学习方法

最新推荐文章于 2022-06-07 12:45:32 发布
转载 最新推荐文章于 2022-06-07 12:45:32 发布 · 177 阅读 · 0
文章标签：

#方法

博客主要围绕如何做笔记展开，探讨做笔记的方法，属于信息技术无关内容，但按要求提炼关键信息，核心就是关于做笔记的方式。
李航《统计学习方法》第2版 第8章课后习题答案
weixin_43646592的博客
12-14 6854
习题8.1 因计算量较大，所以这题用编程实现。 我们先来看下课本例题8.1不是习题8.1，该题x只有1个特征，习题8.1中x有3个特征。 对于例题8.1的实现代码如下（算法即书中的AdaBoost算法8.1） 弱分类器由x<v或x>v产生；此可看作是由一个根节点直接连接两个叶结点的简单决策树，即所谓的决策树桩。 """ 自编程实现课本例题8.1 """ import numpy as np class AdaBoost: def __init__(self, x, y, tol=0.
PINN物理信息驱动的深度学习方法与不确定性量化
山里娃的博客
06-01 2828
内嵌物理知识深度学习方法(PINN)与不确定性量化论文
学习方法总结
前方一片光明
08-17 7980
前言 很多时候，我们记忆东西只是死记硬背，没有什么规律可言。初中的时候，背课文是这样，背单词是这样，背政治知识也是这样。 到了高中，我们学习的东西就越来越多了。高中在文理不分科的时候，我们需要学习九门功课：语文、数学、英语、物理、化学、生物、政治、地理、历史。每天学习各种各样的知识点，不仅多，而且乱，很难让人记忆过来。如果记不下来当天的知识，那么后面的几天时间总想着...
机器学习的四种学习方法
Above the cloud
06-07 3029
有正确的label如图： 有两个维度x1和x2，这里的1和2代表的是标签，即是分类结果，也就是正确结果，那么机器学习会按照这个结果自动帮你分界限，即 无正确的label 例如在个二维坐标内，可能只知道每个点的坐标其余的什么也不知道，即是没有包含正确结果的 那么机器就会有很多种的分法，例如 趋于监督学习和无监督学习之间有部分有正确结果，其他的没有的，即含少量正确结果，那么根据无监督学习分法，中间那条线就不再适用，因为有了部分的正确结果，要使其分在同一类里，那么就可能有这两种分类方法。 具有奖惩机制机器会根
[总结]视音频编解码技术零基础学习方法
热门推荐
雷霄骅(leixiaohua1020)的专栏
06-16 49万+
一直想把视音频编解码技术做一个简单的总结，可是苦于时间不充裕，一直没能完成。今天有着很大的空闲，终于可以总结一个有关视音频技术的入门教程，可以方便更多的人学习从零开始学习视音频技术。需要注意的是，本文所说的视音频技术，指的是理论层面的视音频技术，并不涉及到编程相关的东西。
学习方法——大神杰作
wxsy024680的博客
04-12 4857
大神Jack Cui私藏的学习网站和工具链接，分享给大家！
《统计学习方法》python代码资料
我爱智能
12-23 2433
分享一则资料，《统计学习方法》的python实现代码。 《统计学习方法》是李航的一本书，是比较基础经典的一本书，书中更多的是对基础传统机器学习的理论介绍，没有任何代码，这算是对代码的补充。 另外一本书《机器学习实战》，是包含部分理论与代码的书，也很经典，我看了下代码，网友整理的这个代码好多就是从这本书上来的，因为这两本书都是基础类的书，重叠部分还是很多的。但是整体来说《统计学习方法》理论东西更多，...
谈谈学习方法。
nakano_azusa的博客
08-14 3848
今天开始写博客啦，记录下自己学习生活中的点点滴滴，同时也把自己的一些见解分享给大家。 之前在知乎上看到了很多关于高效学习方法的帖子，确实是令人大开眼界。但每次阅读，都是不分整体细节地通读下去，把所有答案从头到尾都看一遍。回头一想，这样效率太低，而且很多答案虽然不同，但讲的都是同一种方法。因此我把自己对高效学习的见解整理如下： 先说说原则，我把学习分成了三个部分：先把握全局，再深
强化学习方法汇总
CCH陈常鸿Blog
11-15 2812
本文转自莫烦大佬 了解强化学习中常用到的几种方法,以及他们的区别, 对我们根据特定问题选择方法时很有帮助. 强化学习是一个大家族, 发展历史也不短, 具有很多种不同方法. 比如说比较知名的控制方法 Q learning, Policy Gradients, 还有基于对环境的理解的 model-based RL 等等. 接下来我们通过分类的方式来了解他们的区别. Model-free
东南大学提出条件自监督小样本学习方法，显著提升小样本分类准确率
Paper weekly
12-14 2932
©作者 | 安悦瑄单位 | 东南大学PALM实验室研究方向 | 小样本学习、自监督学习写在篇首如何从有限的样本中学习可迁移的特征表示是小样本学习（Few-Shot Learning）的一个...
李航-统计学习方法PPT
11-06
《李航-统计学习方法PPT》是一套与《统计学习方法》这本书配套的教学资源，主要涵盖了机器学习领域的核心概念和方法。统计学习方法是现代机器学习研究的基础，它涉及了从数据中学习规律，构建预测模型的一系列理论和...
精选资源
《统计学习方法》第2版(小蓝书)课件
01-05
《统计学习方法》是学习机器学习的必备教材。该课件涵盖了书本的核心内容，非常适合于预习和复习。
高中化学学习方法2.ppt
06-22
高中化学学习方法2
精选资源
MVS多视图三维重建 -基于体素的学习方法（合集）
08-27
MVS多视图三维重建 --基于体素的学习方法（合集） MVS多视图三维重建 --基于体素的学习方法（合集） MVS多视图三维重建 --基于体素的学习方法（合集） MVS多视图三维重建 --基于体素的学习方法（合集） MVS多视图三...
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
11-27
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制问题，并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论，利用递归神经网络（RNN）对非线性系统进行建模与线性化处理，从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征，构建近似线性模型，便于后续模型预测控制（MPC）的设计与优化，适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果，证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力，从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能控制设计；②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路；③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节，并可通过更换实际系统数据进行迁移验证，深化对方法泛化能力的理解。
唐白河.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
51单片机c源码-单片机向PC发送数据
最新发布
11-27
51单片机c源码-单片机向PC发送数据
Image03使用Anroid13的CTP触摸屏驱动来适配Buildroot【linux-5.10】-20251127-1405.7z
11-27
Image03使用Anroid13的CTP触摸屏Buildroot【linux-5.10】_20251127_1405.7z 【请严重注意：非官方适配，仅为学习之用，不承担任何责任！】 【20251120】RD-RK3588开发板适配Android14是全功能模块测试说明2 2025/11/20 18:21 0、DTS使用EVB7的V11版本。EVB7的V10版本应该也类似！ 1、DEBUG波特率：1500000bps 2、HDMI OUT J12有显示。J13没显示。HDMI IN没有输入！ 3、type-C接口，可以ADB，可以刷机。 4、USB接口【全通】！。USB2.0通了。USB HUB通了【4个USB2.0】。USB 3.0通了。 5、AP6275P的WIFI部分【通了，iperf3打流：48.5 Mbits/sec】/BT【通了，接受 小米13Ultra的JPG图片！】。如果不通，可以选择降级固件为Android13中的固件。 6、2个以太网都通了：ETH0【936 Mbits/sec】/ETH1【932 Mbits/sec】。
RH850（RH850/F1L）例程开发参考
11-27
提供了一个资源文件，标题为“RH850（RH850/F1L）例程开发参考”。该资源文件适用于瑞萨（Renesas）RH850系列单片机（特别是RH850/F1L型号）的开发，旨在帮助开发者快速上手并进行相关例程的开发。 资源描述 该资源文件包含了RH850（RH850/F1L）单片机的例程开发参考资料。开发者可以通过这些例程快速了解和掌握RH850系列单片机的编程方法和技巧。资源文件中的例程可以直接在瑞萨的CS+开发环境中使用，无需额外配置或修改。
Python实现统计学习主要方法详解
文档《统计学习方法及代码实现(Python)》系统介绍了统计学习中的主要监督学习方法，并且通过Python编程实践，使读者能够深入理解并应用这些方法。它不仅提供了理论知识，还为希望深化学习的读者提供了丰富的资源，是...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值