斋藤康逸-深度学习入门-源码
2021-08-25 14:11:19 27.04MB 斋藤康逸 深度学习入门
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【深度学习入门】Paddle实现人脸检测和表情识别(基于YOLO和ResNet18)一、先看效果:训练及测试结果:UI 界面及其可视化:二、AI Studio 简介:平台简介:创建项目:三、创建AI Studio项目:创建并启动环境:下载数据:下载预训练模型:四、代码讲解:五、算法详解:YOLO 算法详解:ResNet 算法详解:欢迎关注我的主页~ 博主主页:https://blog.csdn.net/weixin_44936889 未经博主允许,本文禁止转载! 一、先看效果: 本项目在 AI Studio 上进行,项目地址: https://aistudio.baidu.com/aistud
2021-08-25 09:52:49 77KB add dd ddl
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包含两本《EPLAN Electric P8教育版使用教程》《EPLAN电气设计实例入门》,有目录,有水印倒还清晰。 看完这两本书一般的电器图纸能应对了。
2021-08-24 20:02:59 116.93MB EPLAN Electric P EPLAN电气设计
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个人黑马机器学习入门笔记
2021-08-21 19:13:35 46.21MB 机器学习 python
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Python应用学习入门,Python的下载、安装、变量配置及相应学习资料推荐。
2021-08-20 22:05:18 902KB Python应用 Python学习 Python入门 Python
数据集介绍 总共包含150行数据 每一行数据由 4 个特征值及一个目标值组成。 4 个特征值分别为:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度 目标值为三种不同类别的鸢尾花,分别为: Iris Setosa、Iris Versicolour、Iris Virginica 数据集中每朵鸢尾花叫做一个数据点,它的品种叫做它的标签 数据集样式: 导入需要的模块包 import numpy as np from matplotlib import colors from sklearn import svm from sklearn import model_selection import mat
2021-08-16 22:40:34 142KB python python机器学习 分类
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适合想要入门的
2021-08-12 19:10:16 3.49MB 大数据
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1-1深度学习要解决的问题mp4 1-2深度学习应用领域mp4 1-3计算机视觉任务mp4 14视觉任务中遇到的问题mp4 1-5得分函数mp4 16损失函数的作用mp4 1-7前向传播整体流程mp4 21梯度下降通俗解释(以线性回归算法为例,神经网络也是如此)mp4 22参数更新方法mp4 2-3优化参数设置mp4 24返向传播计算方法mp4 2-5神经网络整体架构mp4 2-6神经网络架构细节mp4 2-7神经元个数对结果的影响mp4 28正则化与激活函数mp4 2-9神经网络过拟合解决方法mp4 31神经网络整体框架概述mp4 3-2参数初始化操作mp4 3-3矩阵向量转换mp4 34向最反变换mp4 3-5完成前向传播模块mp4 3-6损失函数定义mp4 3-7准备反向传播迭代mp4 3-8差异项计算mp4 3-9逐层计算mp4 3-10完成全部选代更新模块mp4 3-11手写字体识别数据集mp4 312算法代码错误修正mp4
2021-08-11 22:09:38 970.77MB 人工智能
适合深度学习基础学习者,最适合TensorFlow入门的上手实践项目;源码基于TensorFlow2.1和cifar10数据集,包含LetNet \AlexNet \InceptionNet \VGG \ResNet的代码实现、模型保存和loss曲线。
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多元逻辑斯蒂回归matlab代码机器学习课程 挑战 了解机器学习的基础。 动作 研究了以下概念: 线性回归:训练集,特征,目标变量,假设,学习算法,参数,成本函数,优化问题,梯度下降,学习率,批次梯度下降 多元线性回归:特征缩放,均值归一化,选择学习率,正态方程 逻辑回归:分类,逻辑函数,S形函数,决策边界,非线性决策边界,成本函数,优化算法,多类分类,一对多 正则化:过度拟合,正则化参数,正则线性回归,正则逻辑回归 神经网络:计算机视觉,S型激活函数,层,偏差,正向传播,非线性分类,反向传播算法,随机初始化 模型选择:训练/验证/测试集,诊断偏差和方差,交叉验证错误,正则化,学习曲线,高偏差,高方差,误差分析,精度,召回率,F1得分 支持向量机:SVM假设,大余量分类器,核,相似度,高斯核,线性核,多项式核, 无监督学习:聚类,K-均值 主成分分析:降维,数据压缩,数据可视化,协方差矩阵sigma,sigma的特征向量,压缩表示的重构,pf主成分数,学习加速 k-均值聚类:聚类索引,聚类质心,随机初始化,肘法 异常检测:密度估计,正态与异常,欺诈检测,制造,监控工作参数,高斯分布,特
2021-08-09 22:25:34 75.16MB 系统开源
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