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y=wx+b里的w和b，也叫权重和偏差？在监督式学习中，机器学习算法通过以下方式构建模型：检查多个样本并尝试找出可最大限度的减少损失的模型。这一过程称为经验风险最小化损失函数有L1，L2。L1是绝对值，L2是均方误差MSE，那么2个场景做损失比较时会有L1一样，L2不一样的情况本来是
本文将探讨如何利用人工智能技术来实现对油田环境的监测与治理。通过分析油田环境数据，应用机器学习算法和深度学习模型，可以实现对油田环境污染、地质变化等问题的快速检测和预测。这些技术的应用将帮助油田企业更好地管理环境，保护生态平衡，并提高油田的可持续发展能力。 在油田环境监测方面，我们可以使用传感器网络收集实时的环境数据
AI：机器学习、深度学习在实际应用(工业应用)中的步骤流程框架、实际场景(案例)之详细攻略 目录 机器学习/深度学习场景实际应用 1、分类问题案例 2、回归问题案例 3、聚类问题案例 机器学习/深度学习应用流程步骤 机器学习/深度学习场景实际应用
能不能做点更有意义的事情？探索宇宙，非常有意义吧！通过人工智能在天量的天文探测数据中挖掘到一个小版的**。然后回到我们日常的社会生活之中，语音处理，比如语音输入，生活助理，拨打广告推销电话等等。图像处理。还有计算机写新闻稿，医疗等等，这些应用还是比较多的，看的有点累，就到这里吧！
2.5，学习率是0.01，那下一个尝试的点是距离前一个点2.5*0.01=0.0025的位置。（梯度是固定的，还是每走一步都会变的呢？）个人认为好的学习率，不应该是一个固定值，而应该是先大后小。也就是先大步快速的到达底部附近，再小步寻找最底部。学习率是学习开始之前就设置的，叫超参
“橙盒”相当于将人的耳朵贴近设备去用心、细心聆听设备运转或停机时所发出的任何声响，而Noilyzer系统则以类似人脑的方式将数据进行筛选及计算分析，最后将所分析的结果以健康度的方式呈现至UI界面中，健康度的数值高低即为所监测设备运行状态稳定性的状况，利用AI算法设置预警阈值区间提
数据不是收集的，是自己生成的，好吧~一个简单的例子学习用的没关系%matplotlib inline这个是为了让在jupyter在浏览器里能够显示图像。生成y=2x+1的随机数据，数据加背景噪声限值0.4生成等差数列,100个x_data=np.linspace(-1,1,100)y_data=2*x_data+1
还有一个是vggnet，他的问题是参数太大。深度学习的问题：1面向任务单一，依赖于大规模有标签数据，几乎是个黑箱模型。现在人工智能基本由深度学习代表了，但人工智能还有更多。。。然后就开始讲深度学习的开发框架。先整了了Theano，开始于2007年的加拿大的蒙特利尔大学。随着tens
列表列表（List）是Python中使用率最高的数据类型。它可以用来汇总数字，字符，字符串等类型数据。列表用[ ]标识，里面的元素用逗号分隔。元素的访问可以通过a[0]这样的方式进行。其中，[ ]中的数字被称为下标（索引），列表中第一个元素的下标为0，第二个元素的下标为1，以此类推;>>>p =
可视化还是比较重要的，因为数据能在图形上看到，会更直观，更符合人的认知思维。 这里先来展示一下loss的可视化。 用matplot将列表值画出来，调用非常简单 plt.plot(loss_list) 横坐标是列表中的索引，纵坐标是列表值，也就是loss值。 可以看到，曲线在收敛了，还有
摘 要：面向多源异构大数据环境下云安全态势预测的准确性问题，提出了一种基于深度信念网络的云安全态势预测模型.首先，针对云计算环境的安全需求引入可度量的态势要素指标体系.然后，构建了云安全态势预测的样本数据，通过深度信念网络实现了态势要素和预测值之间的映射，并结合改进的差分进化算法实现了隐含层网络参数的优化.同时，
这里谈到了独热编码one-hot，独热编码是用来表示标签数据的。前面已经知道了，标签数据很简单，就是表示0-9范围内的一个数字。 说实话独热编码有什么用处，真的还没有理解。还有什么欧式空间的概念啊，都很陌生。 看看代码吧。 ```python #独热编码示例。 x=[3,4] tf
什么是深度？深度就是简单的量变。神经网络到深度神经网络，就是每一层的节点搞多一点，层数也搞多一点。但是如果说网络越深，节点越多，表现能力就越好，这个我看未必，过犹未及嘛深度神经网络本身没再多讲，讲的是卷积神经网络就是CNN。这个是在60年代的时候，在研究猫的神经元时发现的，199
先探索一下tf2里读取出的数据。 每张图片的数据化表示是28*28=784个数值，每个数值的类型是numpy.uint8，uint8的取值范围是0-255, 这个可能就是所谓的256位图吧？ 每张图片会有自己的标签，就是表示这张图片是数字0-9中的哪个。 另外用reshape重整了一下图像，比较有趣
智能化油田环境监测与治理是当今油田勘探开发中的重要课题之一。随着环保要求的提高和油田运营的复杂性增加，利用人工智能技术来监测和管理油田环境成为一种创新的解决方案。本文将介绍人工智能技术在油田环境监测与治理中的应用，探讨其在提高环境保护水平和优化油田运营效率方面的潜力。 首先，人工
这个房价预测的例子基本就结束了，下面是用TensorBoard来将算法，和模型训练过程的一些信息进行可视化。可视化是一件有意见的工作，有助于信息的理解和推广。可视化在modelarts的老版的训练作业下，是收费的，但这个服务在新版的训练作业里已经没有了，也行是因为这个可视化服务的使用不
上一节训练不出结果，都是nan的原因找到了，就是因为特征数据没有做归一化，那归一化是个什么概念呢？这里有一个很好的例子，做一道菜，准备好材料鸭、笋、....盐、酱油...水，再加上烹饪火候，可以做出一道菜。上面做菜的每一个要素，都可以看做一个特征变量，而重量可以看做是特征变量的值，比如鸭肉xxg
MNIST数据集来自于NIST 美国国家标准和技术研究所。 找学生和工作人员手写的。 规模：训练集55000，验证集5000，测试集10000。大小约10M。 数据集可以在网站上去下载，同时tf自己里面已经集成了这个数据集。 在notebook里试试： ```python %matplotlib
先定义训练数据的占位符，定义了2个，1个是特征值x，1个是标签值y然后定义模型函数，这个函数有3个参数，1个就是上面说的x，还有2个是参数，分别是w和b，就是2个参数斜率和位移而上面的2个参数，要用tf.Variable来声明来创建变量，它是会变的，在训练中学习到的，所以给它的初值是多
从人的角度来看，12个特征比1个特征要复杂了很多， 但对计算机来说，无所谓。 在tf里，12元的线性回归方程的实现，比1元的线性方程的实现，代码上也只是多了一点点复杂度而已。 这就是计算机的优势。 只是最后训练的结果，为什么都是nan，像老师说的，脸都黑了哦~ 这次先到这里，请听下回分解~
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