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使用时下非常流行的.net技术，通过一步一步教大家做一个角色权限项目来引导大家学习和思考如何从零开始项目开发，虽然我做的是Demo，但都是按照生产项目的规格来做的，也耗费了我不少时间（更多的是调前端组件），...
各类算法是机器学习的一个入门要点。本课程详细讲解了线性回归算法的原理，推导过程、相关扩展方法和代码实战，并为数学基础不牢的入门人群复习所需要的数学知识，辅以多个代码实战，帮助您深入理解线性回归算法。
AI10方向负责人0特邀《深度学习原理与TensorFlow实践》作者之一，百纳信息技术有限公司人工智能王琛先生及阿里2017云栖大会 API Solution大赛一等奖团队的联合创始人智亮先生带来本系列课程，将结合实例介绍使用...
元学习（Meta Learning）或者叫做“学会学习”（Learning to learn），它是要“学会如何学习”，即利用以往的知识经验来指导新任务的学习，具有学会学习的能力。 当前的深度学习大部分情况下只能从头开始训练。使用...
阶段一：深度学习基础理论 阶段二：PyTorch实战深度学习算法 阶段三：TensorFlow 2实战深度学习算法
购买课程后，添加小助手微信（微信号：csdnxy68）回复【唐宇迪】 进入学习群，获取唐宇迪老师答疑 课程主要包括人工智能五大核心模块：人工智能改数与K近邻算法实战，线性回归算法，经典分类算法-逻辑回归，决策树...
对抗生成网络实战系列主要包括三大核心内容：1.经典GAN论文解读；2.源码复现解读；3.项目实战应用。全程实战解读各大经典GAN模型构建与应用方法，通俗讲解论文中核心知识点与整体网络模型架构，从数据预处理与环境...
TensorFlow是目前机器学习、深度学习领域优秀的计算系统之一，本课程将结合实例介绍使用TensorFlow开发机器学习应用的详细方法和步骤，着重讲解了用于图像识别的卷积神经网络和用于自然语言处理的循环神经网络的理论...
如果我们想要预测的是离散值，例如“好瓜”“坏瓜”，此类学习任务称为“分类”；如果想要预测的是连续值，例如西瓜成熟度0.95、0.37，此类学习任务称为“回归”。 学得模型后，使用其进行预测的过程称为“测试”...
NVIDIA 自主机器人与深度强化学习视频教程基于Jetson平台展开，是NVIDIA针对机器人推出的强大的软硬件一体的开发投产平台，可以帮助开发者完成对机器人产品的验证和产品化。这次公开课也会介绍机器人研发的新热点 - ...
文章目录深度学习的优点深度学习的缺点 深度学习的优点 学习能力强； 覆盖范围广； 适应力强； 可移植性好； 深度学习的缺点 计算量大； 便携性差； 硬件成本较高； 模型设计复杂； 长于...
聚类分析是非监督学习的重要领域，也是机器学习的基石。聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。本视频课程主要讲解：聚类的任务、性能度量、距离...
在pytorch训练过程中可以通过下面这一句代码来打印当前学习率 print(net.optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr'])
购买课程后，添加小助手微信（微信号：csdnxy68）回复【唐宇迪】 进入学习群，获取唐宇迪老师答疑 进阶实战课程旨在帮助同学们掌握机器学习进阶算法原理并应用Python工具包进行实战任务，学习过程中建议大家先掌握...
numpy介绍，以及如何在深度学习中初步使用numpy。从原理中逐步了解深度学习与numpy
一、集成学习简介集成学习（ensemble learning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。如何产生“好而不同”的个体学习器，是集成学习研究的核心。集成学习的思路是通过合并多个模型来提升机器学习性能，这种...
这套视频课程包括但不限于Python基础、常用机器学习框架（如scikit-learn、tensorflow、pytorch、caffe、keras等），机器学习核心算法、大量的实战案例、机器学习的数学基础，机器学习在自然语言处理中的应用、机器...
提出了最优决策树的概念。 并帮助朋友们理解决策树的本质局限。 环境搭建。多种决策树的Python scikit例子代码的解读。对决策树可视化结果的解读更是丝丝入扣。 介绍人工智能实践中，企业真实采用的产品设计模式，...
Visio和Project是项目管理的软件操作技能，本套餐包含了Visio和 Project的基础到进阶的全部内容，为初次学习项目管理实战操作、或者实战 操作不熟练的同学，提供一个系统连贯的学习活动组织，同时，使同学们得到 大...
艺多不压身，机器学习这么火，前端的小伙伴儿们，应该学习一下啦
本课程讲解机器学习及人工智能学习当中所需矩阵计算相关知识。课程为CSDN学院人工智能课程打造，系统全面而又深入浅出的讲解了学习当中需要的各种基础数学知识，公式推导与理解等内容。本课程囊括了机器学习理论中所...
Python数据分析与机器学习实战教程，该课程精心挑选真实的数据集为案例，通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。课程以实战为基础，所有课时都结合代码演示...
机器学习中有一些比较难以理解的问题，如支持向量机、过拟合、方差与偏差、降维、优化问题、概率模型等等，我们通过形象的方式、抽丝剥茧的思路把这些问题透彻讲解清楚，减少大家学习过程中的困难、苦恼，并且大幅度...
因此，我们将要介绍的深度学习，指的是构建神经网络结构，并且运用各种深度学习算法训练网络参数，进而解决各种任务。本文从PyTorch环境配置开始。PyTorch是一种Python接口的深度学习框架，使用灵活，学习方便。...
购买课程后，添加小助手微信（微信号：csdnxy68）回复【唐宇迪】 进入学习群，获取唐宇迪老师答疑 强化学习实战视频培训教程概况：强化学习是当下爆火的机器学习经典模型，系列课程从实例出发，形象解读强化学习如何...
这门课程是“深度学习入门系列培训教程”的后续内容，深度学习进阶系列培训课程概况： 在深度学习入门系列的课程中，我们基本掌握了一些基础知识，在这门课程中我们将进一步学习深度学习原理、核心内容。包括深度...
线性回归数学推导是机器学习的基石，是人工智能的算法基础， 可以被广泛的应用在在工作和学习。本节课就带领同学们从零开始一步一步的推导线性回归。课程内容包括矩阵转换、误差值分析、似然函数、小二乘、结果推导...
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[奥莱理] Python 学习手册 第5版 (英文版) [奥莱理] Learning Python 5th Edition (E-Book) ☆ 出版信息：☆ [作者信息] Mark Lutz [出版机构] 奥莱理 [出版日期] 2013年07月03日 [图书页数] 1600页 [图书...