deep learning and some relate topic

本文探讨了深度学习的概念及其在处理图像、声音和文本等复杂数据上的优势。深入介绍了深度学习算法,如SVM、K-means及神经网络,并与传统机器学习方法进行对比。文章特别关注了深度学习中的新分支——深度神经网络,并提供了相关资源供读者进一步研究。

      last day night I was in SZ university with my girlfriend in a office, and there are some research about computer vision & machine, I guy is running a program witch it's classification some different pattern using SVM and K-Means algorithm, so we have a talk about some method which is useful in classification. then he told me a new sub-branch of machine learning called deep learning. and then I search on google and wiki. here is some brief introduction: 

      Deep Learning is about learning multiple levels of representation and abstraction that help to make sense of data such as images, sound, and text. For more about deep learning algorithms

    and in addition there have a link to introduce the architecture http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf

      I will review this topic in the future and give a report on my blog 


本研究基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,构建了一套用于航天器姿态与轨道协同控制的仿真系统。该系统采用参数化编程设计,具备清晰的逻辑结构和详细的代码注释,便于用户根据具体需求调整参数。所提供的案例数据可直接在MATLAB环境中运行,无需额外预处理步骤,适用于计算机科学、电子信息工程及数学等相关专业学生的课程设计、综合实践或毕业课题。 在航天工程实践中,精确的姿态与轨道控制是保障深空探测、卫星组网及空间设施建设等任务成功实施的基础。扩展卡尔曼滤波作为一种适用于非线性动态系统的状态估计算法,能够有效处理系统模型中的不确定性与测量噪声,因此在航天器耦合控制领域具有重要应用价值。本研究实现的系统通过模块化设计,支持用户针对不同航天器平台或任务场景进行灵活配置,例如卫星轨道维持、飞行器交会对接或地外天体定点着陆等控制问题。 为提升系统的易用性与教学适用性,代码中关键算法步骤均附有说明性注释,有助于用户理解滤波器的初始化、状态预测、观测更新等核心流程。同时,系统兼容多个MATLAB版本(包括2014a、2019b及2024b),可适应不同的软件环境。通过实际操作该仿真系统,学生不仅能够深化对航天动力学与控制理论的认识,还可培养工程编程能力与实际问题分析技能,为后续从事相关技术研究或工程开发奠定基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
“product relate”通常是指与产品相关的概念、信息或操作,尤其在电子商务、产品管理、市场营销和数据分析等领域中频繁出现。这一短语可以用于描述产品之间的关联性、产品信息的组织方式或产品在系统中的交互逻辑。 ### 常见含义及解释 1. **产品关联(Product Relationship)** 在电商平台中,“product relate”可能指产品之间的关联关系,如“相关产品”、“推荐产品”、“配件产品”等。例如,购买手机时推荐手机壳或耳机,这种推荐逻辑基于产品之间的关联性。 2. **产品属性关联(Product Attribute Relationship)** 在产品管理系统中,“product relate”可能指产品与其属性之间的联系,如颜色、尺寸、品牌等属性如何与主产品关联。这种关系常用于数据库设计或产品分类中。 3. **产品推荐系统中的关联规则(Association Rule in Product Recommendation)** 在数据挖掘和推荐系统中,“product relate”可能涉及“购物篮分析”中的关联规则(如Apriori算法),用于发现顾客购买行为中常见的产品组合。 4. **产品关联建模(Product Relate Modeling)** 在软件开发或数据库设计中,可能使用“product relate”作为字段名或变量名,表示产品之间的连接关系。例如在数据库中建立“product_relations”表来存储产品之间的关联信息。 ### 应用场景 - **电商平台推荐系统**:基于用户浏览或购买历史,推荐“相关产品”或“搭配购买”商品。 - **产品信息管理系统(PIM)**:管理产品之间的层级关系、替代关系或配件关系。 - **数据库设计**:设计产品关联表,用于存储产品之间的多对多关系。 - **市场营销策略**:通过分析产品之间的关联性,制定捆绑销售或交叉销售策略。 - **人工智能与推荐算法**:使用协同过滤或关联规则挖掘技术,实现个性化推荐。 ### 示例代码(数据库设计) ```sql CREATE TABLE product_relations ( relation_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, product_id INT NOT NULL, related_product_id INT NOT NULL, relation_type VARCHAR(50), -- 如 'accessory', 'related', 'alternative' FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES products(product_id), FOREIGN KEY (related_product_id) REFERENCES products(product_id) ); ``` ### 示例代码(推荐系统中的关联规则) ```python from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules import pandas as pd # 假设有一个购物篮数据集 basket = pd.read_csv('basket_data.csv') # 生成频繁项集 frequent_itemsets = apriori(basket, min_support=0.1, use_colnames=True) # 提取关联规则 rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1) print(rules) ``` ### 数学表示(关联规则) 关联规则通常表示为 $ A \Rightarrow B $,其中 $ A $ 和 $ B $ 是不相交的项集。支持度(Support)和置信度(Confidence)的计算公式如下: - 支持度(Support):$$ \text{Support}(A \Rightarrow B) = \frac{\text{Number of transactions containing both A and B}}{\text{Total number of transactions}} $$ - 置信度(Confidence):$$ \text{Confidence}(A \Rightarrow B) = \frac{\text{Support}(A \cup B)}{\text{Support}(A)} $$
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