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人工智能

由 笔尖 发布

笔记写于2018年7月份-8月份,于2020-5-15收录整理,由于疲于再将原文重新以md形式复现一遍,因此直接引用链接,带来不便,敬请谅解!
1、机器学期初识.pdf

2、向量化运算、特征值缩放.pdf

3、Octave使用指南(CLI).pdf

4、Octave使用指南(GUI).pdf

5、α学习率、迭代次数.pdf

6、多项式拟合(线性回归).pdf

7、分类学习初识.pdf

8、过拟合及解决方案.pdf

9、神经网络参数值计算.pdf

10、神经网络结构选择与使用.pdf

11、模型评估与快速实现.pdf

12、Keras初步使用.pdf

13、Keras线性回归logistic回归.pdf

14、KerasCNNRNN.pdf

15、padding像素填充.pdf

16、计算机视觉.pdf

17、单层卷积神经网络的实现.pdf

18、迁移学习.pdf

19、图像定位.pdf

20、图像定位评判和改进.pdf

21、面部识别.pdf

22、风格迁移.pdf

23、风格迁移代码实现.pdf

24、神经网络学习体会.pdf

25、量子理论初识.pdf

26、量子理论初识(2).pdf

27、残差网络Resnet.pdf

28、keras使用技巧.pdf

29、正规方程区别于梯度下降.pdf

30、神经网络底层原理回顾.pdf

31、K-近邻算法.pdf

32、k-近邻之量子算法.pdf

33、SVM支持向量机.pdf

34、朴素贝叶斯.pdf

35、无监督学习—kNN.pdf

36、无监督学习—降维.pdf

37、分类学习算法参数计算.pdf

38、大数据计算——随机梯度下降.pdf

39、异常检测(正态分布).pdf

40、高等梯度下降优化算法多分类问题.pdf

41、神经网络复习巩固.pdf

42、目标检测.pdf

43、YOLO图像检测及定位.pdf

44、人脸识别.pdf

45、风格迁移.pdf

46、序列模型.pdf

47、非线性假设神经网络.pdf

48、词嵌入.pdf

49、情感分类.pdf

50、再谈梯度消失、梯度爆炸.pdf

tensorflow学习.pdf

常用的图片处理函数.pdf

计算机视觉研究(人脸识别)2018-8-27.pdf

人工智能项目技术整理.pdf


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