检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
深度学习是实现机器学习的一种技术。早期机器学习研究者中还开发了一种叫人工神经网络的算法，但是发明之后数十年都默默无闻。神经网络是受人类大脑的启发而来的：神经元之间的相互连接关系。但是，人类大脑中的神经元可以与特定范围内的任意神经元连接，而人工神经网络中数据传播要经历不同的层，传播
在线检索、可视化调试API、在线命令行工具、可执行的多语言SDK的实例代码 论坛 产品互助交流平台，技术心得分享阵地 博客 汇聚精品内容，云集技术大咖 学习课程 学习课程 华为数据库产品GaussDB介绍 本课程重点介绍华为TaurusDB云数据库的特性和应用场景，并介绍部分应用案例。 了解详情 SQL语法进阶
作业描述 贝塞尔曲线是一种用于计算机图形学的参数曲线。在本次作业中，你需要实 现de Casteljau 算法来绘制由 4 个控制点表示的 Bézier 曲线 (当你正确实现该算法时，你可以支持绘制由更多点来控制的BézierBzier 曲线)。 而在本次实验中，你需要完成的任务是:
cTo() 函数绘制如下的平滑曲线 绘制平滑曲线的关键是控制点的计算，sp 为线段的起始点，ep 为线段的终点，c1，c2 为贝塞尔曲线的控制点，其坐标计算如下 下面就用个简单的程序介绍怎么绘制平滑曲线，主要部分为 for 循环里控制点 c1,
源自这样一个视角，教员或者老师提供目标 y 给机器学习系统，指导其应该做什么。在无监督学习中，没有教员或者老师，算法必须学会在没有指导的情况下让数据有意义。尽管无监督学习和监督学习并非完全没有交集的正式概念，它们确实有助于粗略分类我们研究机器学习算法时遇到的问题。传统地，人们将回归，分类
下界(Rao, 1945; Cramér, 1946) 表明不存在均方误差低于最大似然学习的一致估计。因为这些原因（一致性和统计效率），最大似然通常是机器学习中的首选估计。当样本数目小到会过拟合时，正则化策略如权重衰减可用于获得训练数据有限时方差较小的最大似然有偏版本。
个问题：能不能用回归问题的解法求解分类问题呢？答案是可以的。分类问题与普通回归问题最主要的区别在于要拟合的不是直线或曲线，而是一系列离散值。2.1节中提到的逻辑回归就可以很好地拟合线性二分类问题。逻辑回归基于如图2.4所示的逻辑函数（Logistic Function，又称为对数概率函数），即：式中，e（
也造就了深度学习的蓬勃发展，“深度学习”才一下子火热起来。击败李世石的Alpha go即是深度学习的一个很好的示例。Google的TensorFlow是开源深度学习系统一个比较好的实现，支持CNN、RNN和LSTM算法，是目前在图像识别、自然语言处理方面最流行的深度神经网络模型
Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类
解决这个问题的途径之一是使用机器学习来发掘表示本身，而不仅仅把表示映射到输出。这种方法我们称之为表示学习(representation learning)。学习到的表示往往比手动设计的表示表现得更好。并且它们只需最少的人工干预，就能让AI系统迅速适应新的任务。表示学习算法只需几分钟就可以为
在深度学习之前，学习非线性模型的主要方法是结合核策略的线性模型。很多核学习算法需要构建一个 m × m 的矩阵 Gi,j = k(x(i), x(j))。构建这个矩阵的计算量是 O(m2)。当数据集是几十亿个样本时，这个计算量是不能接受的。在学术界，深度学习从 2006
深度学习算法在许多情况下都涉及到优化。例如，模型中的进行推断（如 PCA）涉及到求解优化问题。我们经常使用解析优化去证明或设计算法。在深度学习涉及到的诸多优化问题中，最难的是神经网络训练。甚至是用几百台机器投入几天到几个月来解决单个神经网络训练问题，也是很常见的。因为这其中的优化
迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据
主要通过深度学习框架MXNet来介绍如何实战深度学习算法，该框架融合了命令式编程和符号式编程，在灵活和高效之间取得了非常好的平衡。正如前文所述，各深度学习框架之间有很多相似性，当你深入了解其中一种深度学习框架之后基本上就能举一反三，因此如果你现在还在犹豫学习哪个深度学习框架，那么
个重要不同：训练算法通常不会停止在局部极小点。反之，机器学习通常优化代理损失函数，但是在基于提前终止（第 7.8 节）的收敛条件满足时停止。通常，提前终止使用真实潜在损失函数，如验证集上的 0 − 1 损失，并设计为在过拟合发生之前终止。与纯优化不同的是，提前终止时代理损失函数仍
本节我们就来了解下使用深度学习识别滑动验证码的方法。 1. 准备工作 我们这次主要侧重于完成利用深度学习模型来识别验证码缺口的过程，所以不会侧重于讲解深度学习模型的算法，另外由于整个模型实现较为复杂
学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南
场景下使用对象存储服务。 立即学习 块存储服务EVS：云上坚实的数据底座 通过本课程的学习，用户将对云硬盘形成系统的理解，掌握云硬盘的相关知识及如何在对应的场景下使用云硬盘。 课程目标 通过学习本课程，对云硬盘有系统的了解，并掌握相关操作。 立即学习 内容分发网络CDN：提升网络响应速度
供的值是特征还是目标。通俗地说，无监督学习是指从不需要人为注释样本的分布中抽取信息的大多数尝试。该术语通常与密度估计相关，学习从分布中采样，学习从分布中去噪，需要数据分布的流形，或是将数据中相关的样本聚类。 一个经典的无监督学习任务是找到数据的 “最佳”表示。“最佳
特征选择 f. 重新定义问题2. 从算法上提升性能 a. 算法的筛选 b. 从文献中学习 c. 重采样的方法3. 从算法调优上提升性能 a. 模型可诊断性 b. 权重的初始化 c. 学习率 d. 激活函数 e. 网络结构 f. batch和epoch g. 正则项 h. 优化目标
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
