逻辑回归 此存储库包含我对Logistic回归的实现，以及将其应用于不同数据集的示例，并解释了有关数据预处理步骤和学习算法行为的每个示例。 。 。 在完成了由Andrew Ng教授的deeplearning.ai的神经网络和深度学习课程之后，我制作了此回购协议，将logistic回归应用于不同的数据集，以更好地理解算法及其工作原理。 在Coursera上， 。 什么是逻辑回归？ Logistic回归是一种用于二进制分类问题的监督学习技术，其中数据集包含一个或多个确定二进制结果（0或1）的独立变量。 在逻辑回归分类器中，您可能想要输入描述单个数据行的特征的特征向量X，并且要预测二进制输出值0或1。 更正式地说，给定输入向量X，您要预测y_hat，它是一个输出向量，描述给定特征向量X y = 1的概率， y_hat = p（y = 1 / X） 。 例如： 您有一个输入向量X，其特征是

grokking deep learning Andrew.W.Trask 2019 Grokking Deep Learning was written to help give you a foundation in deep learning so that you can master a major deep learning framework. It begins by focusing on the basics of neural networks and then switches its focus to provide an in-depth look at advanced layers and architectures

在本项目"machine-learning-LAB2-微信小程序demo"中，我们将探讨如何将机器学习技术应用于微信小程序的开发。这个项目可能包含一系列的教程、代码示例和实践案例，旨在帮助开发者了解如何在微信小程序环境中集成和应用机器学习模型。 让我们关注“机器学习”这一标签。机器学习是人工智能的一个分支，它允许计算机通过数据学习和改进，而无需显式编程。在这个项目中，我们可能涉及到监督学习、无监督学习或强化学习等不同类型的机器学习算法。例如，监督学习可以用于预测任务，如分类（如文本分类）或回归（如房价预测）；无监督学习则可能用于聚类分析，帮助识别用户群体；而强化学习可能用于优化决策过程，比如推荐系统。 接下来，我们看到“微信小程序”这一标签。微信小程序是腾讯公司推出的一种轻量级的应用开发平台，它允许开发者快速构建可以在微信内部运行的应用，无需下载安装即可使用。在微信小程序中集成机器学习，可以为用户提供更智能、个性化的体验，比如实时图像识别、语音识别或者基于用户行为的推荐服务。 项目中提到的"软件/插件"标签可能意味着该项目可能包含一些用于处理机器学习任务的第三方库或工具。在微信小程序中，开发者通常会利用如TensorFlow.js或Paddle.js这样的JavaScript库来运行机器学习模型，这些库能够将预训练模型转化为可以在小程序环境中执行的形式。 压缩包文件"machine_learning_LAB2-master (4).zip"可能包含以下内容： 1. 项目文档：介绍项目目标、技术栈和实现步骤的README文件。 2. 代码文件：包含实现机器学习功能的JavaScript代码，可能有专门处理数据预处理、模型训练、模型部署和预测的文件。 3. 数据集：用于训练和测试机器学习模型的样本数据。 4. 模型文件：预训练的机器学习模型或权重文件。 5. 小程序界面资源：包括HTML、CSS和图片等，用于构建微信小程序的用户界面。 6. 示例用例：演示如何在小程序中调用和使用机器学习模型的实例代码。 通过这个项目，开发者可以学习到如何在微信小程序环境中处理数据、训练模型、优化性能以及与用户界面进行交互。这不仅可以提升开发者在微信小程序开发中的技能，还可以让他们了解如何在移动端应用中实现实时的智能服务。同时，对于想要了解微信小程序与机器学习结合的初学者来说，这是一个很好的实践平台，可以深入理解这两个领域的交叉应用。

Machine learning has gained tremendous popularity for its powerful and fast predictions with large datasets. However, the true forces behind its powerful output are the complex algorithms involving substantial statistical analysis that churn large datasets and generate substantial insight. This second edition of Machine Learning Algorithms walks you through prominent development outcomes that have taken place relating to machine learning algorithms, which constitute major contributions to the machine learning process and help you to strengthen and master statistical interpretation across the areas of supervised, semi-supervised, and reinforcement learning. Once the core concepts of an algorithm have been covered, you’ll explore real-world examples based on the most diffused libraries, such as scikit-learn, NLTK, TensorFlow, and Keras. You will discover new topics such as principal component analysis (PCA), independent component analysis (ICA), Bayesian regression, discriminant analysis, advanced clustering, and gaussian mixture.

MetaR 此存储库显示了EMNLP 2019论文的源代码：。 在这项工作中，我们提出了一个元关系学习（MetaR）框架来进行KG中常见但具有挑战性的少发链接预测，即仅通过观察几个关联三元组来预测关系的新三元组。 运行实验 要求 的Python 3.6.7 PyTorch 1.0.1 tensorboardX 1.8 您还可以通过以下方式安装依赖项 pip install -r requirements.txt 数据集 我们使用NELL-One和Wiki-One来测试我们的MetaR，这些数据集最早是由xiong提出的。 原始数据集和预训练嵌入可以从下载。 您还可以从下载将数据集和预训练嵌入放在一起的zip文件。 请注意，所有这些文件都是由xiong提供的，我们只需在此处选择所需的文件即可。 准备 如果您使用的原始数据集和嵌入，这是一个准备步骤。 请注意，如果您使用我们从发布的数据

### 深度学习概述与基础知识 #### 一、引言 《深入探索深度学习》是一本详尽介绍深度学习理论与实践的书籍，由Aston Zhang、Zachary C. Lipton、Mu Li 和 Alexander J. Smola共同编写。本书旨在为读者提供一个系统的学习框架，涵盖从基础数学概念到复杂神经网络模型的各个方面。 #### 二、深度学习的动机 本书开篇通过一个动机性的例子来阐述深度学习的重要性及其在实际问题中的应用潜力。这个例子可能是关于图像识别或自然语言处理的应用案例，旨在展示深度学习模型如何能够自动地从原始数据中学习特征，并解决传统方法难以解决的问题。 #### 三、深度学习的关键组成部分 接下来介绍了构建深度学习系统的几个核心要素： - **数据获取**：包括数据的收集、清洗以及预处理等步骤。 - **模型定义**：涉及到选择合适的网络结构（如卷积神经网络、循环神经网络等）以及损失函数。 - **优化算法**：用于最小化损失函数，从而使模型能够更好地拟合训练数据。 - **评估指标**：用以衡量模型性能的标准，例如准确率、精确率、召回率等。 #### 四、不同类型的机器学习问题 本节探讨了监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习等不同类型的机器学习任务，强调了每种类型的特点及其应用场景。这些分类有助于理解深度学习技术如何被应用于各种实际问题中。 #### 五、深度学习的历史背景 回顾了机器学习领域的发展历程，特别是深度学习技术是如何从最初的神经网络模型逐步演进到今天的复杂结构。通过对历史的梳理，可以更好地理解当前技术的优势与局限性。 #### 六、深度学习的成功案例 列举了一些深度学习领域的成功案例，比如图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得的重大突破。这些案例展示了深度学习技术的实际应用效果及其对未来技术进步的影响。 #### 七、深度学习的特点 分析了深度学习与其他机器学习方法相比的独特之处，包括但不限于： - **自动化特征提取**：深度学习模型能够自动地从原始数据中提取有用的特征，减少了人工设计特征的需求。 - **大规模数据处理能力**：深度学习特别适用于处理大规模的数据集。 - **模型复杂度**：现代深度学习模型通常具有较高的复杂度，这使得它们能够在复杂的任务上表现优异。 #### 八、预备知识 这部分内容是本书的基础部分，主要包括以下方面： - **数据操作**：介绍如何加载、处理和操作数据集，包括常见的数据格式转换、索引切片等。 - **数据预处理**：涉及数据清洗、缺失值处理以及数据标准化等步骤。 - **线性代数**：涵盖了标量、向量、矩阵和张量的概念及其运算规则。 - **微积分**：讨论了导数、偏导数、梯度和链式法则等基本概念。 - **概率论**：介绍了概率的基本理论、随机变量的处理以及期望与方差等相关概念。 - **自动微分**：解释了自动求导的原理及其在深度学习中的应用。 #### 九、线性神经网络 本书进入更具体的技术细节，首先介绍线性回归模型，包括其基本元素、矢量化加速技巧、正态分布下的平方损失函数以及从线性回归过渡到深度网络的方法。此外，还提供了从零开始实现线性回归模型的具体步骤，包括数据生成、模型初始化、定义模型结构、损失函数的选择、优化算法的配置等。 通过上述内容的介绍，《深入探索深度学习》不仅为读者提供了全面而深入的理论知识，还提供了丰富的实践经验，对于想要深入了解并掌握深度学习技术的人来说是一本不可多得的好书。

什么 这是在Unity应用程序中使用经过TensorFlow或ONNX训练的模型进行图像分类和对象检测的示例。 它使用-请注意，梭子鱼仍处于开发预览阶段，并且经常更改。 在我的更多详细信息。 分类结果： 检测结果： 如果您正在寻找类似的示例，但使用TensorflowSharp插件而不是梭子鱼，请参阅我 。 怎么样 您需要Unity 2019.3或更高版本。 2019.2.x版本似乎在WebCamTexture和Vulkan中存在一个错误，导致内存泄漏。 在Unity中打开项目。 从Window -> Package Maanger安装Barracuda 0.4.0-preview

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它模仿人脑的工作机制，通过构建多层神经网络来学习数据的复杂表示。这份“深度学习PPT”涵盖了深度学习的基础知识、发展历程、主要模型，以及对未来发展的展望，旨在为对这个领域感兴趣的人提供一个全面的了解。 一、深度学习简介 深度学习的核心思想是利用多层次的非线性变换，提取输入数据的高级特征。与传统的浅层学习相比，深度学习能够处理更复杂的模式识别任务，如图像分类、语音识别和自然语言处理。它的崛起得益于大数据的爆发和计算能力的提升，使得训练大规模神经网络成为可能。 二、深度学习发展 深度学习的发展可以追溯到20世纪80年代的多层感知机（MLP），但由于过拟合和计算资源限制，进展缓慢。直到2006年，Hinton等人提出的深度信念网络（DBN）和反向传播算法的改进，开启了深度学习的新篇章。随后，AlexNet在2012年的ImageNet竞赛中大获成功，证明了深度学习在图像识别上的优越性，引发了深度学习的热潮。 三、卷积神经网络（CNN） CNN是深度学习在图像处理中的主要工具，其核心特性包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层通过共享权重的滤波器对输入图像进行特征提取，池化层则用于降低维度，保持模型的不变性。在图像识别、目标检测和图像生成等领域，CNN的应用广泛且效果显著。 四、循环神经网络（RNN） RNN是处理序列数据的利器，尤其适用于自然语言处理任务。其结构允许信息在时间轴上流动，解决了传统神经网络无法处理序列依赖的问题。长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是对RNN的改进，解决了梯度消失问题，增强了模型对长期依赖的捕捉能力。 五、深度学习的未来发展趋势 1. 自动化机器学习（AutoML）：自动设计和优化深度学习模型，减少人工干预。 2. 强化学习：结合深度学习，使AI在环境中自我学习，实现智能决策。 3. 联邦学习：在保护用户隐私的同时进行模型训练，解决数据集中化的问题。 4. 量子计算与深度学习：探索量子计算对深度学习性能的提升可能性。 5. 无监督学习与半监督学习：减少对大量标注数据的依赖，提高模型泛化能力。 这份深度学习PPT详细讲解了这些概念，是初学者入门和专业人士回顾的宝贵资源。通过深入理解并实践其中的内容，你将能更好地掌握深度学习这一强大的技术，并可能开启你在AI领域的无限可能。

图 4.58 轮轨元素 图 4.59 警告信息 在点击 OK 之后，你将会看到上面的警告信息，因此说明软件已经确定了这个位置， SIMPACK 开始装配系统，并且退出铰接的定义窗口。现在点击 定义轨道，简单使用 缺省值，然后点击 OK，在轨道窗口创建一个 100m 的直线轨道。创建后的模型如下：

First published: February 2016 Production reference: 1250216 Published by Packt Publishing Ltd. Livery Place 35 Livery Street Birmingham B3 2PB, UK. ISBN 978-1-78216-710-5 www.packtpub.com