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間形成一一對應的關系。每個葉結點將其輸入?yún)^(qū)域的每個點映射到相同的輸出。決策樹通常有特定的訓練算法，超出了本書的范圍。如果允許學習任意大小的決策樹，那么可以被視作非參數(shù)算法。然而實踐中通常有大小限制作為正則化項將其轉變成有參模型。由于決策樹通常使用坐標軸相關的拆分，并且每個子節(jié)點關
等。組合模型，損失函數(shù)和優(yōu)化算法來構建學習算法的配方同時適用于監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習。線性回歸實例說明了如何適用于監(jiān)督學習的。無監(jiān)督學習時，我們需要定義一個只包含 X 的數(shù)據(jù)集，一個合適的無監(jiān)督損失函數(shù)和一個模型。例如，通過指定如下?lián)p失函數(shù)可以得到PCA的第一個主向量：J(w) =
Dropout的另一個顯著優(yōu)點是不怎么限制適用的模型或訓練過程。幾乎在所有使用分布式表示且可以用隨機梯度下降訓練的模型上都表現(xiàn)很好。包括前饋神經(jīng)網(wǎng)絡、概率模型，如受限玻爾茲曼機(Srivastava et al., 2014)，以及循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(Bayer and Osendorfer
在深度學習的背景下，半監(jiān)督學習通常指的是學習一個表示 h = f(x)。學習表示的目的是使相同類中的樣本有類似的表示。無監(jiān)督學習可以為如何在表示空間聚集樣本提供有用線索。在輸入空間緊密聚集的樣本應該被映射到類似的表示。在許多情況下，新空間上的線性分類器可以達到較好的泛化 (Belkin
等。組合模型，損失函數(shù)和優(yōu)化算法來構建學習算法的配方同時適用于監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習。線性回歸實例說明了如何適用于監(jiān)督學習的。無監(jiān)督學習時，我們需要定義一個只包含 X 的數(shù)據(jù)集，一個合適的無監(jiān)督損失函數(shù)和一個模型。例如，通過指定如下?lián)p失函數(shù)可以得到PCA的第一個主向量模型定義為重建函數(shù)
為了評估機器學習算法的能力，我們必須設計其性能的定量度量。通常性能度量 P 是特定于系統(tǒng)執(zhí)行的任務 T 而言的。對于諸如分類，缺失輸入分類和轉錄任務，我們通常度量模型的準確率 (accu-racy)。準確率是指該模型輸出正確結果的樣本比例。我們也可以通過錯誤率 (error rate)
為了評估機器學習算法的能力，我們必須設計其性能的定量度量。通常性能度量P 是特定于系統(tǒng)執(zhí)行的任務T 而言的。對于諸如分類，缺失輸入分類和轉錄任務，我們通常度量模型的準確率(accu-racy)。準確率是指該模型輸出正確結果的樣本比例。我們也可以通過錯誤率(errorrate)
深度學習的另一個最大的成就是其在強化學習 (reinforcement learning) 領域的擴展。在強化學習中，一個自主的智能體必須在沒有人類操作者指導的情況下，通過試錯來學習執(zhí)行任務。DeepMind 表明，基于深度學習的強化學習系統(tǒng)能夠學會玩Atari 視頻游戲，并在多種任務中可與人類匹敵
的微型硬件無處不在。在這些微型硬件上部署深度學習模型將使我們能夠實現(xiàn)人工智能的民主化。然而，由于內存預算極其緊張，微型深度學習與移動深度學習有著根本性的不同：一個常見的MCU通常具有小于512KB的SRAM，這對于部署大多數(shù)現(xiàn)成的深度學習網(wǎng)絡來說太小了。即使對于更強大的硬件如Raspberry
一種數(shù)據(jù)結構，具體來說是多維數(shù)組（通過.numpy()來得到）。我的理解它的表現(xiàn)形式可以是，一個單獨的數(shù)/標量，或一個一維數(shù)組/向量，一個二維數(shù)組/矩陣，或三維四維多維等等。形式上來統(tǒng)一化，可以叫做：0階張量/標量/Scalar, 1階張量/向量/vector, n階張量/n維數(shù)
機器學習和深度學習的未來蘊含著無窮的可能！越來越多的機器人不僅用在制造業(yè)，而且在一些其他方面可以改善我們的日常生活方式。醫(yī)療行業(yè)也可能會發(fā)生變化，因為深度學習有助于醫(yī)生更早地預測或發(fā)現(xiàn)癌癥，從而挽救生命。在金融領域，機器學習和深度學習可以幫助公司甚至個人節(jié)省資金，更聰明地投資，更
深度學習是機器學習算法的子類，其特殊性是有更高的復雜度。因此，深度學習屬于機器學習，但它們絕對不是相反的概念。我們將淺層學習稱為不是深層的那些機器學習技術。讓我們開始將它們放到我們的世界中：這種高度復雜性基于什么？在實踐中，深度學習由神經(jīng)網(wǎng)絡中的多個隱藏層組成。我們在《從神經(jīng)元到
1 Mediapipe在人體姿態(tài)提取中的應用 Mediapipe使用預訓練的深度學習模型來進行人體姿態(tài)提取，常見的模型結構如OpenPose模型。該模型通過對大量人體姿態(tài)圖像數(shù)據(jù)的學習，構建了一個能夠準確預測人體關節(jié)位置的模型。模型的目標是檢測人體的多個關鍵點（如頭部、
scatter(x_data,y_data)畫上帝視角已學習到的的線性函數(shù)直線：plt.plot(x_data,2*x_data+1.0,color='red',linewidth=3)今天先到這里了。另外發(fā)現(xiàn)jupyter里面可以TAB代碼補全，可以有很多快捷鍵方便操作，以前是我孤陋寡聞井底之蛙了
安裝好之后，做一個簡單的驗證，就是打開notebook，然后導入tf再打印版本號就可以了.這里好像沒有提到，要先安裝python，所以我理解anaconda安裝包里面已經(jīng)包含了python環(huán)境然后是第三講python的基礎，這一講可以先跳過。第四講的開頭插入了一個課程導學，說明tensorflow2
plot(loss_list) 橫坐標是列表中的索引，縱坐標是列表值，也就是loss值。 可以看到，曲線在收斂了，還有下降空間，但是空間越來越小，摳一點出來也越來越難， 所以我就適可而止，跑10輪就不跑了。 代碼如下： ```python plt.plot(loss_list) ```
什么是深度？深度就是簡單的量變。神經(jīng)網(wǎng)絡到深度神經(jīng)網(wǎng)絡，就是每一層的節(jié)點搞多一點，層數(shù)也搞多一點。但是如果說網(wǎng)絡越深，節(jié)點越多，表現(xiàn)能力就越好，這個我看未必，過猶未及嘛深度神經(jīng)網(wǎng)絡本身沒再多講，講的是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡就是CNN。這個是在60年代的時候，在研究貓的神經(jīng)元時發(fā)現(xiàn)的，199
在新版的訓練作業(yè)里已經(jīng)沒有了，也行是因為這個可視化服務的使用不太活躍吧所以在Modelarts產(chǎn)品里做這個可視化不太方便，不過沒關系，我們可以用另一個云產(chǎn)品來做，就是cloudide
