【机器学习】人工智能概述
1.人工智能概述1.1 机器学习、人工智能与深度学习机器学习和人工智能，深度学习的关系人工智能（AI）：人工智能是一门研究如何使计算机能够模拟、理解和执行人类智能任务的学科。它的目标是让计算机具备类似于人类的智能水平，可以进行推理、学习、感知和决策。机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，它是让计算机通过从数据中学习和提取模式，自动改进执行特定任务的能力。在传统编程中，程序员需要明确指定计算....
【人工智能】机器学习概述（二）
编辑目录一、机器学习概述：1.机器学习定义：2.机器学习分类：3.机器学习流程：二、没有免费午餐定理（No Free Lunch Theorem）：一、机器学习概述：1.机器学习定义：Machin Learning（机器学习）编辑显著式编程：计算机完成既定的任务非显著式编程：让计算机自己总结规律的编程方法 编辑编辑 机器学习是一门....
【人工智能】＜吴恩达-机器学习＞多变量线性回归&学习率&特征值
目录一、Linear Regression with multiple variable - 多变量线性回归:二、Gradient descent for multiple carables - 多变量梯度下降:三、Feature Scaling - 特征缩放：1.特征缩放方法： 2.归一化和标准化的区别：四、Learning rate - 学习率:五、Features and polynomi....
【人工智能】＜吴恩达-机器学习＞批量梯度下降&矩阵和向量运算概述
目录一、Gradient descent for liner regression - 线性回归:1.线性回归的梯度下降法：2."Batch" Gradient Descent - 批量梯度下降法:二、Matrices and Vectors - 矩阵和向量:1.Matrix:2.Vector:三、矩阵&向量运算：1.Addition and scalar multiplic....
【人工智能】＜吴恩达-机器学习＞单变量的线性回归&认识梯度下降
目录一、单变量线性回归 - Linear regession with one variable:1.常用字符标识：2.模型构建过程：3.代价函数 - Cost Function：4.Cost Function Intuition:二、Gradient Descent - 梯度下降: 1.梯度下降概述：2.梯度下降数学定义：3.解析梯度下降： 一、单变量线性回归 - Li....
【人工智能】＜吴恩达-机器学习＞监督学习&非监督学习
目录一、机器学习概述 - What is machine learning ?： 二、机器学习分类 - Machine learning algorithms：1.监督学习 - Supervised learning：2.无监督学习 - Unsupervised learning:Cocktail party problem algorithm:一、机器学习概述 - What is ....
机器学习，人工智能的奥秘
机器学习，人工智能的奥秘随着科技的发展，人工智能已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。而机器学习，作为人工智能的一个重要分支，也逐渐揭开了它神秘的面纱。 机器学习是一门跨学科的专业，它涵盖了概率论、统计学、近似理论和复杂算法等知识。它使用计算机作为工具，模拟人类的学习方式，提高学习效率。机器学习通过对问题进行模型假设，利用计算机从训练数据中学习得到模型参数，最终对数据进行预测和分析。在盛通教育.....
揭开阿里巴巴PAI的神秘面纱：引领人工智能计算的新篇章
揭开阿里巴巴PAI的神秘面纱：引领人工智能计算的新篇章随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的企业开始关注并投入到AI的研究和应用中。阿里巴巴作为全球领先的科技公司，也在AI领域做出了卓越的贡献。今天，就让我们一起来揭开阿里巴巴PAI的神秘面纱，了解这个强大的AI平台如何引领人工智能计算的新篇章。PAI，全称阿里巴巴公共AI平台，是一个集数据准备、模型开发与训练、模型部署于一体的综合性AI平台。P....
Python 的人工智能和机器学习： 在 Python 中如何加载和处理图像数据？
在Python中加载和处理图像数据通常涉及使用一些专门的库。其中，PIL（Python Imaging Library）和 OpenCV 是两个常用的库，它们提供了丰富的功能来处理图像数据。以下是加载和处理图像数据的基本步骤： 使用 PIL（Pillow） 安装 Pillow： pip...
Python 的人工智能和机器学习： Python 中的 TensorFlow 和 PyTorch 有什么区别？
TensorFlow和PyTorch都是流行的深度学习框架，用于构建和训练神经网络。它们有一些区别，但也有许多相似之处。以下是它们的一些主要区别： 计算图的定义方式： TensorFlow： 使用静态计算图，需要先定义计算图，然后执行。PyTorch： 使用动态计算图，允...
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