学习笔记——人工智能与计算机视觉 计算机视觉.pdf

ai智能电话机器人系统开源源码-（完美运营版），只可做学习使用。请勿拿去做违法行为。

人工智能11监督学习

基于Python玩转人工智能最火框架，最详细的TensorFlow视频， 从安装到实践项目，还有源代码。百度网盘

人工神经网络学习C#demo 和源码，网上找了很久才找到的

人工智能与机器学习-梯度下降法 一、梯度下降法概述 梯度下降法（Gradient descent）是一个一阶最优化算法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。 二、梯度下降法直观理解 以人下山为例，要到达最低点，需要以下步骤： 第一步，明确自己现在所处的位置 第二步，找到相对于该位置而言下降最快的方向 第三步，沿着第二步找到的方向走一小步，然后到底一个新的位置，这时候的位置就比原来更低 第四步，又明确当前所处位置，即回到第一步 第五步，到底最低点后就停下 基于以上步骤，就能够找到最低点，以下图为例 三、多

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Herbrand定理（语义树） 完全语义树： 原子集中所有元素逐层添加的一棵二叉树。将元素的是与非分别标记在两侧的分枝上（可不完全画完） 。 S的完全语义树是无限、可数树。 封闭语义树： 如果S的完全语义树的每个分枝上都有一个失败结点，就称它是一棵封闭语义树。 S的封闭语义树是有限、可数树。

斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记

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