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深度学习基础-Chapter 01-感知机和全连接
初学小小白,个人笔记使用仅供参考
机器学习高级-chapter 06-支持向量机理论讲解
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机器学习高级-Chapter 05-K均值聚类
初学小小白,个人笔记使用,仅供参考
深度学习基础-Chapter 02-Softmax与交叉熵
Softmax 函数是一种将任意实数值的向量转换为概率分布的数学函数。它将一个 K 维实值向量转换为另一个 K 维实值向量,其中每个元素的值都在 (0,1) 区间内,且所有元素的和为 1。Softmax函数的主要作用是将一组输入值(可以是任何实数)映射到(0,1)区间内,并输出为概率分布。Softmax的输出可以被理解为属于每个类别的概率,且所有类别的概率之和为1。
机器学习高级-Chapter 04-概率论与贝叶斯分类
以下6个方面对概率论进行讲解1.均匀分布2.正态分布3.数学期望4.方差5.标准差6.多维随机变量及其分布。
机器视觉学习-day01
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