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  • 2024-12-30解释 2D classification of hyperbolic stationary points
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  • 2024-12-25【深度学习基础|知识概述】基础数学和理论知识中的线性知识:矩阵与向量运算、特征值与特征向量、张量,附代码。
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  • 2024-12-11【线性代数】相似矩阵及二次型
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  • 2024-11-30主成分分析(PCA)详解
    ✅作者简介:2022年博客新星第八。热爱国学的Java后端开发者,修心和技术同步精进。
  • 2024-12-12ResNet模型的训练和推理
    ResNet2024年5月7日更新在此教程中,我们将对ResNet模型及其原理进行一个简单的介绍,并实现ResNet模型的训练和推理,目前支持数据集有:MNIST、fashionMNIST、CIFAR10等,并给用户提供一个详细的帮助文档。目录基本介绍ResNet描述为什么要引入ResNet?网络结构分析ResNet实现总
  • 2024-12-12使用 Dart 实现文字识别
    通过调用TesseractOCR工具,使用Dart实现从图片中提取文字的功能。实现步骤安装DartSDK在本地环境中安装DartSDK,如果你还没有安装,可以从Dart官方网站下载并安装。安装TesseractOCR工具安装TesseractOCR,这是一个开源的文字识别工具,可以识别图像中的文本。编写
  • 2024-12-12ssm毕设闲置物品平台app程序+论文
    本系统(程序+源码)带文档lw万字以上 文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容一、研究背景随着社会经济的发展和人们生活水平的提高,消费不断升级,人们拥有的物品数量日益增多。然而,许多物品在使用一段时间后,由于各种原因被闲置,造成资源的
  • 2024-10-13这是我见过最通俗易懂的SVD(奇异值分解)算法介绍
    线性代数是机器学习领域的基础,其中一个最重要的概念是奇异值分解(SVD),本文尽可能简洁的介绍SVD(奇异值分解)算法的基础理解,以及它在现实世界中的应用。SVD是最广泛使用的无监督学习算法之一,它在许多推荐系统和降维系统中居于核心位置,这些系统是全球公司如谷歌、Netflix、Facebook、Yo
  • 2024-10-12机器学习主成分分析算法 PCA—python详细代码解析(sklearn)
    一、问题背景在进行数据分析时,我们常常会遇到这样的情况:各个特征变量之间存在较多的信息重叠,也就是相关性比较强。就好比在研究一个班级学生的学习情况时,可能会收集到学生的语文成绩、数学成绩、英语成绩等多个特征变量。但往往会发现,语文成绩好的学生,数学和英语成绩也可能比
  • 2024-09-23多智能体协同控制(2):代数图论
    在上一节中,提到了分布式一致性算法的实现与多智能体之间的交流方式密切相关。这一节用图论来揭示不同多智能体之间交流方式的本质差异。图的基本定义我们可以将不同智能体之间的通信方式,抽象出来,称为“通信图”(graph)。如右图所示,舍弃物理意义,将每个智能体抽象成节点(vertex)1,
  • 2024-09-21[神经网络与深度学习笔记]PCA降维
    PCA降维PCA是一种无监督降维算法,它是最常用的降维算法之一,可以很好的解决因变量太多而复杂性,计算量增大的弊端。本质上讲,PCA就是将高维的数据通过线性变换投影的方式映射到低维空间上去,并且保证在投影的维度上,原数据的信息量最大(损失最小)。PCA的具体步骤1.特征中心化。每一维
  • 2024-09-02【机器学习】任务二:波士顿房价的数据与鸢尾花数据分析及可视化
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