文章仅包含部分从事该行业必须具备的数学知识，里面内容以数学原理性为主。
如统计学习部分关于模型选择，介绍了泛化能力，过拟合、欠拟合，偏差方差，参数估计准则，泛化能力评估，训练集、测试集、验证集等设计规范，性能度量，超参数调节等知识介绍。
注意本文只是个人的学习总结，请勿以此作为规范。
如统计学习部分关于模型选择，介绍了泛化能力，过拟合、欠拟合，偏差方差，参数估计准则，泛化能力评估，训练集、测试集、验证集等设计规范，性能度量，超参数调节等知识介绍。
注意本文只是个人的学习总结，请勿以此作为规范。
2024/8/20 12:33:39
42.13MB
1
multiPIE人脸数据库（1515张，含表情，光照等），用于神经网络训练。
图像清晰，大小为240*280。
并且进行了人脸对齐操作！
图像清晰，大小为240*280。
并且进行了人脸对齐操作！
2024/8/15 6:53:05
32.81MB
1
OpenCVANN神经网络数字识别http://blog.csdn.net/zwhlxl/article/details/46605507交叉训练，特征维度65,网络层数10正确率1.000000交叉训练，特征维度65,网络层数20正确率1.000000交叉训练，特征维度65,网络层数30正确率1.000000交叉训练，特征维度65,网络层数40正确率0.990000
2024/8/15 5:40:57
20.99MB
1
机器学习시작!!!机器学习1일차이이다!!에에문룰들룰들룰들다다다다다다다다다다다다다다다다다다다监督学习＞＞标签주기적으로적으（训练数据集）ex）고양이사고양이label을구별한다例）regression로투자프르그램프르그램，-휴대폰배터리측정-回归（회귀）回归（회귀）란이란：변수변수해해측측해터나터나터나터나영향영향영향영향영향영향영향영향용이용无监督学习＞＞Super이터를보고tensorflow기초tensorflow会话（Session）会话（Session.run）tensorflow发行人Tensor（）发行人!!（Session을!!같다같같같같같같）））））시점에서는v2이고Session에서만v1용사때문에기때문에importtensorflow.compat.v1astf\ntf.disable_v2_behavi
2024/8/14 14:31:13
61.32MB
1
卷积神经网络的数字识别训练代码python3.5准确率98%保存模型画板手写测试字体颜色和背景相差大就行字体不能太细有编译代码可以看到数字样本图片
2024/8/14 6:30:24
7KB
1
基于PCA人脸识别，首先对训练人脸库进行的某个人脸特征提取；
根据提取的特征，在测试人脸库中检索出训练人脸库的人脸。
根据提取的特征，在测试人脸库中检索出训练人脸库的人脸。
2024/8/11 11:39:32
177KB
1
反向传播算法是人工神经网络训练时采用的一种通用方法，在现代深度学习中得到了大规模的应用。
全连接神经网络(多层感知器模型，MLP)，卷积神经网络(CNN)，循环神经网络(RNN)中都有它的实现版本。
算法从多元复合函数求导的链式法则导出，递推的计算神经网络每一层参数的梯度值。
算法名称中的“误差”是指损失函数对神经网络每一层临时输出值的梯度。
反向传播算法从神经网络的输出层开始，利用递推公式根据后一层的误差计算本层的误差，通过误差计算本层参数的梯度值，然后将差项传播到前一层
全连接神经网络(多层感知器模型，MLP)，卷积神经网络(CNN)，循环神经网络(RNN)中都有它的实现版本。
算法从多元复合函数求导的链式法则导出，递推的计算神经网络每一层参数的梯度值。
算法名称中的“误差”是指损失函数对神经网络每一层临时输出值的梯度。
反向传播算法从神经网络的输出层开始，利用递推公式根据后一层的误差计算本层的误差，通过误差计算本层参数的梯度值，然后将差项传播到前一层
2024/8/11 5:25:02
773KB
1
mnist手写数字png-label测试和训练数据集；
将ubyte文件转存为png将label存入txt。
压缩包内有train和test两个文件夹。
里面的内容是手写数字的图片和最后有一个label的txt。
方便用matlab等做算法的人
将ubyte文件转存为png将label存入txt。
压缩包内有train和test两个文件夹。
里面的内容是手写数字的图片和最后有一个label的txt。
方便用matlab等做算法的人
2024/8/10 10:09:50
28.03MB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB