关键词：
深度学习是一个机器学习问题，从有限的样例中通过算法总结出一般规律，并可以应用到新的未知数据上。一种可以比较好解决贡献度分配的问题的模型是人工神经网络，简称神经网络。因为神经网络模型一般比较复杂，从输入到输出的信息传递路径一般比较长，所以复杂神经网络的学习可以看成一种深度的机器学习，即深度学习。
神经网络与深度学习并不等价，深度学习可以采用神经网络模型，也可以采用其他模型（比如深度信念神经网络是一种概率图模型）
人工智能分为两派：
1.符号主义：人类的认知过程可以看做符号操作过程。
2.连接主义：人类的认知过程是由大量的简单神经原构成的神经网络中的信息处理过程，而不是符号计算。因此，连接主义模型是由大量简单的信息处理单元组成的互联网络，具有非线性、分布式、并行化、局部性计算以及自适应性等特性。
符号主义方法等一个优点是可解释性，这也是连接主义的弊端。深度学习的主要模型神经网络就是一种连接主义模型。随着深度学习的 发展，越来越多的研究者开始关注如何融合符号主义和连接主义，建立一种高效并且具有可解释性的模型。
将图像数据表示为向量的方法有很多种，比如直接将一副图像的所有像素值（灰度值或者rgb值）组成一个连续向量。
深度学习是一种端到端学习，不需要明确给出不同模块或阶段的功能，中间过程不需要人为干预，端到端学习的训练数据为“输入-输出”对的形式，无需提供其他额外信息。
“跟着西瓜去学习”之--绪论
写在前面的话：人工智能界有一种说法，认为机器学习是人工智能领域中最能够体现智能的一个分支，从历史来看，机器学习似乎也是人工智能中发展最为迅速的分支之一。AndrewNg曾说机器学习将是未来人工智能的“电力&rdquo... 查看详情
『sklearn』机器学习绪论
机器学习目标： 1.一定的自主能力 2.进化能力 方法： 1.归纳统计：经验结论 2.演绎推理：逻辑结论 流程： 原始数据->特征提取->学习机器->规律知识 主要内容： 1.... 查看详情
周志华《机器学习初步》绪论
周志华《机器学习初步》绪论Datawhale2022年12月组队学习✌文章目录周志华《机器学习初步》绪论一.机器学习二.典型的机器学习过程三.计算学习理论PAC模型思考两个问题问题性质角度计算要求的角度四.基本术语五.归纳偏好六.NFL... 查看详情
绪论-1.1.2机器学习
1.1.2机器学习 机器学习分为两部分： 有监督学习（SurpervisedLearning） 无监督学习（UnsupervisedLearning） 强化学习（ReinforcementLearning，简称RL） 如下图所示： &n... 查看详情
机器学习：绪论
学习教材为周志华教授的西瓜书《机器学习》1.2基本术语维数dimensionality示例instance属性或特征attributeorfeature特征向量featurespace预测prediction标记label好瓜样例example 具有标记信息的示例标记空间或输出空间labelspace所有标记的集... 查看详情
机器学习基础——绪论
深度学习是一个机器学习问题，从有限的样例中通过算法总结出一般规律，并可以应用到新的未知数据上。一种可以比较好解决贡献度分配的问题的模型是人工神经网络，简称神经网络。因为神经网络模型一般比较复... 查看详情
《机器学习》（西瓜书）笔记--绪论
第一章 绪论1.1引言机器学习致力于研究如何通过计算的手段，利用经验（计算机系统中通常以数据的形式存在）来改善系统自身的性能。机器学习研究的主要内容是关于在计算机上从数据中产生模型的算法，即学习算法... 查看详情
绪论
...能的主要领域1.3人工智能的发展历史1.4人工智能的流派2.机器学习2.1机器学习定义2.2使用机器学习模型步骤3.表示学习3.1表示学习定义3.2语义鸿沟3.3局部表示和分布式表示3.3.1局部表示3.3.2分布式表示4.深度学习4.1深度学习的数据... 查看详情
机器学习学习笔记-绪论
根据训练数据是否拥有标记信息，学习任务可大致划分为两大类：“监督学习”和“无监督学习”，分类和回归是前者的代表，聚类是后者的代表。预测的若是离散值，学习任务则成为“分类”，涉及两个类别的是“二分类”，... 查看详情
机器学习绪论
首先，为什么机器学习很重要？我们一般的程序只能解决输入一定、计算过程一定、输出一定的问题。但是在现实生活中我们有很多问题都是无法用语言进行准确描述，我们在这里以一个反垃圾软件系统为例。如果我们需要... 查看详情
《电路理论基础》学习笔记:绪论
电路理论基础学习笔记(1):绪论教材:《电路理论基础》哈尔滨工业大学电工基础教研室编文章目录电路理论基础学习笔记(1):绪论一.何为电二.何为电路三.何为电路理论1.电路模型实际电路与电路模型从实际电路到电路模型实际电... 查看详情
机器学习笔记第一章：绪论
主要符号表：$x$标量$mathit{x}$向量X变量集$mathbf{A}$矩阵$mathbf{I}$单位阵$chi$样本空间或状态空间 $D$数据样本 $H$假设集$varepsilon$ 学习算法$left| cdot ight|_p$$L_p$范数，缺省为2$supleft(cdot ig 查看详情
《机器学习》西瓜书第一章绪论
机器学习绪论基本术语基础模型：泛指从数据中学得的结果数据集dataset：一组记录的集合示例instance/样本sample：关于一个事件或对象的描述属性attribute/特征feature：反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项属性值attributevalue... 查看详情
机器学习笔记绪论模型评估与选择
目录第一章绪论0️⃣引言1️⃣基本术语2️⃣假设空间3️⃣归纳偏好第二章模型评估与选择0️⃣经验误差与过拟合1️⃣评估方法✏️留出法/hold-out✏️交叉验证法/crossvalidation✏️自助法/bootstrapping✏️调参/parametertuning与最终... 查看详情
神经网络与深度学习摘要第1章绪论
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第一章绪论
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吴恩达《机器学习》章节1绪论：初识机器学习
1、欢迎参加《机器学习》 2、什么是机器学习？机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获... 查看详情
数字图像处理学习笔记之一dip绪论与matlab基础
写在前面的话数字图像处理系列的学习笔记是作者结合上海大学计算机学院《数字图像处理》课程的学习所做的笔记，使用参考书籍为《冈萨雷斯数字图像处理（第二版）（MATLAB版）》，同时学习过程中会参考网络学习资源。对... 查看详情