机器学习笔记

最新推荐文章于 2025-12-25 23:14:13 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-25 23:14:13 发布 · 203 阅读 · 0 ·
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#机器学习

博客介绍了奥卡姆剃刀定律，其原理为‘如无必要，勿增实体’，也就是‘简单有效原理’。
奥卡姆剃刀定律：提出原理称为“如无必要，勿增实体”，即“简单有效原理”。
机器学习开发笔记（一）文本特征提取 CountVectorizer 与 TfidfVectorizer
InfiniteYuan
10-05 2134
Scikit-learn CountVectorizer 与 TfidfVectorizerScikit-learn CountVectorizer 与 TfidfVectorizerCountVectorizerTfidfVectorizertf-idf Scikit-learn CountVectorizer 与 TfidfVectorizer 在文本分类问题中，我们通常进行特征提取，这时，我...
#菜鸟机器学习的逆袭之路#day12
ballzy的博客
03-16 486
python pandas中，对于一维数组，describe会返回一系列参数，count，mean，std，min，25%，50%，75%，max。 针对该问题，对于describe()返回值的解释如下： 1、count：返回数组的个数，如上述为4个元素，所以返回为4； 2、mean：返回数组的平均值，1 3 5 9的平均值为4.5； 3、std：返回数组的标准差； 4、min：返回数组的最小值；...
【零基础入门Python学习笔记008】了不起的分支和循环2
荪荪的博客
03-10 1296
method1.py method2: method3: 如果判断一次就需要花费一个CPU的时间，那么method就要比method2和method3多出400%的时间。
吴恩达机器学习笔记
weixin_49119476的博客
04-29 3082
机器学习分为监督学习和无监督学习、（强化学习）。监督学习（supervised learning)分为回归和分类问题。 无监督学习（unsupervised learning）有聚类、异常检测和降维三个应用。sigmoid函数对应，在最外层加入sigmoid函数（有点像激活函数），就是逻辑回归算法举例子，在cost function中加入额外式子作为新的cost function，会使得w3和w4权重减小。lambda:入，正则化参数红框可加可不加lambda的选择，过大或过小结果都不好
李宏毅机器学习笔记
weixin_49119476的博客
04-29 2485
m和sigma都考虑了过去所有的gradient。区别：momentum主要考虑方向sigma主要考虑大小momentus是为了增加历史运动的惯性，RMS是为了缓和步伐的大小，变得更平缓network弹性逐渐变小。receptive field + parameter share 即为 convolutional layer。使用卷积层的神经网络即为CNN。CNN有比较大的bias，但是是专门为影像设计，所以在这方面做的很好。
最全最细机器学习笔记__吴恩达
qq_45913945的博客
09-23 5507
吴恩达《Machine Learning》精炼笔记完整版，研一自用版，如果对大家有用，那我也很高兴，一起进步。
李宏毅 || 机器学习笔记一
JiduoW的博客
07-25 6045
李宏毅机器学习2021/2022年学习笔记
2023春季李宏毅机器学习笔记 02 ：机器学习基本概念
女王の专属领地
01-02 1514
课程主页：https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2023-spring.php Github：https://github.com/Fafa-DL/Lhy_Machine_Learning B站课程：https://space.bilibili.com/253734135/channel/collectiondetail?sid=2014800
【第一周】李宏毅机器学习笔记01
qq_30043925的博客
06-30 2846
本周学习了机器学习的基本概念，包括机器学习的函数输入输出类型以及函数的分类，分别了解了简单模型和复杂模型的训练三步骤。认识了神经网络的的结构，了解了深度学习的训练三步骤，学习并手动推导了反向传播法，进一步理解了反向传播的思想以及反向传播中涉及的计算思路。
精选资源
2025最新吴恩达机器学习笔记
04-14
在2025年发布的吴恩达机器学习笔记中，我们可以看到关于机器学习基础、监督学习和非监督学习、线性回归、逻辑回归、过拟合、高级学习算法等核心概念的深入讲解。 监督学习是机器学习的一种方式，其中包括回归算法和...
精选资源
2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip
12-27
2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip...
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林轩田-吴恩达机器学习笔记.pdf
09-22
林轩田和吴恩达的《机器学习基石》课程笔记详细地涵盖了机器学习领域的基础理论和核心概念。林轩田在课程中细致地讲解了机器学习中的关键问题，包括学习问题的本质、如何对Yes-No问题进行学习、不同类型的学习方法、...
吴恩达机器学习笔记pdf格式
05-19
《吴恩达机器学习笔记》是一份详尽的教育资源，旨在帮助学习者深入理解机器学习这一领域的核心概念和算法。吴恩达，作为人工智能和在线教育领域的先驱，以其深入浅出的教学风格闻名，他的机器学习课程在全球范围内广...
机器学习-DeepSeekR1
ArtoriaLili的博客
12-20 887
DeepSeek-R1：通过强化学习激励大语 言模型的推理能力 摘要我们推出了首代推理模型DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。作为基础训练阶段，DeepSeek-R1-Zero通过大规模强化学习（RL）训练，无需监督微调（SFT），展现出卓越的推理能力。通过强化学习，该模型自然形成了诸多强大且引人入胜的推理行为。然而，其存在可读性差、语言混杂等挑战。为解决这些问题并进一步提升推理性能，我们推出了采用多阶段训练和冷启动数据的DeepSeek-R1。DeepSeek-R1在推理任务上的表
CHIPX Global 计划在马来西亚建设一座 8 英寸氮化镓/碳化硅（GaN/SiC）晶圆制造工厂
最新发布
qq_28126171的博客
12-25 85
总部位于都柏林的爱尔兰 CHIPX 公司，计划于马来西亚设立一座 8 英寸氮化镓/碳化硅（GaN - on - SiC）晶圆制造工厂。CHIPX 公司宣称，其专注于 GaN - on - SiC 技术，能够制造出具备高耐压特性的功率集成电路以及光子器件。此类核心技术对于人工智能数据中心、电视以及航空航天领域的高性能系统而言，具有举足轻重的意义。除了开展工厂建设工作，CHIPX 还谋划打造一个垂直整合的平台。该平台涵盖有组织的技术转让、工程合作伙伴关系以及针对当地人才的专项培养计划等内容。
机器学习高阶教程＜8＞分布式训练三大核心策略拆解
2303_77568009的博客
12-20 884
当单卡GPU遭遇显存不足、训练过慢的瓶颈时，分布式训练是突破限制的关键。本文深入浅出地解析了分布式训练的三大核心策略：数据并行通过复制模型、同步梯度实现高效训练；模型并行通过流水线与张量拆分攻克大模型存储难题；混合并行结合ZeRO等技术进一步优化资源。文中不仅配有PyTorch DDP、Megatron-LM等实战代码，还总结了常见陷阱与解决方案，助你轻松驾驭大规模模型训练。
08.什么是监督学习？
AI算法蒋同学的博客
12-20 748
摘要： 监督学习是一种机器学习方法，通过标记数据集训练模型，使其识别输入与输出间的关系，从而预测新数据的结果。训练过程依赖真实标签数据（人工标注或测量获得），利用梯度下降等优化算法调整参数，并通过损失函数评估准确性。监督学习分为分类（如SVM、决策树）和回归（如线性回归）任务，广泛应用于图像识别、垃圾邮件分类等领域。与无监督学习不同，监督学习需要标记数据指导模型训练，以实现高精度预测。其他学习方法还包括半监督、自监督和强化学习。
深度解读李宏毅机器学习笔记要点
从给定的信息来看，这份文档文件的标题为“李宏毅机器学习笔记”，这表明文档的主要内容是关于机器学习方面的知识，且可能与李宏毅教授有关。李宏毅是一位在人工智能、机器学习领域有一定研究和教学经验的学者，因此...
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