1 优化问题定义
我们考虑以下有监督机器学习问题。假设输入数据(D={(x_i, y_i)}_{i=1}^n)依据输入空间(mathcal{X} times mathcal{Y})的真实分布(p(x, y))独立同分布地随机生成。我们想根据输入数据学得参数为(w)的模型(h(space cdot
标签：AI
01 AI"卷" 进实时互动
2021 年，元宇宙概念席卷全球，国内各大厂加速赛道布局，通过元宇宙为不同的应用场景的相关内容生态进行赋能。针对 “身份”、“沉浸感”、“低延迟”、“随时随地” 这四个元宇宙核心基础，ZEGO 即构科技基于互动智能的业务逻辑，提出并落地了 ZegoAvatar 解
我们在上一篇博客《数值优化：算法分类及收敛性分析基础》介绍了数值优化算法的历史发展、分类及其收敛性/复杂度分析基础。本篇博客我们重点关注一阶确定性优化算法及其收敛性分析。
1 梯度下降法
1.1 算法描述
梯度下降法[1]是最古老的一阶方法，由Cauchy在1847年提出。
梯度下降法的基本思想
作者：韩信子@ShowMeAI
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/37
本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/273
声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处
收藏ShowMeAI查看更多精彩
在下半年选修了机器学习的关键课程Machine learning and deep learning，但由于Macbook Pro显卡不支持cuda，因此无法使用GPU来训练网络。教授推荐使用Google Colab作为训练神经网络的平台。在高强度的使用了Colab一段时间后，我把自己的个人感受
我们在上一篇博客《数值优化：经典一阶确定性算法及其收敛性分析》中主要介绍了单机数值优化中一些经典的一阶确定性算法，本篇文章我们将会介绍二阶确定性算法和对偶方法。
1 牛顿法
1.1 算法描述
牛顿法[1]的基本思想是将目标函数在当前迭代点处进行二阶泰勒展开，然后最小化这个近似目标函数，即
[un
作者：韩信子@ShowMeAI
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/37
本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/275
声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处
收藏ShowMeAI查看更多精彩
旧书不厌百回读，熟读深知子自知。
要研究透彻本专业的经典。
读书要学会终身下苦功夫，知十而非真知，不如知一之真知也，读书不能一知半解。
读书决定了一个人的见识和思想的深刻，这些都是后天形成的，不像与生俱来的性格，脾性。
书桌上的书不能多，心中的书不能少。读书不要浮躁，要把本专业最基本，最经典，最深
本文是深度学习入门： 基于Python的实现、神经网络与深度学习（NNDL）以及动手学深度学习的读书笔记。本文将介绍基于Numpy的卷积神经网络（Convolutional Networks，CNN）的实现，本文主要重在理解原理和底层实现。
一、概述
1.1 卷积神经网络（CNN）
什么是CAN总线？
CAN是Controller Area Network 的缩写（以下称为CAN），是ISO国际标准化的串行通信协议。在汽车车载产业中，出于对车载安全性、舒适性、方便性、低功耗、低成本等等的要求，各种各样的电子控制系统被开发了出来。由于这些电子控制系统之间通信所用到的数据类型、对
1. 简介
梯度下降法是一种函数极值的优化算法。在机器学习中，主要用于寻找最小化损失函数的的最优解。是算法更新模型参数的常用的方法之一。
2. 相关概念
1. 导数
定义
设一元函数(f(x))在(x_0)的临域内有定义，若极限
[f^{`}(x_0)=lim_{Delta xto0}frac{
1. 数据样本矩阵
一般数据集的构造形式：一行一样本，一列一特征，以下为一个示例
姓名
年龄
性别
工作经验
月薪
A
22
男
2
5000
B
23
女
3
6000
C
25
男
3
7000
在数学推导中，常用(x={x_1,x_2,cdots,x_p}^T)来表示一个样本，用(X={{x
小熊飞桨练习册-08PaddleX底特律街景
简介
小熊飞桨练习册-08PaddleX底特律街景，是学习图像分割小项目，本项目开发和测试均在 Ubuntu 20.04 系统下进行。
项目最新代码查看主页：小熊飞桨练习册
百度飞桨 AI Studio 主页：小熊飞桨练习册-08PaddleX底特律街
从华为WeAutomate数字机器人论坛，看政企领域的“政务新智理”
从政务治理到“政务新智理”，华为WeAutomate在政务领域的思考与实践
华为WeAutomate提出的 “政务新智理”是什么？RPA厂商为何重视政企领域？
文/王吉伟
6月15日-16日， “华为伙伴暨开发者大会2
深度学习具备强感知能力但缺乏一定的决策能力，强化学习具备决策能力但对感知问题束手无策，因此将两者结合起来可以达到优势互补的效果，为复杂系统的感知决策问题提供了解决思路。
今天我们推荐这样一门课程——UC Berkeley的 CS188《人工智能导论》（Introduction to Artific
1 随机优化算法概述
随着大数据的出现，确定性优化算法的效率逐渐称为瓶颈。为了说明这一点，我们来看一个用梯度下降法求解线性回归的例子。
给定训练样本(D = {(x_i, y_i)}_{i=1}^n)，线性回归的目标函数如下：
[f(w) = frac{1}{n}sum_{i=1}^nf_i(
“连续开设5年，对新手友好、易于上手，参加课程的多数学生来自非计算机科学领域……”
推荐一门AI课程——MIT官方深度学习入门课程6.S191《深度学习导论（2022）》，课程介绍了深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理、生物学等领域的应用。通过学习这门课程，学生将掌握深度学习算法的基本知识，以及
二分类
在二分类问题中，TP FP TN FN 是非常清楚且易于理解的。
TP (True Positive) : 预测为 1 ，真实值也为 1 -> 真阳性
FP (False Positive): 预测为 1 ，真实值为 0 -> 假阳性
TN (True Negative): 预
简单线性回归¶
简单线性回归代码¶
Step 1： 数据预处理¶
In [ ]:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
dat
苞米面 Paddle 助手
自己用的百度飞桨 Paddle，PaddleX 项目模板和小工具。My Paddle PaddleX project templates.
适用系统
一些脚本使用 shell 编写，所以目前适用 Linux 和 百度 AI Studio
如何安装
从 gitee 获取源
客服
