本课程主要内容包括Python编程基础,机器学习模型,无监督学习、监督学习、深度学习基础知识与实现,并学习如何利用机器学习解决实际问题,从而全面提升自我的综合能力。 本课程有配套教材《机器学习算法与实现》,该书以机器学习的算法原理与实现贯穿始终,通过算法、数据结构、面向对象、编程实现一步一步地引入,让读者无需额外学习算法与数据结构等知识
Machine Learning-模型评估与调参 ——嵌套交叉验证 使用嵌套交叉验证得到的测试集误差几乎就是真实误差。 嵌套交叉验证外部有一个k折交叉验证将数据分为训练集和测试集,内部交叉验证用于选择模型算法。 下图演示了一个5折外层交叉沿则和2折内部交叉验证组成的嵌套交叉验证,也被称为5*2交叉验证: 我们还是用到之前的...
节可以找到如何设置库的配置-introduction to machine learning with python 原版最终版 by müller & guido驴子**潘趣 上传2.44MB 文件格式 pdf 电机控制 STM32 PMSM 性电机的 MTPA(最大扭矩电流比)控制。在 4.1 节可以找到如何设置库的配置 和执行这一方法。 另一方面,磁通量可以通过调节直轴电流 ids进行...
涵盖了deep learning里各种tricks,引用非常全面. 《A Gentle Introduction to Scikit-Learn: A Python Machine Learning Library》 介绍:这是一份python机器学习库,如果您是一位python工程师而且想深入的学习机器学习.那么这篇文章或许能够帮助到你. 《How to Layout and Manage Your Machine Learning Project》 介绍:...
AI Roadmap:机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)、对抗神经网络(GAN),图神经网络(GNN),NLP,大数据相关的发展路书(roadmap), 并附海量源码(python,pytorch)带大家消化基本知识点,突破面试,完成从新手到合格工程师的跨越,其中深度学习相关论文附有tensorflow caffe官方源码,应用部分含推荐算法和知识图谱...
Die Erstellung der meisten Machine Learning-Systeme beginnt mit dem zeitaufwändigen und oft lästigen Einrichten der Trainings- und Testdatendateien. Sie finden den Weizensaatgut-Rohdatensatz unterbit.ly/2idhoRK. Die aus 210 Elementen bestehenden Rohdaten (mit Tabstopptr...
降维-机器学习(machine learning)笔记(Andrew Ng) 降维 降维的定义及作用一:数据压缩 降维作用二:数据可视化 降维算法:主成分分析(PCA) 压缩重现 如何选择主成分数量k 运用PCA 降维 降维(dimensionality reduction)作为课程中所讲的第二种无监督学习方法。 降维的定义及作用一:数据压缩 我们假设一个数据集有很多特征...
This is a python project for building a linear regression model that is used to predict used car prices from a given dataset using machine learning. The dataset used for this project is taken from Kaggle. For the complete video explanation, check out the following link. python machine-learning...
机器学习 | 台大林轩田机器学习基石课程笔记1 --- The Learning Problem 课程主页 课程视频和PPT 最近在看NTU林轩田的《机器学习基石》课程,个人感觉讲的非常好。整个基石课程分成四个部分: When can Machine Learn? Why can Machine Learn? How can Machine Learn? How can Machine Learn Better? 每个部分由四...
介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80年代,80-90年代,一直讲到2000年后及最近几年的进展。涵盖了deep learning里各种tricks,引用非常全面. 《A Gentle Introduction to Scikit-Learn: A Python Machine Learning ...