吃瓜笔记《机器学习》周志华——第五章 神经网络 5.1神经元模型 神经网络：具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 神经元模型：一个_神经元_收到的刺激超过阈值（threshold/bias），它就会被激活。概括为_M-P
吃瓜教程——西瓜书+南瓜书 航路开辟者：谢文睿、秦州领航员：陈伟峰航海士：谢文睿、秦州 基本信息 开源内容：https://github.com/datawhalechina/pumpkin-bookB 站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU内容属性：机器学习（理论）专题内容说明：周志华老师的“西瓜书”是机器
我不做猹了，闰土！ 我记得那夜的月亮很亮，很圆。 漫天星河，横挂在无边的瓜田之上。 我捧着手里的瓜，细细地品味着，饱满多汁的瓜瓤在味蕾流淌。 晚风轻柔，远处有着不知名的虫儿哼着不知名的调调。 如此良夜，我甚至想高歌一曲。 忽然，一柄银色的钢叉向我袭来，吓得我汗毛倒立，差点没被口中的瓜瓤
两个时期 推理期:逻辑理论家知识期:智慧工程-专家系统 从样例中学习 （1）符号主义学习 能产生明确的概念其代表包括决策树和基于逻辑的学习。决策树学习以信息论为基础，以信息熵的最小化为目标，直接模拟了人类对概念进行判定的树形流程。基于逻辑的学习的著名代表:归纳逻辑程序设
第一章 绪论（概念巨多） 1.1 引言 学习算法：利用经验来改善系统自身性能，在计算机上从数据中产生“模型”的算法。 “模型”：泛指从数据中学得的结果。 1.2 基本术语 数据集：一组记录的集合。 示例/样本：每条记录关于一个事件或对象的描述 属性/特征：反映事件或对象在某方面的表现 或 性
吃瓜教程——西瓜书+南瓜书 航路开辟者：谢文睿、秦州领航员：张海腾航海士：谢文睿、秦州 基本信息 开源内容：https://github.com/datawhalechina/pumpkin-bookB 站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU内容属性：机器学习（理论）专题内容说明：周志华老师的“西瓜书”是机器
吃瓜教程|Datawhale-10月（4） 神经网络 神经元模型 M-P 神经元模型（一个用来模拟生物行为的数学模型） 在此模型中，神经元接收到来自 n 个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递，神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较，然后通过激活函数（模拟“抑制”
吃瓜教程|Datawhale-10月（3） 决策树 基本流程 基于树结构来进行决策。 一般一颗决策树只包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点。 其中叶结点对应决策结果，其他的每个结点对应一个属性测试，从根结点到每个叶结点的路径对应了一个判定测试序列。 决策树学习的目的是为了产生一
第三章 线性模型 线性模型目的：学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数。 一、对于回归任务 （一）一元线性回归 目的是学得如下函数： 在参数估计过程中，利用最小二乘估计确定 w 和 b 。（也是性能度量：均方误差最小化原理。） （二）多元线性回归 这里x是d维向量，代表样本中有d个属性，
Task01 1.绪论基本概念术语机器学习 术 语假设空间归纳偏好* 2.模型评估和选择——*培养思想的过程* 1.绪论基本概念术语 机器学习 通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能 术 语 数据集100个瓜 样本 拿出来1个瓜 特征向量 样本空间，属性空间，输入空间特征 这瓜保熟
文章目录 前言误差与过拟合评估方法如何划分训练集与测试集留出法交叉验证法自助法 调参性能度量MSE错误率与精度查准率、查全率与F1ROC与AUC代价敏感错误率与代价曲线偏差与方差 前言 这是我在Datawhale组队学习《机器学习》与《机器学习公式详解》的记录，既作为我学习
吃瓜教程|Datawhale-9月（1） 绪论 引言 条件→结果 机器学习研究的主要内容是关于计算机上从数据中产生模型（model）的算法，即学习算法（learning algorithm） 基本术语 *只解释我自己不明白的 数据集data set 示例instance/样本sample 属性attribute/特征feature 属性值attribute va
本篇是针对经典教材《机器学习》及DataWhale小组出版的配套工具书《机器学习公式详解》的学习笔记，主要以查缺补漏为主，因此对于一些自己已经熟悉的概念和内容不再进行整理。由于水平实在有限，不免产生谬误，欢迎读者多多批评指正。 第五章 神经网络 基本概念 1、假设单个M-P神经元中
本篇是针对经典教材《机器学习》及DataWhale小组出版的配套工具书《机器学习公式详解》的学习笔记，主要以查缺补漏为主，因此对于一些自己已经熟悉的概念和内容不再进行整理。由于水平实在有限，不免产生谬误，欢迎读者多多批评指正。 第四章 决策树 基本概念 决策树一般包含根结点、内
本篇是针对经典教材《机器学习》及DataWhale小组出版的配套工具书《机器学习公式详解》的学习笔记，主要以查缺补漏为主，因此对于一些自己已经熟悉的概念和内容不再进行整理。由于水平实在有限，不免产生谬误，欢迎读者多多批评指正。 第三章 线性模型 基本概念 线性模型向量形式： \[f(\t
本来主要做web的，这次变成杂项了。。。 Misc游戏 多选killing即可，有flag选flag，其他看运气 吃瓜 下载发现一张png，没法打开，二进制查看发现是压缩包 改后缀zip 解压发现题目： 看文本内容： 发现是图片base64：找网站解码 扫码 cfhwc19abika_etso{h_u_e_ui
第一章 绪论 基本术语 机器学习定义： 假设用P来评估计算机程序在某一个任务类T上的性能，若一个程序通过利用经验E在T中任务上获得了性能改善，则我们就说关于T和P，该程序对E进行了学习。属性： 反映事件或对象在某方向的表现或性质，也称为特征。如西瓜的“色泽”、“敲声”等。属性值：
第四章 决策树 4.1基本流程 1.决策树基于树结构进行决策，通过一系列的判断或“子决策”得到最终决策，其目的是产生一棵泛化能力强，即处理未见示例能力强的决策树。 2.决策树一般包含三类结点：根结点、内部结点、叶结点。根结点包含样本全集，每个结点包含 的样本集合根据属性测试的结
第一章 绪论 Page2: 标记（label) 示例结果的信息，例如“好瓜”，称为标记 Page2: 假设(269)(hypothesis) 学得模型对应了数据的某种潜在的规律，因此亦称假设 Page2: 示例(instance) 数据集中的每条记录是关于某个事件或对象的描述，称为一个“示例”或“样本” Page2: 属性(attribut
Datawhale南瓜书是经典机器学习教材《机器学习》（西瓜书）的公式推导解析指南，旨在让在学习西瓜书的过程中，再也没有难推的公式，学好机器学习。 航路开辟者：谢文睿、秦州开源内容：https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book论坛版块：http://datawhale.club/c/team-learning/30-c
大厂们年终奖纷纷刷上热搜，看的喵哥真是心态崩了，来，不能光我一个人酸，要酸大家一起酸！ 快手上市：员工暴富，人均1300万港元 2月5日，快手上市，市值暴涨193%，直接挺进中国互联网前五，仅次于腾讯、阿里、美团、拼多多。 没错，就是那个市值相当于于3.4个bilibili的快手，别问我为什么这么算，不懂
吃瓜！Neo4j与ONgDB打官司是怎么回事？ 吃瓜！Neo4j与ONgDB打官司是怎么回事？一、2020年3月30日与iGov公司技术专家交流1.1 ONgDB能否商用是否有法律风险？1.2 ONgDB项目在GitHub上是否会一直稳定维护迭代？ 二、2021年5月30日与Neo4j公司技术专家交流三、判决书部分截图四、判决书下
昨天，看到一个资讯，是关于吉克隽逸的，她在一次直播过程中说的话被网络热议。 她面对直播镜头，跟站在身后的工作人员聊起天来，不听不知道，一听吓一跳，她说的大概意思是做个艺人好难啊，平时唱歌跳舞表现要好，要漂亮，干饭又不能多，因为吃多了会长胖，请大家多宽容和关爱她一下。 五一劳动节那
前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 5月20日，@羅志祥 发表题为《男孩，女孩》的超长文章，他回忆了与@周扬青 相识相恋的过程，并分享了二人恋爱期间的故事，还晒出了许多两人未曝光的甜蜜合影，最
前言 最近娱乐圈可以说得上是热闹非凡，前有霸道总裁爱小三，正宫撕逼网红女，后有阳光大男孩罗志祥，被周扬青扒的名声扫地。贵圈的爱情故事，常人是难以理解的，正如贾旭明张康这段相声所说的这样，娱乐圈的爱情总是分分合合,成为老百姓茶余饭后的谈资，城外的人想进去，城里的人真会玩。 各种
