一键运行〖李宏毅-机器学习〗机器学习必做的五个项目!

1. PM2.5预测（作业1）飞桨AI Studio | 线性回归与数据处理 2. 年收入判断（作业2）飞桨AI Studio | 逻辑回归与模型构建 3. 食物图片分类（作业3）飞桨AI Studio | 卷积神经网络与图像识别 4. 语句情感分类（作业4）飞桨AI Studio | 循环神经网络与情感分析 5. 迁移学习（作业5）飞桨AI Studio...

Seq2Seq模型设计的目的是处理输入输出均为序列的问题，不同应用中序列的长度由模型决定，包括语音识别、机器翻译、语音翻译、语音合成等。在这些场景中，输入可能是语音或文本，输出则是文本或语音。Seq2Seq通过端到端的方式，学习将输入序列转换为输出序列的映射。Transformer模型在Seq2Seq框架基础上引入了...

不容错过！李宏毅教授的最新深度学习教程已全面更新，更新日期为6月25日，这份宝贵的资源来自于三位专家对李教授机器学习公开课的深度解析。经过长达4年的精心编撰和近500次的反复修订，教程的学术价值极高，堪称精华之作！教程内容涵盖了深度学习、Transformer、扩散模型等19个当前AI领域的热点主题，几乎囊...

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一个基础的优化策略是：通过增加拼接帧数至17，将准确率从0.4提升至0.6以上；增加训练轮数至30轮，根据训练输出判断过拟合情况；调整网络结构，如设置4个hidden_layers，每个层的hidden_dim设为1024，可使准确率超过0.7。更进一步，引入批标准化(BN)和Dropout技术，配合stepLR调整学习率策略，达到了...

初阶书籍推荐 1. **Python 编程：从入门到实践 本书从 Python 的基本数据类型和结构开始，如变量、字符串、数字、列表、元组、字典等，并介绍如何使用它们。接下来讲解用户输入、while 循环、if 判断、函数、类和文件处理，以及代码测试和调试方法。学习完基础知识后，将开发三个项目：外星人入侵游戏、...

回归，作为机器学习殿堂中的璀璨明珠，其核心任务是精准预测数值。首先，选择合适的模型是关键，线性回归和多项式模型是入门的基石。每一步都需要精细处理，标准化或归一化数据，消弭特征间的差异，确保它们在预测过程中的平等地位。优化之路：梯度下降的魔力 目标清晰，我们追求的是最小化损失函数L(w)。

无监督学习是另一种常用的机器学习方法。在无监督学习中，算法从未标记的数据中学习，通常用于数据挖掘和聚类。常见的无监督学习算法有:聚类(如 k-means)降维(如 PCA)密度估计(如核密度估计)强化学习是机器学习的另一种方法，它模拟了人类或智能体在环境中学习的过程。在强化学习中，算法在执行某些动作...

公式中的 称作步长,也称作学习率(learning rate)。它决定了每一步往前走多远,关于这个值我们会在下文中详细讲解。你可以暂时人为它是一个类似0.01或0.001的固定值。 在具体的项目,我们不会让算法无休止的运行下去,所以通常会设置一个迭代次数的最大上限。 线性回归的梯度下降 有了上面的知识,我们可以回到线性模型...