写文章
- @zengbowengood
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
未填写擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
数学周刊第13期(2026年03月23日-03月29日)
AI完成首个菲尔兹奖成果形式化验证
数学周刊第11期(2026年03月09日-03月15日)
1，AI与人类协作在数学领域迎来里程碑时刻 ——21世纪菲尔兹奖获奖证明首次完成形式化验证https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_327648782,北京市中小学生“数学节”开幕https://www.163.com/dy/article/KO27U5MJ051496PC.html3,感受数学之美 提升学生素养 南开大学举办2026年数学文化节http
机器学习——前馈神经网络多分类
利用向前神经网络做多分类
基于pytorch+transformers的车牌识别
基于pytorch的车牌识别
机器学习——垃圾邮件分类
本期延续上期的支持向量机，为支持向量机找到一个应用场景——垃圾邮件分类。
机器学习——聚类分析
- 什么是聚类？- 聚类与分类的区别- Kmeans算法常用的距离公式- Kmeans算法流程- Kmeans算法实践- Kmeans算法优缺点分析- Kmeans算法应用场景
利用PyTorch深度学习框架搭建多元回归模型进行连锁店的周销量预测
利用PyTorch深度学习框架进行多元回归
机器学习——单变量线性回归模型
本文主要探讨一元线性回归模型，假设函数，损失函数和梯度下降
机器学习——多元线性回归模型
多元线性回归模型，假设函数，损失函数，梯度下降及其可视化实现
机器学习——逻辑回归多分类
本期主要讲利用逻辑回归来做多分类，包括数据可视化，假设函数，损失函数，参数最优化，一对多分类训练器，模型准确率评估等，对应吴恩达机器学习第四周编程练习，融入自己的想法。