学习方法

最新推荐文章于 2024-03-16 22:50:12 发布
原创 最新推荐文章于 2024-03-16 22:50:12 发布 · 353 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

    怎么才能快速的扎实的学习cc2430呢?

    我觉的每做一个实验都要把自己的心得体会写下来，就算没有什么心得，也要把它的大概原理，运行方式用自己的话说出来。每做一个，就发一篇博客，给自己看！

和熹微
关注
谈谈学习方法
stormzhang的专栏
11-11 8960
上一篇文章公众号上有同学给我留言：张哥，我是一名大二学生，我很喜欢 Android，但是我感觉我的逻辑思维有点慢，学习方法也不得巧，所以，问下您有什么建议吗？还是说我不适合学编程，大学计算机专业！其实不止这位同学，之前很多人给我留言，说因为兴趣，选择了编程，而且自己也很努力，也在持续坚持学习，然而觉得自己没有任何进步，甚至一度怀疑自己不适合编程。还有工作了一两年的同学给我留言，说感觉自己也挺吃苦的，
统计学习方法——李航 笔记
qq_45383347的博客
12-02 3287
第一章 概论 统计学习的目标在于：从假设空间中选取最优模型 统计学方法三要素：方法=模型+策略+算法 训练集用来训练模型，验证集用来选择模型，测试集用于对学习方法的评估。 1、输入变量和输出变量均为连续变量的预测问题称为回归问题，输出变量均为有限个离散变量的预测问题称为分类问题，输入变量和输出变量均为变量序列的预测问题称为标注问题 2、监督学习： 3、无监督学习： 4、模型：所要学习的条件概率分布或决策函数。 模型的假设空间：包括所有可能的条件概率分布或决策函数。 5、两个基本策略：经验风险最小化和结构
七大经典高效学习方法
kelvin_yin的专栏
12-06 3167
在学习过程中，选择合适的方法事倍功半，这里列出 7 种高效学习方法，能有效的提高学习效率和成果。
监督学习方法总结
热门推荐
Michael是个半路程序员
04-06 1万+
1. 适用问题 监督学习：学习一个模型，使它能对给定的输入预测相应的输出。包括分类、标注、回归。 分类问题：从实例的 特征向量 到 类标记 的预测问题 标注问题：从 观测序列 到 标记序列(或状态序列) 的预测问题。 感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树 是简单的分类方法，具有模型直观、方法简单、实现容易等特点 逻辑斯谛回归、最大熵模型、支持向量机、提升方法 是更复杂但更有效的分类方法，往...
李航-统计学习方法-习题-第九章
Young, Simple, Naive
11-13 3463
9.2 证明引理 9.2. 引理 9.2 若P~θ(Z)=P(Z∣Y,θ)\widetilde P_\theta(Z)=P(Z|Y,\theta)Pθ​(Z)=P(Z∣Y,θ)，则 F(P~,θ)=logP(Y∣θ) F(\widetilde P, \theta)=logP(Y|\theta)F(P,θ)=logP(Y∣θ). 证明： F(P~,θ)=EP~[logP(Y,Z∣θ)]+H(P~)=...
学习方法——大神杰作
wxsy024680的博客
04-12 4845
大神Jack Cui私藏的学习网站和工具链接，分享给大家！
程序员高效学习方法
qq_37618667的博客
02-05 1983
注：以下内容出自http://www.cnblogs.com/weilu2/p/learning_method.html 1、自顶向下的学习方法 也就是分层学习，与网络化学习方式有一定的关联性   2、网络化学习方法 说到网络化学习就不得不提到传统的学习方式，线性学习。 认知一个事物的过程，是通过逐一认识这个事物方方面面的属性来实现的。但对于一个特定的事物的认知过程
【统计学习方法-李航-笔记总结】一、统计学习方法概述
zl3090的博客
09-13 3457
看李航老师的书有感，做做笔记以便后续查阅，也方便同道中的大佬们参考~ 本部分包括: 1. 统计学习概述 2.  统计学习三要素 3.  模型的评估与选择 4.  分类问题、标注问题与回归问题   1. 统计学习概述 （1）概念：统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测分析的学科。 （2）特点：         a. 建立在计算机与网络上的；    ...
(2) 李航《统计学习方法》基于Python实现——感知机
yilulvxing的博客
04-17 4954
概述 感知机（perceptron）是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1两类。感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的超平面，属于判别模型。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。 感知机学习算法分为原始形式和对偶形式，由Rosenblatt...
深度学习盛行，还记得哪些传统机器学习方法和模型？
samsion_的博客
03-16 2567
本位围绕传统机器学习， 通过和规则系统以及深度学习方法对比从而了解各自的特点，介绍了传统机器学习的三大分类，并以目标检测为例介绍使用传统机器学习方法如何实现火焰的目标检测，在文章最后列举了四个常见的传统机器学习经典模型。
《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。
机器学习作业，机器学习和深度学习方法实现的入侵检测源代码+文档报告+数据集
05-27
机器学习作业，机器学习和深度学习方法实现的入侵检测源代码+文档报告+数据集，个人经导师指导并认可通过的高分设计项目，评审分99分，代码完整确保可以运行，小白也可以亲自搞定，主要针对计算机相关专业的正在做大...
高中化学学习方法2.ppt
06-22
高中化学学习方法2
统计学习方法PPT
11-29
《统计学习方法》是李航博士的一本经典著作，它深入浅出地介绍了机器学习中的统计学习理论和方法。这份由清华大学深圳研究院的袁春老师制作的配套PPT，为读者提供了一种更加直观和易懂的学习途径。下面将详细阐述...
李航博士《统计学习方法》代码以及讲解博客
11-08
《统计学习方法》是李航博士的一本经典著作，它深入浅出地介绍了机器学习领域中的统计学习理论和方法。这本书涵盖了从基础的监督学习、无监督学习到更高级的集成学习、半监督学习等重要概念。提供的代码及讲解博客是...
Python实现简单的HTTP服务器.doc
08-14
Python实现简单的HTTP服务器.doc
北京理工大学2021小学期计算机组成原理课程设计项目-基于硬件描述语言实现的精简计算机系统-包含单周期CPU和流水线CPU两种架构-支持斐波那契数列计算与显示功能-采用高度模块化设.zip
08-14
python北京理工大学2021小学期计算机组成原理课程设计项目_基于硬件描述语言实现的精简计算机系统_包含单周期CPU和流水线CPU两种架构_支持斐波那契数列计算与显示功能_采用高度模块化设.zip
2025年爱眼护眼知识竞赛题库与答案.docx
08-14
2025年爱眼护眼知识竞赛题库与答案.docx
基于MPC最优控制的车辆自适应巡航系统(Cars im & Mat lab)实现速度与间距智能调控
最新发布
08-14
内容概要：本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的车辆自适应巡航控制系统(ACC)，重点探讨了如何利用Cars im与Mat lab联合仿真实现速度与间距的智能调控。首先解释了MPC作为一种优化方法，在控制系统设计中的关键作用，特别是在预测系统未来行为方面的能力。接着详细描述了ACC的工作原理，即通过传感器获取车辆运动状态和道路环境信息，再由控制器使用MPC算法计算最优控制策略，最终由执行器完成具体的油门、刹车和转向操作。文中还提到，通过Cars im模拟不同的道路环境和交通场景，并将其输入到Mat lab中设计的MPC控制器中进行处理，实现了对车辆速度和间距的精准控制。 适合人群：从事智能驾驶技术研发的专业人士，尤其是对车辆自适应巡航控制系统感兴趣的工程师和技术研究人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解MPC在智能驾驶领域的应用，特别是想掌握如何用Cars im和Mat lab进行联合仿真的技术人员。目标是提升车辆行驶的安全性和舒适度，同时探索更多智能驾驶的可能性。 其他说明：文章不仅阐述了理论概念，还提供了实际的操作步骤，有助于读者更好地理解和应用相关技术。此外，强调了智能驾驶技术在未来汽车工业发展中的重要地位。
跨越域距离的传递性迁移学习方法研究
标题和描述中提到了传递迁移学习（Transitive Transfer Learning，简称TTL）的相关知识，这是一种特殊的迁移学习方法。在讨论这一概念之前，我们首先要了解什么是迁移学习。 迁移学习是机器学习领域的一个重要分支...
评论
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