深度学习500问——Chapter02：机器学习基础（5）
2.14 贝叶斯分类器 2.14.1 图解极大似然估计 极大似然估计的原理，用一张图片来说明，如下图所示： 例：有两个外形完全相同的箱子，1号箱有99只白球，1只黑球；2号箱子有1只白球，99只黑球。在一次实...
深度学习500问——Chapter02：机器学习基础（4）
2.12 决策树 2.12.1 决策树的基本原理 决策树（Decision Tree）是一种分为治之的决策过程。一个困难的预测问题，通过树的分支节点，被划分成两个或多个较为简单的子集，从结构上划分为不同的子问题。将依规则分割数据集的过程不断递归下去（Recursive Partitioning）。随着树的深度不断增加，分支节点的子集越来越小，所需要提的问题数也逐渐简化。当分支节点...
深度学习500问——Chapter02：机器学习基础（3）
2.10 主成分分析（PCA） 2.10.1 主成分分析（PCA）思想总结 1. PCA就是将高维的数据通过线性变换投影到低维空间上去。 2. 投影思想：找出最能够代表原始数据的投影方法。被PCA降掉的那些维度只能是那些噪声或是冗余的数据。 3. 去冗余：去除可以被其他向量代表的线性相关向量，这部分信息量是多余的。 4. 去噪声，去除较小特征值对应的特征向...
深度学习500问——Chapter02：机器学习基础（2）
2.5 代价函数 2.5.1 为什么需要代价函数 1. 为了得到训练逻辑回归模型的参数，需要一个代码函数，通过训练代价函数来得到参数。 2. 用于找到最优解的目的函数。 2.5.2 代价函数作用原理 在回归问题中，通过代价函数来求解最优解，常用的是平方误差代价函数。假设函数图像如图2-4所示，当参数发生变化时，假设函数状态也会随着变化。 ...
深度学习500问——Chapter02：机器学习基础（1）
前言 机器学习起源于上世纪50年代，1959年在IBM工作的Arthur Samuel设计了一个下棋程序，这个程序具有学习的能力，它可以在不断的对弈中提高自己。由此提出了“机器学习”这个概念，它是一个结合了多个学科，如概率论、优化理论、统计等，最终在计算机上实现自我获取新知识，学习改善自己的这样一个研究领域。机器学习是人工智能的一个子集，目前已经发展处许多有用的方法，比如支持向量机，回归...
ChatGPT：深度学习和机器学习的知识桥梁
近年来，随着深度学习技术的不断发展，自然语言处理技术也取得了显著的进步。其中，基于Transformer架构的ChatGPT模型在自然语言处理领域展现出了强大的实力。作为一种预训练语言模型，ChatGPT具有广泛的应用场景，如情感分析、问答系统、文本生成、机器翻译和文本分类等。 ...
计算机视觉+深度学习+机器学习+opencv+目标检测跟踪+一站式学习（代码+视频+PPT)-2
计算机视觉+深度学习+机器学习+opencv+目标检测跟踪+一站式学习（代码+视频+PPT)-1 https://developer.aliyun.com/article/1446368 第3章：图像&视频的加载与展示 相关知识： 学习如何使用OpenCV加载、显示图像和视频。 学习概要： 掌握图像和视频处理的基本操作。 ...
计算机视觉+深度学习+机器学习+opencv+目标检测跟踪+一站式学习（代码+视频+PPT)-1
第1章：视觉项目资料介绍与学习指南 相关知识： 介绍计算机视觉、OpenCV库，以及课程的整体结构。 学习概要： 了解课程的目标和学习路径，为后续章节做好准备。 重要性： 提供学生对整个课程的整体认识，为学习提供框架和背景。 图为计算机视觉opencv的全资料： 包括了 计算机视觉/opencv视频 ...
ChatGPT：深度学习和机器学习的知识桥梁
引言 当谈论机器学习和深度学习这两个激动人心的领域时，很多人可能会感到畏惧和困惑。这些领域充满了复杂的数学、编程和算法，对于初学者来说，往往显得高不可攀。然而，现代技术的发展为我们带来了一些有趣而强大的工具，其中之一就是ChatGPT。 ChatGPT不仅令人惊叹，还是一个强大的工具，可用....
【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践 | 数学建模
身处人工智能爆发式增长时代的机器学习从业者无疑是幸运的，人工智能如何更好地融入人类生活的方方面面是这个时代要解决的重要问题。滴滴国际化资深算法工程师王聪颖老师发现，很多新人在入行伊始，往往把高大上的模型理论背得滚瓜烂熟，而在真正应用时却摸不清门路、抓不住重点，导致好钢没用到刀刃上，无法取得实际的业务收益。如果能有一本指导新人从入门到精通、从理论到实践的技术书籍，那该多好，这样不仅省去了企业培养新....
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