总结ppt，里面有两种机器学习或深度学习入门需掌握的算法（包括），有比较详细的个人学习理解（看吴恩达视频学习的）和算法描述。还有几篇关于显著性的论文的部分内容，及其评价措施。

这一讲里，我们重新回到 Completion 接口。而且这一讲里，我们还会快速搭建出一个 有界面的聊天机器人来给你用。在这个过程里，你也会第一次使用 HuggingFace 这个平台。 HuggingFace 是现在最流行的深度模型的社区，你可以在里面下载到最新开源的模型，以及 看到别人提供的示例代码。 ChatGPT 来了，更快的速度更低的价格 我在第 03 讲里，已经给你看了如何通过 Completion 的接口，实现一个聊天机器人的功 能。在那个时候，我们采用的是自己将整个对话拼接起来，将整个上下文都发送给 OpenAI 的 Completion API 的方式。不过，在 3 月 2 日，因为 ChatGPT 的火热，OpenAI 放出了一个直接可以进行对话聊天的接口。这个接口叫做 ChatCompletion，对应的模型叫做 gpt- 3.5-turbo，不但用起来更容易了，速度还快，而且价格也是我们之前使用的 text-davinci- 003 的十分之一，可谓是物美价廉了。  复制代码 1 import openai 2 openai 这一讲里，我们重新回到 Compl

【超实用课程内容】 本课程从pytorch安装开始讲起，从基本计算结构到深度学习各大神经网络，全程案例代码实战，一步步带大家入门如何使用深度学习框架pytorch，玩转pytorch模型训练等所有知识点。最后通过 kaggle 项目：猫狗分类，实战pytorch深度学习工具。 【课程如何观看？】 PC端：https://edu.csdn.net/course/detail/27286 移动端：CSDN 学院APP（注意不是CSDN APP哦） 本课程为录播课，课程永久观看，大家可以抓紧时间学习后一起讨论哦~ 【学员专享增值服务】 源码开放 课件、课程案例代码完全开放给你，你可以根据所学知识，自行修改、优化 下载方式：电脑登录https://edu.csdn.net/course/detail/27286，点击右下方课程资料、代码、课件等打包下载

基于深度学习的围棋AI演示程序，经过80,000盘专业棋谱数据集训练，含有约50MB经过训练的神经网络数据。 压缩包中还包含了相关的论文Training Deep Convolutional Neural Networks to Play Go。 操作说明：使用浏览器打开Play Go Against a DCNN.html，等待神经网络加载完成，即可运行。勾选Show Analysis，以便可视化地展示神经网络对下一步落子的预测。 语言：JavaScript(基于ConvNetJS库)，可离线运行。 转载自https://chrisc36.github.io/deep-go/ 转载日期20170125

这个代码主要是针对刚入门pytorch的小伙伴，会带大家完整走一遍使用神经网络训练的流程，以及介绍一些pytorch常用的函数。

表格形式（CSV）的mnist训练测试集，大部分电子表格和数据分析软件兼容形式 包括mnist_test.csv、mnist_train.csv、mnist_test_10.csv、mnist_train_100.csv mnist_train.csv、mnist_test.csv分别有60000、10000个标记样本集 mnist_test_10.csv、mnist_train_100.csv则只有10条100条记录是上面的子集 在深入研究前我们常用子集验证算法再用完整集

本小组研究的课题是基于深度学习的图像识别，最终实现的是对海量图片数据的学习和准确的识别，不仅如此，我们测试了几种不同的分类模型，并比较预测结果，计算预测准确率，对预测方法进行优化，希望得到一种最高效的预测方法，从而实现真正的机器智能化识别。 本小组课设主要基于python开发环境下的scikit-learn标准库以及PIL图像处理库，并采用matplotlib实现最终结果的比对，PIL库用于图像的特征值批量读取，scikit-learn标准库用于分类模型的构建，matplotlib则用于显示最终结果。

压缩包包含 1：CIFAR10原始数据集 2：CIFAR10转化为图片后的格式（PNG），分为train和test的两个文件夹，每个文件夹下有10个类别 CIFAR10数据集介绍：CIFAR-10 是由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。一共包含 10 个类别的 RGB 彩色图 片：飞机（ a叩lane ）、汽车（ automobile ）、鸟类（ bird ）、猫（ cat ）、鹿（ deer ）、狗（ dog ）、蛙类（ frog ）、马（ horse ）、船（ ship ）和卡车（ truck ）。图片的尺寸为 32×32 ，数据集中一共有 50000 张训练圄片和 10000 张测试图片

乳腺癌数据集 Python 预测模型 乳腺癌数据集二分类预测 机器学习 深度学习 网格搜索+logistic逻辑回归+神经网络+SVM支持向量机+KNN 条形图折线图可视化 预测效果较好，拟合较为准确。 jupyter notebook numpy pandas matplotlib sklearn 数据分析 数据挖掘