进行应用。先利用数据集中的“有标签数据”进行模型训练，然后将“无标签数据”输

4、LR模型找到的那个超平面，是尽量让所有点都远离他，而SVM寻找的那个超平面，是只让最靠近中间分割线的那些点尽量远离，即只用到那些支持向量的样本。聚类和分类，回归的区别是，分类和回归的训练数据都是有标签，从而给预测数据打上标签，聚类的训练数据是没有标签，通过学习，给数据打上标签。，是找到一个函数，使得函数与目标数据的误差最小，即用一条直线代表目标数据，从而可以预测数据。，简而言之是给数据分类，给

机器学习是赋予机器从数据中学习知识的能力，这个过程并不需要人类的帮助（给出明确的规则），也就是说机器学习关注的是从数据中学习一种模式（pattern），即便数据本身存在问题（噪声），这也是机器学习算法和传统算法最根本的区别。传统的算法需要计算机被告知如何从复杂系统中找到答案，算法利用计算机的运算能力去寻找最佳结果。传统算法最大的缺点就是人类必须首先知道最佳的解决方案是什么，而机器学习算法并不需要人

人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，专注于创建可以执行通常需要人类智能的任务的系统。这些任务包括理解自然语言、识别模式、做出决策和从经验中学习。人工智能是一个广泛的领域，有许多子领域，每个子领域都有其独特的目标和专业。人工智能有哪些不同类型？随着人工智能的日益普及，人们以各种方式讨论了这项技术。为了简化本文的其余部分，重要的是要了解不同类型的 AI。这是我们今天与之交互的最常见的人工智能形式。