机器学习&深度学习CNN(卷积神经网络) 代码+报告+数据

资源介绍

【资料内容】

1 常用深度网络模型介绍

2 原理介绍【CNN(卷积神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)】

3 具体案例及代码分析

3.1 天气识别3.2

3.2 股票预测

4 结果展示

5 出现的问题和解决办法

6 参考文献

1）机器学习基本分类：监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习

2）机器学习根据预测任务的不同，可分为：分类问题、回归问题、标注问题

3）相关名词：监督、半监督、无监督、强化学习的概念，输入空间、输出空间、实例、特征向量、特征空间、训练数据、测试数据、样本、假设空间

4）机器学习按模型分类，分为：概率模型与非概率模型，线性模型与非线性模型，参数化模型与非参数化模型

5）机器学习按算法分类，分为：在线学习，批量学习

6）机器学习方法=模型+策略+算法

 

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