深度学习导言
深度学习引言 假定想要根据房屋面积拟合一个预测房价的函数,我们令房屋面积作为神经网络的输入\(x\),通过一个神经元进行预测,最终输出价格\(y\)。这就是最简单的单神经网络(感知机),神经元对输入进行加权求和,加上偏置,然后通过一个激活函数得到输出。 \[y=f(wx+b) \]为了捕捉更复杂的非...
根据信息增益和基尼指数的二叉决策树
# coding: UTF-8 ''' 基于信息增益和基尼指数的二叉决策树的实现。 该决策树可以用于分类问题,通过选择合适的特征来划分样本。 ''' from collections import Cou...
运用sklearn中的Adaboost分类器来完成ORL人脸分类
使用sklearn中的Adaboost分类器来实现ORL人脸分类 前言:博主上网浏览使用Adaboost实现人脸分类时,发现并没有分类,大部分全都是关于人脸识别检测的,并没有实现对某个人的精准分类(例如,这个人叫什么名字),有关ORL识别的,大多是用PCA降维或者SVM实现的,也没有用Adaboos...
使用 Screen 坚持 VSCode 衔接长途使命继续运转
在 Linux 上使用 screen 是一种保持进程持续运行的便捷方式,即使用户断开 SSH 连接,进程也不会中断。 我在使用VSCode连接AutoDL时,不知道如何能够使进程保持运行,后查阅资料可以使用screen命令完成该需求。 连接远程服务器 首先使用VSCode或者PyCharm连接到远程...
K-Means聚类分析以及差错平方和SSE(Python完成)
K-means聚类的原理。 K-Means算法的目标是将原始数据分为K簇,每一簇都有一个中心点,这也是簇中点的均值点,簇中所有的点到所属的簇的中心点的距离都比到其他簇的中心点更近。 K-means聚类的算法流程。 1、随机确定K个点作为质心。 2、找到离每个点最近的质心,将这个点分配到这个质心代表的...
从零开始学机器学习——了解聚类
首先给大家介绍一个很好用的学习地址:https://cloudstudio.net/columns 聚类是一种无监督学习方法,其基本假设是数据集未经过标记,或者输入数据与预定义的输出之间并不存在直接的对应关系。聚类的主要目标是将具有相似特征的数据点归类到同一组中,这一组通常被称为“簇”。 聚类结果的...
orange图像识别
实验介绍: 图像识别是人工智能的重要领域 怎么识别图像呢? 人眼识别人的性别 看头发长度,身型,穿衣打扮这些特征,比如:长发是女孩,短发是男孩。 使用神经网络算法就可以自动学习特征并用于分类等任务。 一:神经网络 比如识别手写数字,如果一个像素一个像素地识别,那么计算量很大很复杂。如果总结出数字的特...
从零开始学机器学习——聚类可视化
首先给大家介绍一个很好用的学习地址:https://cloudstudio.net/columns 在上一章节中,我们对聚类的相关知识进行了全面的介绍,旨在为大家打下坚实的理论基础。今天,我们的主要任务是深入探讨数据可视化的技术和方法。在之前的学习中,我们已经接触过回归分析中的可视化技术,而今天我们...
AI 实战篇:Spring-AI再更新!细细讲下Advisors
在2024年10月8日,Spring AI再次进行了更新,尽管当前版本仍为非稳定版本(1.0.0-M3),但博主将持续关注这些动态,并从流行的智能体视角深入解析其技术底层。目前,Spring AI仍处于小众状态,尚未经过开源社区多年的维护和稳定化过程,这与已经较为成熟的Spring框架形成鲜明对比。...