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本作者推出全新系列《深入浅出OCR》专栏，对标最全OCR教程，具体章节如导图所示，将分别从OCR技术发展、方向、概念、算法、论文、数据集等各种角度展开详细介绍。本篇第二篇主要介绍深度学习知识进行总结。

本作者推出全新系列《深入浅出OCR》专栏，对标最全OCR教程，具体章节如导图所示，将分别从OCR技术发展、方向、概念、算法、论文、数据集等各种角度展开，本篇前言知识主要介绍机器学习基础。

作者推出全新系列《深入浅出OCR》专栏，对标最全OCR教程，分别从OCR技术发展、方向、概念、算法、论文、等各种角度展开介绍，本篇为前言知识部分第二篇文章，主要介绍机器学习回归算法及集成学习算法部分。

✨全新系列《深入浅出OCR》专栏，对标最全OCR教程，每章将分别从OCR技术发展、方向、概念、算法、论文、数据集等角度展开详细介绍，本篇为第一篇前言知识，主要介绍机器学习基础，后续继续更新其他文章。

本系列将全方面解读CV大模型背后的技术。 本文为扩散模型篇的第二篇，通过图解的方式，从更符合大家思维惯性的角度入手，详细解说扩散模型背后的数学原理，帮助大家更好使用扩散模型。

全面图解CV大模型开山之作: Vision Transformer（ViT），带领大家阅读VIT中的细节和VIT超越图像分类本身的意义。

李宏毅《深度学习》卷积神经网络CNN：李宏毅机器学习(2016)_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.https://blog.csdn.net/wuzhenzi5193/article/details/80468650https://blog.c...

本文参考：https://www.jianshu.com/p/28bfeb2ca8a2 https://blog.csdn.本次案例来源于天池的一个比赛，赛题使用 139 维的特征，使用 8000 余组数据进行对于个人幸福感的预测（预测值为1，2，3，4，5，其中1代表幸福感最低...

本文参考资料：https://github.1.数据分成训练数据（train.txt）和测试数据（test.txt），其中字段”V0”-“V37”，这38个字段是作为特征变量，”target”作为目标变量。我们需要利用训练数据训练出模型，预测测试数据的目标变量。2.最终的评价指标...