秦老师机器学习

最新推荐文章于 2021-04-10 20:31:42 发布
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#秦老师

博客提及秦老师与机器学习相关内容，聚焦于机器学习领域，可能包含秦老师在该领域的见解、经验等信息技术关键信息。

秦老师机器学习

【机器学习笔记小白版】（3）对数几率回归
m0_56279037的博客
06-25 627
对数几率回归即Logistic Regression回归，其主要是做分类任务。其主要原理为在线性模型的基础上套一个映射函数来实现分类功能。例如通过将线性模型的输出映射到0和1之间，从而实现二分类。
基于机器学习的变压器故障诊断方法研究与仿真
最新发布
weixin_44553616的博客
05-21 1038
本文研究基于机器学习的变压器故障诊断方法，旨在提高变压器故障检测的准确性和效率。随着电力系统复杂性的增加，传统的故障诊断方法难以满足快速、精准诊断的需求，而机器学习技术在模式识别和数据处理中的优势使其成为解决这一问题的有效手段。本文深入分析变压器的工作原理及常见故障类型，探讨机器学习在故障诊断中的应用潜力。第二，设计基于机器学习的故障诊断方法，重点进行数据预处理、特征提取与选择，并选用多种机器学习模型进行训练与测试，主要包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和深度神经网络（DNN）。通过对仿真数据进行训
秦曾昌 机器学习
u010665348的博客
08-17 2605
秦曾昌在小象学院上开设的机器学习课程 https://pan.baidu.com/s/1yA1oE0JTHJP8qeHdci6LRA
秦曾昌 机器学习-附件资源
03-02
秦曾昌 机器学习-附件资源
机器学习视频 ，小象，全新升级（昌老师）
09-22
机器学习视频 ，小象，全新升级（昌老师),你们懂的，不是邹的视频 ，是那个北+航+昌老师的。
秦刚刚的机器学习成长之路之集成学习(Ensemble Learning)总结
秦刚刚的博客
02-20 450
写在前面的话：从去年11月开始研究集成学习方法，刚开始只是基于决策树知识零散地学习了RF(Random Forest)、AdaBoost(Adaptive Boosting)、GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)、XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)这四种方法，但是到后面发现这四种方法已经囊括了当前比较流行且高效的集成算法，所以...
秦曾昌人工智能课程---1、机器学习中的数学基础
weixin_34128501的博客
06-03 562
秦曾昌人工智能课程---1、机器学习中的数学基础 一、总结 一句话总结： 函数+线代：了解数学常用函数，了解矩阵，了解线性代数 由浅入深：人工智能需要的高数基础并不多，由浅入深，很简单的 1、机器学习的作用是什么？ 财富预测：可以做很多事情的预测，从而获取金钱或者其它资源 2、S(x)=e^x/(e^x+1)这个函数的好处是什么？ 映射0-1：可以把整个自然数映射到0-...
秦曾昌人工智能课程---7、决策树集成学习Tree Ensembles
weixin_34228662的博客
06-05 266
秦曾昌人工智能课程---7、决策树集成学习Tree Ensembles 一、总结 一句话总结： 其实机器模型减少variance的比较好的方式就是 多个模型取平均值 1、CART是什么？ classification and regression tree 2、决策树模型的本质是什么？ divide the input space into a few regions ...
我的老师是机器人.pdf
08-14
4. **机器学习与适应性教学**：程老师可以根据学生的反应调整教学方法，这可能基于机器学习算法，使其能够不断优化教学策略，适应不同学生的需求。 5. **人工智能的挑战与局限**：程老师的“生病”暴露了人工智能的...
小秦眼里的机器学习（一）--机器学习的理解
Qin_xian_shen的博客
03-29 512
我在念高中期间，做了不少题目的。会通过刷题目，总结一类题目的解法，以后遇到这类题目，就用这个“套路”去解决。这其实就说明了一种学习方式，从特殊到抽象一般规律，再用一般规律去解决特殊问题。这种从一般到特殊的过程，被称为“泛化”，而从一般到特殊的过程，被称为“演绎”。                                                                    ...
小象家的机器学习
01-21
小象家的机器学习 网盘
秦曾昌人工智能课程---2、机器学习中的数学基础2
weixin_33736649的博客
06-03 214
秦曾昌人工智能课程---2、机器学习中的数学基础2 一、总结 一句话总结： 概率论在机器学习中比较重要 1、机器学习中最重要的数学基础是什么？ 概率和统计：机器学习中很多情况需要处理不确定性， 2、我们当前的处境是我们某一次选择造成的结果么（概率论）？ 并不是：三角模型：是多次选择造成的结果 3、方差和标准差的联系是什么？ 方差=标准差^2 4、小王喜欢...
python学习笔记一
青春正在燃烧的博客
10-23 194
python与java一些区别： (1.)变量可以赋值不同类型 列：a=5 a=“hello” 输出a为：hello (2.)//表示整除 列：a=4//3 输出a为：1 (3.)拼接字符串：a=“abc”*2 输出a为：“abcabc” (4.)查看变量类型 列： a=“1.6” type（a） 结果：float (5.)交换变量值 列： a=5 b=6 a,b=b,a 结果：a=6,b=5 (...
机器学习之路
今天也要敲代码
04-10 222
机器学习
秦曾昌人工智能课程---4、梯度下降算法
weixin_34342992的博客
06-04 246
秦曾昌人工智能课程---4、梯度下降算法 一、总结 一句话总结： 找wi：注意，普通的梯度算法是找wi，而不是优化wi 1、比如我们现在求身高体重对性别的影响，那么输入数据中包含身高和体重，那么输入数据是 标量还是矢量？ 矢量：明显有方向，因为身高体重不能混为一谈 2、机器学习实例：根据某城市房子的大小和房价做机器学习的时候，具体思考的步骤是什么？ 1、假设为线性模型：h...
全国高校“人工智能、机器学习、深度学习”算法核心技术及应用师资研修班 邀请函
qq_41969986的博客
04-10 1647
全国高校“人工智能、机器学习、深度学习”算法核心技术及应用师资研修班邀请函会议背景：随着我国科学技术的不断深入发展,人工智能领域也取得了长足的进展,人工智能作为计算机科学、信息科学和数学等领域综合交叉的研究领域,主要是指通过计算机技术来实现的智能技术发展。到2030年人工智能产业竞争力达到国际领先水平，核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域...
秦曾昌人工智能课程---5、KNN和朴素贝叶斯
weixin_34252686的博客
06-04 248
秦曾昌人工智能课程---5、KNN和朴素贝叶斯 一、总结 一句话总结： 拟合和概率：构建机器学习模型，一般有拟合和概率两种方式 轻学无用：一定要保证学有所用，要深入学习，比如之前做的安卓，一定要学通，不然真的没用，完全浪费时间 1、参数模型（Parametric model）是什么？ 通过结构化表达式和参数集表示的模型 参数模型（Parametric model）一类可以通过结...
小象学院自然语言处理第二期---笔记
黑洲非人lyf
01-28 941
参考链接:机器学习：完整机器学习项目流程，数据清洗 出错： chmod能改变权限，-R是目录下所有文件，777就是高权限（读、写、执行） chmod -R 777 * 意思就是将当前目录下所有文件都给予777权限 这个在服务器里不能随便敲的，不能在根目录下进行此命令，因为有些进程是指定权限（如755、700...）才能运行的...，导致打不开linux系统，需重装。     1.信息熵...
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