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深度学习中的卷积神经网络：原理、结构与应用
🍞引言卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）是深度学习领域中的一类经典神经网络结构，尤其在图像识别、语音识别等任务中得到了广泛的应用。CNN通过模仿生物视觉系统处理信息的方式，能够高效地从原始输入中提取特征，进而完成分类、回归等任务。在本文中，我们将详细探讨卷积神经网络的基本原理，逐层分析其组成部分，并通过代码示例加深理解。 🍞卷积神经网络...
卷积神经网络 深度学习 神经网络
作者小头像 小馒头学Python 2024-11-26 14:37:25
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2024-11-26 14:37:25
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【Python爬虫五十个小案例】爬取猫眼电影Top100
🐍引言猫眼电影是国内知名的电影票务与资讯平台，其中Top100榜单是影迷和电影产业观察者关注的重点。通过爬取猫眼电影Top100的数据，我们可以分析当前最受欢迎的电影，了解电影市场的变化趋势。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现爬取猫眼电影Top100榜单的过程，并通过简单的数据分析展示电影的评分分布及其它相关信息。 🐍准备工作在开始爬虫之前，我们需要做一些准备工作： 🐍安装...
Python 数据挖掘
作者小头像 小馒头学Python 2024-11-26 14:36:12
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【机器学习】多层神经网络中的误差反向传播算法与过拟合抑制技术的比较与优化
引言本节我们简单的介绍一下多层神经网络，以及其中在误差反向传播算法或者过拟合抑制技术的一些应用与实战~~~ 多层神经网络概述多层神经网络（MLP）是深度学习中的一种基础模型，由多个线性和非线性变换层组成。网络的每一层都由多个神经元组成，每个神经元接收前一层输出的加权和，并通过激活函数进行非线性转换在Python中，我们可以使用深度学习框架（如PyTorch）来快速实现一个多层神经网络。下面...
机器学习 神经网络
作者小头像 小馒头学Python 2024-11-26 14:34:06
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【Python爬虫五十个小案例】爬取豆瓣电影Top250
🪲前言在这篇博客中，我们将学习如何使用Python爬取豆瓣电影Top250的数据。我们将使用requests库来发送HTTP请求，BeautifulSoup库来解析HTML页面，并将数据存储到CSV文件中。这个爬虫将自动获取豆瓣电影Top250页面的信息，包括电影名称、导演、主演、评分等详细信息豆瓣电影Top250是一个包含豆瓣评分最高的250部电影的榜单，是电影爱好者查找电影的一大宝库...
HTML Python
作者小头像 小馒头学Python 2024-11-26 14:32:16
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结合Gitee、PicGo和Typora构建一个免费的个人笔记工具
📝小引言不知道大家在写博客的时候是使用什么工具，是使用平台内置的makedown呢还是，使用其他的笔记软件，导入进去呢，方法万千吧，但是一款好的软件确实可以帮助我们更好的去完成一篇高质量的博客市面上有许多的笔记，但是我还是比较钟爱Typora，当然我可没有接什么推广费哈，纯纯个人分享 📝步骤与内容本篇博客我们主要是工具分享，核心目标有如下几点：学会使用Typora打造自己的图床，摆脱图...
Git GitHub
作者小头像 小馒头学Python 2024-11-22 22:22:14
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随机场模型与命名实体识别：深入理解CRF及其应用
🍋1. 条件随机场（CRF）概述 🍋1.1 CRF模型的背景随机场（Random Fields）是一种用于建模具有一定关联性的随机变量集合的概率模型。条件随机场（CRF）是图模型的一种，它是在给定观测序列的条件下，通过学习标签序列之间的条件概率分布来进行预测。与传统的隐马尔可夫模型（HMM）不同，CRF不仅考虑当前状态的转移概率，还能够建模任意的上下文信息。 🍋1.2 CRF的数学表...
机器学习
作者小头像 小馒头学Python 2024-11-22 22:16:55
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如何使用神经网络模型解决分类、聚类、回归和标注任务：基于 PyTorch 的实现与分析
🍋神经网络模型概述神经网络（Neural Network, NN）是机器学习中一种广泛应用的模型，特别是在深度学习领域，它模仿了生物神经系统的工作原理，能够通过层层神经元的处理学习到数据中的复杂模式。神经网络广泛应用于分类、回归、聚类、标注等任务。本文将介绍神经元、神经网络的基本概念，并探讨如何使用神经网络解决分类、聚类、回归和标注任务。通过 PyTorch 实现相应的神经网络模型，包括...
pytorch 神经网络
作者小头像 小馒头学Python 2024-11-22 22:15:25
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【机器学习】从马尔可夫链到CRF：全方位解析序列建模的核心技术
🍋马尔可夫链 🍋定义马尔可夫链（Markov Chain）是一种==随机过程==，其中系统的未来状态仅与当前状态有关，且与过去的状态无关。该性质称为马尔可夫性质。马尔可夫链可以通过转移概率矩阵来表示。对于一个离散时间的马尔可夫链，状态空间为 S={s1,s2,s3,…,sN}，状态之间的转移满足：这表明，未来的状态仅与当前状态有关，而与历史状态无关。 🍋示例代码import nump...
机器学习
作者小头像 小馒头学Python 2024-11-22 22:13:10
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EM算法与高斯混合聚类：理解与实践
🍋引言在数据科学和机器学习中，聚类是重要的无监督学习任务。高斯混合模型（GMM）是一种常用的概率模型，用于描述数据的分布。在应用高斯混合模型时，EM（Expectation-Maximization）算法被广泛用于参数估计。本文将深入探讨EM算法的基本原理，并结合高斯混合模型，展示如何实现基于EM算法的聚类。 🍋什么是EM算法？ 🍋EM算法的基本原理EM算法是一种迭代算法，广泛用于估...
机器学习
作者小头像 小馒头学Python 2024-11-22 22:11:20
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机器学习中的概率超能力：如何用朴素贝叶斯算法结合标注数据做出精准预测
🍋1 引言机器学习中，概率模型常被用来进行分类、回归等任务。这些模型基于统计学原理，能够在不完全数据的情况下，提供合理的推断和预测。本文将深入探讨概率模型的基本概念，以及其中常见的几种模型，包括逻辑回归模型的概率分析和朴素贝叶斯分类。特别是在朴素贝叶斯分类部分，我们将进行详细的介绍，并附上公式和代码示例。 🍋2 概率模型在机器学习中，概率模型用于表示数据中不确定性的关系。这类模型利用概...
机器学习
作者小头像 小馒头学Python 2024-11-22 22:09:24
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