注：本系列文章是学习百度Paddle官网摘抄笔记，如有侵权，联系删除！文章目录1. 人工智能、机器学习和深度学习的概念及关系2.深度学习的历史和发展
1. 人工智能、机器学习和深度学习的概念及关系人工智能、机器学习和深度学习的概念在近些年十分火热，但很多从业者也难以说清它们之间的关系，外行人更是雾里看花。学习深度学习，需要先从三个概念的正本清源开始。三者覆盖的技术范畴是逐层
原创
2022-02-24 09:54:11
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python机器学习和深度学习自己制作的python机器学习和深度学习的思维导图，免费分享，每个知识点中皆有详细的博文，内含详细的解释和代码
原创
2021-08-13 23:10:19
447阅读
注：本系列文章是学习百度Paddle官网摘抄笔记，如有侵权，联系删除！文章目录1. 人工智能、机器学习和深度学习的概念及关系2.深度学习的历史和发展1. 人工智能、机器学习和深度学习的概念及关系人工智能、机器学习和深度学习的概念在近些年十分火热，但很多从业者也难以说清它们之间的关系，外行人更是雾里看花。学习深度学习，需要先从三个概念的正本清源开始。三者覆盖的技术范畴是逐层递减的，人工智能是...
原创
2021-06-18 14:14:28
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以下是这两门课程的资源地址，感兴趣的读者可自行查看或下载：机
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2022-09-14 21:54:54
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一、参考资料1. 数据基础2. 博客3. Python实战Mac下的Pycharm教程 - 简书最新 PyCharm 2021.2.3 教程_pycharm注册码（亲测有效） - ilanyu's Blog4. 推荐系统尚硅谷机器学习和推荐系统项目实战教程(初学者零基础快速入门)_哔哩哔哩_bilibili
原创
2022-12-16 21:47:39
461阅读
机器学习和深度学习在定义、基本原理、数据需求、模型结构、计算需求、可解释性和应用领域等方面存在一些差别。机器学习
目录一.机器学习二.深度学习2.1概念介绍2.2人工神经网络2.3神经网络特点三.pytorch简介四.cuda简介 机器学习，英文名为mach
原创
2024-02-22 11:42:48
308阅读
机器算法包括传统机器学习和深度学习
机器算法是当今数据科学与人工智能领域的核心技术，主要分为传统机器学习算法和近年来兴起的深度学习算法。传统机器学习依赖于特征提取和各种学习模型来处理数据，而深度学习通过层次化的神经网络从原始数据中自动学习特征，展现了卓越的性能。理解这两者的差异与结合，能够帮助我们更好地应用这些算法解决实际问题。
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A[机器
机器学习 VS 深度学习b站：https://www.bilibili.com/video/av82157610
原创
2022-09-19 10:21:43
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深度学习算法是对人工神经网络的发展。 在近期赢得了很多关注， 特别是百度也开始发力深度学习后， 更是在国内引起了很多关注。 在计算能力变得日益廉价的今天，深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法，用来处理存在少量未标识数据的大数据集。 常见的深度学习算法包括：
原创
2021-07-23 15:32:31
513阅读
0.导语初学者学习机器学习和深度学习的时候，经常会找不到练习的数据，本文提供了获取数于机器学习...
原创
2022-08-21 00:06:15
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0.导语初学者学习机器学习和深度学习的时候，经常会找不到练习的数据，本文提供了获取数据的一些方法。一、scikit-learn自带数据集Scikit-learn内置了很多可以用于机器学习的数据，可以用两行代码就可以使用这些数据。一、自带数据集自带的小的数据集为：sklearn.datasets.load_<name>load_bostonBoston房屋价格回归506*13fetch_
原创
2020-12-23 20:28:07
324阅读
以上是机器学习、深度学习和强化学习的基本代码原理和实现方法，具体实现方式可以根据具体问题和算法选择合适的工具和库进行开发。
原创
2024-03-06 16:23:17
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# GitHub上机器学习和深度学习基础学习
## 介绍
在这篇文章中，我将教给你如何使用GitHub来学习机器学习和深度学习的基础知识。GitHub是一个版本控制和协作开发的平台，它可以帮助你管理代码、学习他人的项目，并与其他开发者进行交流和合作。以下是整个流程的步骤：
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建GitHub账号 |
| 2 | 寻找机器学习和深
原创
2023-07-29 09:35:14
202阅读
今天下午，闲来无事，遂百度翻看下最近关于模式识别，以及目标检测方面的最新进展，还有收获不少！
原创
2022-01-12 16:51:50
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2020-12-24 10:25:36
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0.导语初学者学习机器学习和深度学习的时候，经常会找不到练习的数据，本文提供了获取数据的一些方法。一、scikit-learn自
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2022-12-15 19:03:04
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<一>：特征工程：将原始数据转化为算法数据一：特征值抽取1：对字典数据 :from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
def dic
python基础 图像基础 图像的主要用途：分类、目标检测、图像分割、图像描述、图像生成 相关的组件：OpenCV、Tensorflow、Keras 图像的预处理：平滑与去噪——高斯滤波、中值滤波、曲率驱动滤波 图像的预处理：图像锐化 图像的预处理：边缘检测算子——Sobel、canny、拉普拉斯
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2018-07-20 17:38:00
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