首页
AI Coding
NEW
沸点
课程
直播
活动
AI刷题
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
会员
登录
注册
人工智能
Andrew1219
创建于2024-01-11
订阅专栏
在人工智能学习中或理论或实践的笔记总览
暂无订阅
共12篇文章
创建于2024-01-11
订阅专栏
默认顺序
默认顺序
最早发布
最新发布
《动手学深度学习》Pytorch 版学习笔记一:从预备知识到现代卷积神经网络
笔者有一定的机器学习和深度学习理论基础,对 Pytorch 的实战还不够熟悉,打算入职前专项突击一下 本文内容为笔者学习《动手学深度学习》一书的学习笔记 主要记录了代码的实现和实现过程遇到的问题
机器学习笔记——SVM丝滑推导及代码实现,从硬间隔到软间隔再到核函数
开始搓延期了一百年的机器学习实验,把SVM推导过程从定义到求解都刷了一遍,包括推导优化目标、提出对偶问题、利用KKT条件得到原问题的解以及SMO算法等
【机器学习论文阅读笔记】Robust Recovery of Subspace Structures by Low-Rank Representation
本文梳理了编者在阅读论文Robust Recovery of Subspace Structures by Low-Rank Representation时的逻辑流,为课堂汇报做准备
机器学习笔记——浅析L2,1范数正则化的线性回归
本文从最基本的线性回归开始,对比不同正则化方法的特点和作用,推广到多任务问题并引出L2,1范数正则化,卑微小采购尝试去理解论文是如何思考和优化问题(
机器学习笔记——LDA线性判别分析
本文主要讲述了LDA算法的推导,以及展示了LDA算法的代码实现和应用。LDA可以对有标签的二分类、多分类任务的数据作压缩
深度学习笔记——卷积神经网络、自编码器
前言 发现虽然玩了一次卷积神经网络,但还没有写文章分析下它在干什么。 and今天瞅了眼自编码器和深度生成模型,生成宝可梦感觉真好玩啊(x
深入分解机器学习实战作业模板代码——二分类、卷积神经网络
本篇文章将分解作业2和作业3提供的模板代码,提炼出模型训练时的常用操作,包括csv文件的输入输出,numpy的数组操作,keras训练模型的步骤等。
机器学习笔记——概率生成模型
前言 吴恩达的视频里没提到概率生成模型,在李宏毅的作业2看到了,感觉挺有必要理解的,可以很自然而然地引出逻辑回归的模型。 参考:李宏毅机器学习中文课程 - 网易云课堂:分类:概率生成模型 一、问题描述
机器学习笔记——异常检测、推荐系统、大规模机器学习、图片OCR
前言 完结撒花!!!但是感觉只是了解了部分算法的思想,具体的实现还得找东西练一练。 该篇笔记包括: 第十五章————异常检测 第十六章————推荐系统 第十七章————大规模机器学习 第十八章————
机器学习笔记——机器学习系统设计、支持向量机(SVM)、K-Means算法、主成分分析法(PCA)
前言 这两天刷了四章视频,再来复盘一下: 第十一章————机器学习系统设计 第十二章————支持向量机 第十三章————K-Means算法 第十四章————主成分分析法
一文讲清楚机器学习中的正则化、神经网络、机器学习诊断法
前言 学习吴恩达机器学习视频的第二篇笔记,内容包括: 第七章————正则化 第八、九章————神经网络 第十章————机器学习诊断法
一文讲清楚线性回归(Linear Regression)、逻辑回归(Logistic Regression)
被各种ddl加上期末考试耽搁了一段时间,准备继续肝机器学习了,对前面学的东西做个阶段性总结。本文包括线性回归和逻辑回归