python基礎 圖像基礎 圖像的主要用途:分類、目標檢測、圖像分割、圖像描述、圖像生成 相關的組件:OpenCV、Tensorflow、Keras 圖像的預處理:平滑與去噪——高斯 ...
.使用keras做mnist分類時,運行時GPU報錯 錯誤信息如下: 解決辦法: 在前面設置tensorflow對GPU內存的分配比例: .Matplotlib和Qt py的兼容問題 在Pycharm中使用matplotlib的時候,當取消了show plots in tool windows選項時,報錯: 解決辦法: 在系統變量中添加QT PLUGIN PATH .訓練途中出現NaN數值,比如 ...
2019-07-06 10:26 0 727 推薦指數:
python基礎 圖像基礎 圖像的主要用途:分類、目標檢測、圖像分割、圖像描述、圖像生成 相關的組件:OpenCV、Tensorflow、Keras 圖像的預處理:平滑與去噪——高斯 ...
微積分是現代數學的基礎,線性代數,矩陣論,概率論,信息論,最優化方法等數學課程都需要用到微積分的知識。單就機器學習和深度學習來說,更多用到的是微分。積分基本上只在概率論中被使用,概率密度函數、分布函數等概念和計算都要借助於積分來定義或計算。 幾乎所有的機器學習算法在訓練或者預測時都是 ...
第一部分 基礎語言 pandax視頻教程 鏈接: https://pan.baidu.com/s/1pLqavVX 密碼 ...
機器學習&深度學習視頻資料匯總 第一部分 基礎語言 pandas視頻教程 鏈接: https://pan.baidu.com/s ...
偽代碼實現:LR、梯度下降、最小二乘、KNN、Kmeans; LR,SVM,XGBOOST推公式(手推) LR,SVM,RF,KNN,EM,Adaboost,PageRank,GBDT,Xgboost,HMM,DNN,推薦算法,聚類算法,等等機器學習領域的算法 基本知識: 1)監督與非監督 ...
轉自:http://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273 第一部分:深度學習 1、神經網絡基礎問題 (1)Backpropagation(要能推倒) 后向傳播是在求解損失函數L對參數w求導時候用到的方法,目的是通過鏈式法則 ...
這篇文章將介紹MXNet的編譯安裝。 MXNet的編譯安裝分為兩步: 首先,從C++源碼編譯共享庫(libmxnet.so for linux,libmxnet.dy ...
從業這么久了,做了很多項目,一直對機器學習的基礎課程鄙視已久,現在回頭看來,系統的基礎知識整理對我現在思路的整理很有利,寫完這個基礎篇,開始把AI+cv的也總結完,然后把這么多年做的項目再寫好總結。 參考:機器學習&深度學習算法及代碼實現 學習路線第一步:數學主要為微積分、概率統計 ...