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【机器学习基础】第三十二课:聚类之聚类任务

【机器学习基础】系列博客为参考周志华老师的《机器学习》一书,自己所做的读书笔记。

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#机器学习#聚类#人工智能
【机器学习基础】第三十一课:集成学习之多样性

【机器学习基础】系列博客为参考周志华老师的《机器学习》一书,自己所做的读书笔记。

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#机器学习#集成学习#人工智能
【Python基础】第二十六课:回归模型

scikit-learn是针对python编程语言的免费软件机器学习库。。

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#python#回归#开发语言
【机器学习基础】第二十三课:朴素贝叶斯分类器

【机器学习基础】系列博客为参考周志华老师的《机器学习》一书,自己所做的读书笔记。

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#机器学习#人工智能
【机器学习基础】第二十一课:支持向量机之核方法

无论SVM还是SVR,学得的模型总能表示成核函数κ(x,xi)\kappa (\mathbf x,\mathbf x_i)κ(x,xi​)的线性组合。不仅如此,事实上我们有下面这个称为“表示定理”(representer theorem)的更一般的结论:表示定理: 令H\mathbb{H}H为核函数κ\kappaκ对应的再生核希尔伯特空间,∥∥h∥∥H\|\| h\|\|_{\mathbb{H}}

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#机器学习#支持向量机#人工智能
【机器学习基础】第十九课:支持向量机之软间隔与正则化

【机器学习基础】系列博客为参考周志华老师的《机器学习》一书,自己所做的读书笔记。

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#机器学习#支持向量机#人工智能
【深度学习基础】第三十九课:序列模型

定义在【深度学习基础】序列模型相关博客中常用的符号。假设我们构建一个序列模型用于识别句子中人名的位置。110110000(对应单词位置上为1则为人名,为0则不是)。用xtx^{<t>}xt表示x中的第t个单词,例如x1x^{<1>}x1表示单词“Harry”。使用TxT_xTx​表示x的长度,本例中有Tx9T_x=9Tx​9。同样的,用yty^{<t>}yt表示y中的第t位,有Ty9T_y=9Ty

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#算法
【机器学习基础】第十六课:支持向量机之间隔与支持向量

【机器学习基础】系列博客为参考周志华老师的《机器学习》一书,自己所做的读书笔记。

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#机器学习#支持向量机#人工智能
【深度学习基础】第三十六课:人脸识别

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。

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#深度学习#人工智能
【深度学习基础】第三十二课:目标定位和特征点检测

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。

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#深度学习#人工智能
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