[机器学习] 机器学习算法基础学习总结

说明：机器学习算法基础学习总结2.基本算法 2.1 Logistic回归 优点:计算代价不高,易于理解和实现。 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高 适用数据类型:数值型和标称型数据。 类别:分类算法。 试用场景:解决二分类问题。 简述: Logistic回归算法基于 Sigmoid函数,或者说 Sigmoid就是逻辑回归函数。 Sigmoid函数定义如下:1/(1-exp(-z))。函数值域范围(0,1)。可以用来做分 类器。 Sigmoid函数的函数曲线如下: 逻辑凹归模型分解如下:(1)首先将不同
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[机器学习] 机器学习中的最优化算法总结

说明：机器学习中的最优化算法总结下图给出了这些算法的分类与它们之间的关系: 接下来我们将按照这张图来展开进行讲解。 费马定理 对于一个可导函数,寻找其极值的统一做法是寻找导数为0的点,即费马定理。微积分中的 这一定理指出,对于可导函数,在极值点处导数必定为0: 对于多元函数,则是梯度为0 导数为0的点称为驻点。需要注意的是,导数为0只是函数取得极值的必要条件而不是充分条 件,它只是疑似极值点。是不是极值,是极大值还是极小值,还需要看更高阶导数。对于 元函数,假设x是驻点 如果 (x)>0,则在该
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[机器学习] “人工智能＋”会超乎想象.pdf

说明：人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。26,超乎你想象的健康小事 27.超乎想象的奇妙世界 28.超乎想象的铅笔雕刻 29超乎想象的奇人 30.我的能量超乎想象 31.超乎想象的地球美景 32.超乎想象的天与地 33.母乳的能量超乎你想象 34.“人工智能|”会超想象 35.超乎想象的泡泡 36.超乎
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[机器学习] install_nvidia_docker2.sh

说明：一键安装install_nvidia_docker脚本文件，sh一键安装，一键安装
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[机器学习] 光流运动场计算代码

说明：光流法(Optical flow)是关于视域中的物体运动检测中的概念。描述相对于观察者的运动所造成的观测目标、表面或边缘的运动，可用于运动检测、物件切割、碰撞时间与物体膨胀的计算、运动补偿编码，或者通过物体表面与边缘进行立体的测量等等。
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[机器学习] gpuNUFFT-master.zip

说明：非均匀傅里叶变换(NUFFT)在雷达、通信、医学成像、射电天文学等诸多领域都获得了广泛应用, 其快速计算是近年 来的研究热点, 对于MRI非笛卡尔采样的重建具有良好效果。。
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[机器学习] 特征工程思维导图

说明：特征工程思维导图
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[机器学习] 图灵奖得主Judea Pearl讲机器学习

说明：图灵奖得主Judea Pearl：机器学习无法成为强AI基 础，突破口在“因果革命”
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[机器学习] 0ppt绪论.rar

说明：数字信号处理第三版，ppt为绪论部分，适合初学者学习，方便入门。
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[机器学习] 1第一章_离散时间信号与系统.rar

说明：数字信号处理第三版第一章PPT，方便初学者学习和快速入门。
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[机器学习] 2第二章_z变换与离散时间傅里叶变换(DTFT).rar

说明：数字信号处理第三版第二章PPT，方便初学者学习和快速入门。
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[机器学习] 3第三章_离散傅里叶变换 (2).rar

说明：数字信号处理第三版第三章PPT，方便初学者学习和快速入门。
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