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import numpy as npfrom sklearn.datasets import load_bostonimport matplotlib.pyplot as plt# 导入绘图模块def sigmoid(actication):'''激活函数'''return 1 / (1 + np.exp(-1 * actication))def standardization(z_score):

0 参考资料[1]【中英字幕】吴恩达深度学习课程第四课 — 卷积神经网络_哔哩哔哩_bilibili[2] 02-吴恩达深度学习系列课程/04卷积神经网络/PDFs · 大大鹏/Bilibili资料 - 码云 - 开源中国(gitee.com)[3] 深度学习笔记 (ai-start.com)1计算机视觉（Computer vision）计算机视觉中有个问题叫做目标检测，比如在一个无人驾驶项目中，

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这部分内容含有Tridiagonal Matrix Equation以及Cyclic Tridiagonal Matrix Equation的求解方法，具体包括以下四部分内容：（1）Cyclic Thomas Algorithm（2）Regular Thomas Algorithm（3）Generalized Thomas Algorithm（4）Sherman-Morrison Formula

0 声明本文主要内容来自视频'【2020机器学习全集】菜菜的sklearn完整版，价值4999元的最全机器学习sklearn全集，赶紧收藏_哔哩哔哩_bilibili'，课件来自“https://pan.baidu.com/s/1Xl4o0PMA5ysUILeCKvm_2w，提取码：a967”。本人只是在上述视频和课件的基础上进行了少许改动。1 数据预处理1.1 导入数据导入数据部分需要做的工作是

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1 引言当下时代，无论你是否专业于CS，想必都应当听过大数据、人工智能、机器学习、神经网络与深度学习这几个热词。他们区别明显却又联系紧密，有些互有交集，有些又是另一部分的子集。基于上述原因，现作文一篇以剖析五者之区别与联系，以免在学习过程中一头雾水。需要注意的是本文不会着重介绍五者具体内涵，点到即止。若有兴趣者自行寻找相关专著观阅即可。2 概念2.1 人工智能人工智能可以简单地定义为一个可以与其环