1 机器学习基础 1.1 机器学习的定义与核心概念 为了更深入地理解机器学习，我们可以从以下核心概念入手： 数据驱动：机器学习完全依赖于数据。这些数据既可以是结构化的，如表格，也可以是非结...

开启您的AI学习之旅：探索我们的专栏 🚀🌟 欢迎来到点头深度学习网站！ 在这个迅猛发展的AI时代，点头深度学习网站邀您踏上充满无限可能的人工智能学习之旅。在这里，理论与实践交织，知识与探...

🧠公司介绍 湖南点头教育科技有限公司，自2018年10月初创以来，就一直秉持着为广大青年人才提供卓越教育服务的初心，在这条道路上，我们矢志不渝，勇往直前，致力于成为全球最受尊敬的教育机构...

扩散模型的基本原理 Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) 是一种利用扩散过程来生成样本的深度学习模型。其主要的灵感来源于扩散过程，通过逐渐增加噪音来模糊一个初始的图像，并...

0.引言 ZFNet模型是由Matthew D. Zeiler和Rob Fergus在AlexNet的基础上提出的大型卷积网络，获得了2013年ILSVRC图像分类竞赛的冠军。其错误率为11.19%，较去年的AlexNet下降了5%。ZFNet解...

不定积分在机器学习中主要用于计算函数的原函数，尤其是在概率密度函数和累积分布函数之间的转换中。例如，在概率论和统计中，累积分布函数 (CDF) 是概率密度函数 (PDF) 的不定积分。对于某些模...

引言 在机器学习和数据分析领域，当数据的维度特别高时，处理和分析数据就会变得尤为困难。这是因为随着维度的增加，数据的稀疏性也会增加，这种现象被称为“维度的诅咒”。为了克服这个挑战，...

过拟合与欠拟合 过拟合和欠拟合现象的定义 过拟合和欠拟合模型是深度学习模型在训练过程中比较容易出现的不好的现象。 当模型的表现能力弱于事件的真实表现时，会出现欠拟合现象。某个非线性模...

0.引言 近年来，卷积神经网络一直是计算机视觉任务中的主要架构。然而，最近出现了基于Transformer模型的架构，例如ViT、Swin Transformer等，在许多任务中表现出引人注目的性能。相比于传统的...

项目简介：K邻居算法进行鸢尾花分类 概述 “K邻居算法进行鸢尾花分类”项目是一个基于机器学习的应用，旨在使用K最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法对鸢尾花数据集进行分类。该项目展示了...

 1.AlexNet理论 AlexNet模型与LeNet模型有很多相似之处，它可以被看作是LeNet的改进版本，都由卷积层和全连接层构成。然而，AlexNet之所以能够在ImageNet比赛中大获成功，还要归功于其独特...