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机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

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斯坦福大学-深度学习基础教程.pdfUFLDL教程 From Ufldl 说明:本教程将阐述无监督特征学习和深入学习的主要观点。通过学习,你也将实现多个功能 学习/深度学习算法,能看到它们为你工作,并学习如何应用/适应这些想法到新问题上。 本教程假定机器学习的基本知识(特别是熟悉的监督学习,...

📅 👤 kingwide

人工神经网络提供了一种普遍且实用的方法从样例中学习值为实数、离散值或向量的函数反向传播算法,使用梯度下降来调节网络参数以最佳拟合由输入-输出对组成的训练集合人工神经网络对于训练数据中的错误健壮性很好人工神经网络已被成功应用到很多领域,例如视觉场景分析,语音识别,机器人控制神经网络学习对于逼近实数值、...

📅 👤 trh505

统计学习基础:数据挖掘、推理与预测介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法,但强调的是概念,而不是数学。许多例子附以彩图。《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》内容广泛,从有指导的学习(预测)到无指导的学习,应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题,是同类书籍中介绍得最全面...

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计算机视觉是图像处理的基础,OPENCV是一个开源的计算机视觉库。它为图像处理,模式识别,三维重建,物体跟踪,机器学习提供各种各样的算法。资源包括文档和源码...

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MATLAB深度学习简介深度学习是机器学习的一个类型,该类型的模型直接从图像、文本或声音中学 习执行分类任务。通常使用神经网络架构实现深度学习。“深度”一词是指网络 中的层数 — 层数越多,网络越深。传统的神经网络只包含 2 层或 3 层,...

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