龙星学习计划4-线性分类器

最新推荐文章于 2018-09-24 18:09:26 发布
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博客提及线性分类器，它是信息技术领域用于分类的工具。线性分类器在数据分类等方面有重要应用，能依据线性关系对数据进行类别划分。

线性分类器

FPGA机器学习之龙星计划机器学习第十一堂
my_share的专栏
08-07 1090
这一堂这样讲的是online  learning
CS231n课程笔记3.1：线性分类器（SVM，softmax）的误差函数、正则化
silent56_th的博客
12-15 2350
CS231n简介详见 CS231n课程笔记1：Introduction。 注：斜体字用于注明作者自己的思考，正确性未经过验证，欢迎指教。课程笔记这篇是线性分类器的第二部分，回忆线性分类器的线性体现在score的获得，即score = Wx+b，然后predict_label = argmax(score)。具体细节以及关于线性分类器的解释请参考CS231n课程笔记2.2：线性分类器。 如果不考
2012龙星计划_机器学习笔记
GrazyThinking的专栏
11-04 924
前言 　　最近几周花了点时间学习了下今年暑假龙星计划的机器学习课程，具体的课程资料参考见附录。本课程选讲了写ML中的基本模型，同时还介绍了最近几年比较热门，比较新的算法，另外也将ML理论和实际问题结合了起来，比如将其应用在视觉上，web上的等。总之，虽然课程内容讲得不是特别细（毕竟只有那么几节课），但是内容还算比较新和比较全的。学完这些课后，收获还算不少的，至少了解到了自己哪方面的知识比较弱
龙星计划机器学习笔记
CHCH998的博客
09-24 354
　　前言 　　最近几周花了点时间学习了下今年暑假龙星计划的机器学习课程，具体的课程资料参考见附录。本课程选讲了写ML中的基本模型，同时还介绍了最近几年比较热门，比较新的算法，另外也将ML理论和实际
2012年龙星计划机器学习课程总结
陆业聪
07-27 2318
博文转自：http://www.cnblogs.com/heshizhu/archive/2012/08/11/2633765.html 最近在看龙星计划的视频，也在学习模式分类，看到这篇总结的博文就转过来等学完了再看看。 课程主页是：http://bigeye.au.tsinghua.edu.cn/DragonStar2012/index.html 大家可以在上面看到课程的介绍，教师的
龙星计划（机器学习）笔记一
weixin_30660027的博客
05-23 139
1 Introduction to Machine Learning 简单介绍了一下机器学习 1.1 什么是机器学习？ 机器学习：设计和开发算法，基于历史数据，这些算法可以让计算机进化他们的行为。 通俗地讲，机器学习就是通过对大量的历史数据的学习，使得计算机不再是输出确定的信息，而是根据进化的程度，输出相应的信息。而且在进化过程中，计算机能自动地改进算法. ...
龙星计划《机器学习》课程大纲
四纪启悟 · 数据科学
10-06 1565
第1课 绪论课 　　机器学习中3个比不可少的元素，数据，模型和算法。现在数据来源比较广泛，每天都可以产生T级以上的数据。模型的话就是机器学习课程中需要研究的各种模型，算法就是怎样通过数据和模型来学习出模型中的参数。但是余老师在课堂上提出一个观点就是这3个元素都不重要，最重要的是需求，一旦有了需求，就会采用各种方法取求解问题了。不愧是百度公司的技术副总监。另外机器学习的主要应用场合包括计算
FPGA机器学习之龙星计划机器学习第四堂
my_share的专栏
07-23 775
线性分离器。最简单的例子。
我爱机器学习 机器学习干货站- 资源
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hzdxw的专栏
07-30 1万+
我爱机器学习 机器学习干货站 跳至正文 机器学习 Deep Learning 所有主题 关注我们 DeepMind团队的《Deep Reinforcement Learning in Large Discrete Action Spaces》 发表于2016年4月7日由smallroof Paper: Deep Reinforcement Learning in Large Discrete Ac
机器学习算法总结--适合找工作复习
香蕉麦乐迪的博客
01-20 2397
前言： 　　找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可以考虑考虑该岗位，毕竟在机器智能没达到人类水平之前，机器学习可以作为一种重要手段，而随着科技的不断发展，相信这方面的人才需求也会越来越大。 　　纵观IT行业的招聘岗位，机器学习之类的岗位还是挺
机器学习龙星计划课程详解
例如，利用Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等工具构建分类器、进行图像识别、文本分类等任务。课程还介绍了数据预处理、特征工程、模型调参等实用技巧，帮助学习者提升实战能力。 “龙星计划”机器学习课程的另...
龙星计划机器学习Matlab课件资料下载
- Matlab中的机器学习工具箱：介绍Matlab机器学习工具箱中的函数和类，例如分类器、回归、聚类、降维、优化等。 上述内容涵盖了机器学习和Matlab相关的众多知识点，可以为学习和研究机器学习的Matlab实现提供有价值...
含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法（Matlab代码实现）
01-04
含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法展开，基于Matlab代码实现，旨在解决充电站中不同类型充电桩的合理配置问题，以提升充电效率、降低运营成本并满足用户需求。文中结合实际应用场景，构建数学优化模型，可能涉及目标函数设计（如最小化投资成本、最大化服务能力）、约束条件（如电力容量限制、空间布局限制）以及多类型充电桩（如快充、慢充、超
【软件工程分析报告】网络设备配置技术笔记：路由交换安全策略综合应用
01-04
内容概要：本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记，系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法；详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制，以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术；深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤；在路由部分，涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署（接口池与全局池）、NAT转换（静态与动态）、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置，并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用；最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群：具备一定网络基础知识，从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员，以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标：①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能，提升实际操作能力；②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试；③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑，为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议：此笔记以实用配置为主，建议结合模拟器（如eNSP或Packet Tracer）动手实践每一条命令，对照拓扑理解数据流向，重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节，并注意不同设备型号间的命令差异。
光学分析在癌症治疗与诊断中的应用.zip
01-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
raml-java-parser修改版，含smal util for Cucumber进程
01-04
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 RAML Java 解析器是一个分支项目，其中整合了我们用于连接 Cucumber 与 RAML 的实用工具，并且附带了一个实例。 这一构思的核心在于，通过在 Cucumber 的定义中应用服务的 displayName，能够使单元测试工具（例如 rest-assured）明确了解如何针对各个服务进行状态测试及其具体方法。
现代物流行业交通工具背景PPT模板
01-04
下载方式：https://pan.quark.cn/s/88340bbdd0a9 这是一套以交通工具为元素的，面向现代物流领域的PPT演示文稿模板，总共包含22页幻灯片。 模板的封面部分采用了多种蓝色及紫色色块进行装饰，并融合了若干物流运输工具，例如飞机、高速列车等作为视觉元素，用以构成背景设计，从而使得整个演示文稿模板与物流行业的主旨高度契合。 在内容页的设计上，模板继续运用蓝色与紫色进行色彩搭配，精心制作了20页采用扁平化设计的幻灯片图表。 此模板主要适用于构建物流行业相关的项目工作报告演示文稿。 文件存储格式为.PPTX。
深度学习基于LSTM的时间序列预测模型构建：电力负荷与金融股价波动分析系统实现
最新发布
01-04
内容概要：本文是一份关于LSTM（长短期记忆网络）在时间序列预测中应用的超详细教程，系统讲解了LSTM的基本原理、核心门控机制（遗忘门、输入门、输出门）、常见变体（如GRU、双向LSTM），并通过Python实战案例演示了从数据预处理、模型构建、训练评估到结果可视化的完整流程。文章还介绍了超参数调优、多变量输入、模型融合等进阶优化技巧，并拓展了LSTM在金融、物联网、自然语言处理等领域的实际应用场景，帮助读者全面掌握序列预测核心技术。; 使用场景及目标：①理解LSTM如何解决传统RNN的梯度消失问题并捕捉长期依赖；②掌握使用PyTorch构建LSTM模型进行时间序列预测的全流程；③应用于电力负荷预测、股价走势分析、设备故障预警等实际业务场景。; 阅读建议：建议边学边练，结合文中提供的代码链接动手实践，重点关注数据预处理与模型调参环节，同时尝试将方法迁移至其他数据集以加深理解。
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