摘要: 转载请注明出处:http://www.69561603.com/wangzhenyao1994/p/10223666.html 文章发表的另一个地址:https://blog.csdn.net/wyz19940328/article/details/85700819 目前国内关于机器学习的内容多是P阅读全文
posted @ 2019-01-05 11:12 王振耀 阅读(866) 评论(5) 编辑
摘要: 本章我们将学习以下内容: l 什么是微基准测试 l 如何将它应用到代码中 l 什么是激活函数 l 如何绘制和基准测试激活函数 每个开发人员都需要有一个好的基准测试工具。质量基准无处不在;你们每天都能听到,这个减少了10%那个增加了25%还记得那句老话吗,当你听到一个数字被抛出时,98.4%的情况下这阅读全文
posted @ 2019-07-17 11:36 王振耀 阅读(261) 评论(1) 编辑
摘要: 我们都听说过深度学习,但是有多少人知道深度信念网络是什么?让我们从本章开始回答这个问题。深度信念网络是一?#22336;?#24120;先进的机器学习?#38382;劍?#20854;意义正在迅速演变。作为一名机器学习开发人员,对这个概念有一定的了解是很重要的,这样当您遇到它或它遇到您?#26412;?#20250;很熟悉它! 在机器学习中,深度信念网络在技术上是一个深度神经阅读全文
posted @ 2019-07-14 10:49 王振耀 阅读(167) 评论(0) 编辑
摘要: 决策树 要使决策树完整而有效,它必须包含所有的可能性。?#24405;?#24207;列也必须提供,并且是互斥的,这意味着如果一个?#24405;?#21457;生,另一个就不能发生。 决策树是监督机器学习的一?#20013;问劍?#22240;为我们必须解释输入和输出应该是什么。有决策节点和叶子。叶子是决策,不管是否是最终决策,节点是决策分裂发生的地方。 虽然有很多算法可供阅读全文
posted @ 2019-07-11 23:54 王振耀 阅读(394) 评论(0) 编辑
摘要: 我们有一个必须在n个城市之间旅行的推销员。他不在乎什么顺序。他最先或最后访问的城市除外。他唯一关心的是他会去拜访每一个人,每个城市只有一次,最后一站是他得家。 每个城市都是一个节点,每个节点通过一条边与其他封闭节点相连(可以将其想象成公路、飞机、火车、汽车等) 每个连接都有一个或多个权值与之相关,我阅读全文
posted @ 2019-07-11 16:42 王振耀 阅读(270) 评论(0) 编辑
摘要: 我就想知道这个项目是用来干嘛的,有啥用。 我就想知道这个项目是用来干嘛的,有啥用。 我就想知道这个项目是用来干嘛的,有啥用。 我就想知道这个项目是用来干嘛的,有啥用。 我就想知道这个项目是用来干嘛的,有啥用。 我就想知道这个项目是用来干嘛的,有啥用。 我就想知道这个项目是用来干嘛的,有啥用。 我就想阅读全文
posted @ 2019-04-26 18:40 王振耀 阅读(106) 评论(2) 编辑
摘要: 在本章中,我们将展示两个独立的例子,一个用于人脸检测,另一个用于动态检测,以及如何快速地将这些功能添加到应用程序中。 在这一章中,我们将讨论: 面部检测 人脸检测,是人脸识别的第一部分。如果你不能从屏幕上的所有东西中识别出一个或多个人?#24120;?#37027;么你将永远无法识别那是谁的脸。 首先让我们看一张我们的应用程阅读全文
posted @ 2019-02-16 10:22 王振耀 阅读(2733) 评论(5) 编辑
摘要: 自组织?#25104;?#21644;弹性神经网络 自组织?#25104;?SOM),或者你们可能听说过的Kohonen?#25104;洌?#26159;自组织神经网络的基本类型之一。自组织的能力提供了对以前不可见的输入数据的适应性。它被理论化为最自然的学习方式之一,就像我们的大脑所使用的学习方式一样,在我们的大脑中,没有预先定义的模式被认为是存在的。这些模式是阅读全文
posted @ 2019-01-15 10:09 王振耀 阅读(545) 评论(1) 编辑
摘要: 强化学习概况 正如在前面所提到的,强化学习是指一种计算机以“试错”的方式进行学习,通过与环境进行交互获得的奖赏指导?#24418;?#30446;标是使程序获得最大的奖赏,强化学习不同于连督学习,区别主要表现在强化信号上,强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价(通常为标量信号),而不是告诉强化学习系统如阅读全文
posted @ 2019-01-12 15:23 王振耀 阅读(3441) 评论(12) 编辑
摘要: 贝叶斯定理-执行数据分析解决肇事逃逸之谜 ? 在这一章中,我们将: 贝叶斯定理概况 当我们使用贝叶斯定理的时候,我们是在测量一件事发生的概论程度: ? 上式表示在给定?#24405;﨎的情况下?#24405;嗀发生的概率。 概?#37322;?#24120;被量化为0和1之间的一个数,包括这两者;0表示不可能,1表示绝对肯定。概?#35797;?#22823;,确定性越大。阅读全文
posted @ 2019-01-05 18:35 王振耀 阅读(466) 评论(0) 编辑
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