撰写于    浏览:3843 次  分类: 梯度介绍
备注:本文修改时间为2021年5月27日大家好,我是飞燕网的站长,本文给大家说一下梯度以及梯度的物理意义吧。对于“梯度”这个东西,很多初学者搞不清楚,就连知乎上的大V,也是独乐乐不能与众乐乐,洋洋散散说了半天,读者也是一头雾水。之所以大家对“梯度”一头雾水,这是因为大家没有一个明确的理解路线,站长对梯度的理解路线为:导数->偏导数->方[...]

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1、问题描述AttributeError: module 'matplotlib' has no attribute 'plot'2、原因分析导入包时候是这样写的:import matplotlib as plt应该改成:import matplotlib.pyplot as plt

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1、封面介绍2、适合人群本书特色鲜明、内容易读易学,适合人工智能相关领域和对该领域感兴趣的读者阅读,也适合高校计算机专业的教师和学生参考。3、推荐理由作为计算机科学的一个分支,人工智能主要研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统,涉及机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等方向。  本书包括引言、基础知识、基于[...]

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为了答谢各位读者对本站的支持,站长决定开启一门公开课:《深度学习之优化算法公开课》从本质上来说,机器学习/深度学习 = 特征处理 + 优化算法。作为机器学习和深度学习中十分重要的一环,优化算法受到了极大的关注。好的优化算法可以更好的、更快的找到目标模型。掌握好各种优化算法是一个AI从业者的基本功,所以站长开启了关于优化算法的公开课。公开课目前在筹备[...]

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1、封面介绍2、出版时间2021年6月3、推荐理由零基础读者应如何快速入门机器学习?数学基础薄弱的读者应如何理解机器学习中的数学原理?这些正是本书要解决的问题。本书从数学基础知识入手,通过前3章的介绍,帮助读者轻松复习机器学习涉及的数学知识;然后,通过第4-第13章的介绍,逐步讲解机器学习常见算法的相关知识,帮助读者快速入门机器学习;后,通过第14[...]

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1、封面介绍2、出版时间2021年6月3、推荐理由本书基于丰富的图示,详细介绍了有监督学习和无监督学习的17种算法,包括线性回归、正则化、逻辑回归、支持向量机、核方法、朴素贝叶斯、随机森林、神经网络、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means算法、混合高斯分布、LLE和t-SNE。书中针对各算法均用Python代码进行了实现,读者可一边[...]

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1、封面介绍2、出版时间2021年8月3、推荐理由《Python计算机视觉与深度学习实战》立足实践,从机器学习的基础技能出发,深入浅出地介绍了如何使用 Python 进行基于深度学习的计算机视觉项目开发。开篇介绍了基于传统机器学习及图像处理方法的计算机视觉技术;然后重点就图像分类、目标检测、图像分割、图像搜索、图像压缩及文本识别等常见的计算机视觉项[...]

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1、封面介绍2、出版时间2021年8月3、推荐理由《图解机器学习》用丰富的图示,从ZUI小二乘法出发,对基于ZUI小二乘法实现的各种机器学习算法进行了详细的介绍。第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况;第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分别介绍了各种有监督的回归算法和分类算法;第Ⅳ部分介绍了各种监督学习算法;第Ⅴ部分介绍了机器学习领域中的新兴算法。书中大部分算法都有相应[...]

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1、封面介绍2、出版时间2021年9月3、推荐理由本书的编程语言以MATLAB为主,分别从学习方式和理论知识两个方面来对机器学习(实现人工智能的方法)的算法进行分类介绍。通过阅读本书,读者可以对人工智能的子集——机器学习形成一个系统、全面、完整的认识,并且在今后的研究工作中逐步拓展,*终形成自己的体系。全书共6篇,分别为特征处理算法、分类和聚类算法[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年5月3、推荐理由周志华老师的《机器学习》(俗称“西瓜书”)是机器学习领域的经典入门教材之一。本书(俗称“南瓜书”)基于Datawhale 成员自学“西瓜书”时记下的笔记编著而成,旨在对“西瓜书”中重难点公式加以解析,以及对部分公式补充具体的推导细节。全书共16 章,与“西瓜书”章节、公式对应,每个公式的推导和解析都[...]

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1、封面介绍2、出版时间2021年3月3、推荐理由自早期以来,神经网络就一直是人工智能的支柱。现在,令人兴奋的新技术(例如深度学习和卷积)正在将神经网络带入一个全新的方向。在本书中,我们将演示各种现实世界任务中的神经网络,例如图像识别和数据科学。我们研究了当前的神经网络技术,包括ReLU 激活、随机梯度下降、交叉熵、正则化、Dropout 及可视化[...]

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1、封面介绍2、出版时间2021年4月3、推荐理由近年,人工智能热潮席卷而来。本书以图解的方式网罗了人工智能开发的基础知识,内容涉及机器学习、深度学习、强化学习、图像和语音的模式识别、自然语言处理、分布式计算等热门技术。全书以图配文,深入浅出,是一本兼顾理论和技术的人工智能入门教材。旨在帮助读者建立对人工智能技术的整体印象,为今后深入探索该领域打下[...]

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1、封面介绍2、出版时间2021年6月3、推荐理由《人工智能通识课》纵贯人工智能技术在全球 70 多年的发展历史,综合逻辑学派和神经网络学派的主流观点,系统介绍了人工智能各种算法的起源与演进过程,以及人工智能技术在消费者行为分析、机器人、自动驾驶、医疗等方面的应用实践,使读者可以全面了解人工智能领域的真实现状,及其给人类社会带来的技术、哲学乃至艺术[...]

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1、封面介绍2、出版时间2021年01月3、推荐理由这是一本权威的人工智能从入门到精通的读本从人工智能的发展之路说起,结合丰富的应用与实战实例,详细阐述了Python入门、人工智能数学基础、手工打造神经网络、TensorFlow与PyTorch、卷积神经网络、目标分类、目标检测、图像语义分割、循环神经网络、自然语言处理、生成对抗网络、强化学习等行业[...]

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1、封面介绍2、出版时间2021年8月3、推荐理由本书从工业界一线算法工作者的视角,对深度强化学习落地实践中的工程经验和相关方法论做出了深度思考和系统归纳。本书跳出了原理介绍加应用案例的传统叙述模式,转而在横向上对深度强化学习落地过程中的核心环节进行了完整复盘。主要内容包括需求分析和算法选择的方法,动作空间、状态空间和回报函数设计的理念,训练调试和[...]

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1、封面介绍2、出版时间2021年6月3、推荐理由深度强化学习结合深度学习与强化学习算法各自的优势解决复杂的决策任务。得益于 DeepMind AlphaGo 和 OpenAI Five 成功的案例,深度强化学习受到大量的关注,相关技术广泛应用于不同的领域。本书分为三大部分,覆盖深度强化学习的全部内容。第一部分介绍深度学习和强化学习的入门知识、一些[...]

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