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深度学习入门-强化版 第一节

本文介绍了机器学习和深度学习的基本概念及区别。传统系统依赖预设规则,而机器学习通过数据自动推导规则。机器学习基于数学和统计学,包括KNN、决策树等算法。深度学习通过深层网络架构实现输入到输出的映射,处理向量、矩阵和序列数据,输出形式包括回归、分类和生成任务。深度学习流程包括定义模型、损失函数和优化方法。优化采用梯度下降算法,通过调整学习率(超参数)控制模型训练效果。学习率过大或过小都会影响训练效率

#深度学习#人工智能
第一步--了解深度神经网络

详细带着你从理论到实操具体体验一个模拟函数的神经网络的入门课

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#dnn#人工智能#神经网络
关于ubuntu命令行连接github失败解决办法

使用sudo gedit /ect/hosts 打开host文件。如果发现ping github.com有问题。发现使用git 克隆失败,出现。

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#ubuntu#github#linux
NO.1一个线性回归模型 - 用colab的第一步

本文介绍了在Colab平台上实现线性回归模型的完整流程。主要内容包括:1) 参数优化与训练数据量的关系,讨论了batch size、更新次数等关键概念;2) 线性回归类的实现细节,涵盖初始化、参数更新和预测方法;3) 数据预处理与模型训练过程,包括数据读取、划分和可视化;4) 现代开发模式建议,强调理论创新与AI辅助编码的结合。文章通过Python代码示例展示了从数据准备到模型评估的全流程,并提供

#线性回归#算法#回归
到底了