机器学习/深度学习学习笔记

作者是JUDEA PEARL和DANA MACKENZIE，主要讲的是因果关系的科学理论

arff格式机器学习数据集：包含splice.arff、sponge.arff、strike.arff、supermarket.arff、Climate.txt、Wine.txt、German.txt、Lungcancer.txt、Australian.txt（注意有一部分是txt类型的文件，但是格式是arff格式数据集，使用时改后缀名即可）共40个常见数据集，10个高维数据集

应用自编码器对图像进行去噪，包含加噪声的图片，去噪声声的图片，去噪后的对比图及源码python文档及自编码器的模型

自我学习：机器学习里最有挑战的部分1 AlphaGo的原理 2如何做一个AlphaGo？一个能根据环境变化采取正确策略的智能体 3其他前沿话题：迁移学习，终身学习4学习总结

paper reading 论文阅读Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector

10 万多条，带情感标注 新浪微博，正负向评论约各 5 万条。 utf8编码。 csv格式 import pandas as pd path = 'weibo_senti_100k_文件夹_所在_路径' pd_all = pd.read_csv(path + 'weibo_senti_100k.csv') print('评论数目（总体）：%d' % pd_all.shape[0]) print('评论数目（正向）：%d' % pd_all[pd_all.label==1].shape[0]) print('评论数目（负向）：%d' % pd_all[pd_all.label==0].shape[0]) #评论数目（总体）：119988 #评论数目（正向）：59993 #评论数目（负向）：59995 字段说明 字段 说明 label 1 表示正向评论，0 表示负向评论 review 微博内容

适合本科生研究生的论文写作指导课，特别是计算机人群

逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生的想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点：1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上；2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。 思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。

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