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Python、TensorFlow、机器学习、深度学习四件套（附免费下载）本书自出版以来收到众多好评，因为是 Keras 作者写的书，所以全书基本围绕着 Keras 讲深度学习的各种实现，从 CNN，RNN 到 GAN 等，偏入门，但也承载着很多作者对深度学习整体性的思考。本书使用了 Scikit-Learn 和 TensorFlow，分别讲解机器学习和深度学习，并每章配备实操代码。3... 阅24 转0 评0 公众公开 23-12-23 17:22 |
卷积矩阵滤波器使用第一个矩阵，该矩阵是要处理的图像。# Display the original and processed imagescv2.imshow(''''''''Original Image'''''''', image)cv2.imshow(''''''''Blurry Image'''''''', Blurry... 阅6 转0 评0 公众公开 23-07-02 18:50 |
【工程师的修养】不会思维导图，读再多书也没用。在看到日本作家矢岛美由希的《日常生活中的思维导图》这本书之前，我也如此.后来学习思维导图，慢慢实践，慢慢了解，生活渐渐掌握在可控范围之内。提到思维导图有些人认为就是“从纸的中央向四周画几条放射状的线”，还有人认为思维导图对绘画水平要求很高.其实不然，思维导图没有“标准答案”... 阅18 转1 评0 公众公开 23-04-15 19:20 |
Tokyo Drift：使用 NannyML 和 Whylogs 检测图像中的漂移。用于训练 resnet 的训练集，类似于训练集但在 Resnet 的试验过程中看不到的验证集，以及由漂移图像和健康图像组成的测试集。Whylogs 支持图像。为了能够比较不同的方法，我们将数据集分成 400 张图像的训练集和 235 张图像的测试集，其中添加了 55 个异常值，总共 290 张测试图像。Res... 阅8 转0 评0 公众公开 23-01-20 20:41 |
『机器学习』核心概念的可视化解释。Linear Regression Article Image (A Scatterplot showing orange points and a black line on the right.ROC &AUC Article Image (A Scatterplot showing three ROC curves: one labeled Perfect Classifier (line hugging left and top of plot), one labeled Our Classifier (bumpy line), and one l... 阅1 转0 评0 公众公开 23-01-13 16:41 |
https://blog.csdn.net/qq_22904277/article/details/53316415https://www.jianshu.com/p/fbe8c24af108https://blog.csdn.net/qq_22904277/article/details/53316415https://blog.csdn.net/nima1994/article/details/79776802https://blog.csdn.net/jiang_ming_/article/details/82594261图像中的高频、低频信息以及高通滤波器、低通滤波器在图... 阅36 转0 评0 公众公开 22-12-26 20:43 |
[16]Yaoyu Zhang*, Zhongwang Zhang, Tao Luo,Zhi-Qin John Xu*, Embedding Principle of Loss Landscape of Deep Neural Networks.[17] Zhongwang Zhang,Zhi-Qin John Xu*, Implicit regularization of dropout. arxiv 2207.05952 (2022)[18]Zhiwei Bai, Tao Luo,Zhi-Qin John Xu*, Yaoyu Zhang*, Embedding Principle in Depth for the Loss ... 阅13 转1 评0 公众公开 22-10-28 18:52 |
【干货书】机器学习练习册，211页pdf.对于机器学习领域的你来说，这本题库一定是物有所值的。然而，这些练习并不是机器学习教科书或课程的替代品。虽然编码和计算机模拟在机器学习中非常重要，但书中的练习(大部分)可以用笔和纸来解决。这里收集的练习大多是我为赫尔辛基大学的“无监督机器学习”课程和爱丁堡大学的“概率建模和推理”课程开发... 阅12 转2 评0 公众公开 22-10-10 14:57 |
LeCun：概率论无法实现真正人工智能。LeCun：AI现在的路走窄了。值得一提的是，LeCun在采访中直言不讳聊了聊自己的批评者，其中就包括纽约大学教授，加里?马库斯，LeCun评价道「从未对AI做任何贡献」。参考链接：[1]https://www.zdnet.com/article/metas-ai-guru-lecun-most-of-todays-ai-approaches-will-never-lead-to-true-intelligence/[2]... 阅4 转0 评0 公众公开 22-10-06 20:21 |
比如当模型是条件概率分布，损失函数是对数损失函数，模型复杂度由模型的先验概率表示时，结构风险最小化就等价于最大后验概率估计。梯度提升树 ( GBDT )：利用最速下降法的近似方法来实现每一步的优化，关键在于用损失函数的负梯度在当前模型的值作为回归问题中提升树算法中的残差的近似值,每一步以此来估计回归树叶结点区域以拟合残差的近似... 阅68 转0 评0 公众公开 22-09-28 16:01 |
