大的正数，如果输入是狗的图片 就会输出一个非常小的负数。如果检测器不确定输入的图片中是猫还是狗，它会输出接近于零的数⋯⋯这个 例子仅仅是机器学习常见应用的冰山一角，而深度学习是机器学习的一个主要分支，本节稍后的内容将对其 进行更详细的解析。 1.2 机器学习中的关键组件 首先介绍一些核心组件。无论什么类型的机器学习问题，都会遇到这些组件： 1. 可以用来学习的数据（data）； 2. 的合理关注。重要的是要确保小心使用这些算法。就我们今天所知，这比恶意超级智能毁灭人类的风险更令 人担忧。 36 1. 引言 1.7 特点 到目前为止，本节已经广泛地讨论了机器学习，它既是人工智能的一个分支，也是人工智能的一种方法。虽 然深度学习是机器学习的一个子集，但令人眼花缭乱的算法和应用程序集让人很难评估深度学习的具体成分 是什么。这就像试图确定披萨所需的配料一样困难，因为几乎每种成分都是可以替代的。 ∂y ∂xi = ∂y ∂u1 ∂u1 ∂xi + ∂y ∂u2 ∂u2 ∂xi + · · · + ∂y ∂um ∂um ∂xi (2.4.11) 小结 • 微分和积分是微积分的两个分支，前者可以应用于深度学习中的优化问题。 • 导数可以被解释为函数相对于其变量的瞬时变化率，它也是函数曲线的切线的斜率。 • 梯度是一个向量，其分量是多变量函数相对于其所有变量的偏导数。 • 链式法则可以用来微分复合函数。

你可以避免使用 sudo： pip install keras • 或者：使用 Github 源码安装 Keras： 首先，使用 git 来克隆 Keras： git clone https://github.com/keras-team/keras.git 然后，cd 到 Keras 目录并且运行安装命令： cd keras sudo python setup.py install parallel_model.fit(x, y, epochs=20, batch_size=256) 3.3.4.2 设备并行 设备并行性包括在不同设备上运行同一模型的不同部分。对于具有并行体系结构的模型，例如 有两个分支的模型，这种方式很合适。 这种并行可以通过使用 TensorFlow device scopes 来实现。这里是一个简单的例子： # 模型中共享的 LSTM 用于并行编码两个不同的序列 input_a Keras？请按照以下步骤报告错误。 1. 你的漏洞可能已经被修复了。确保更新到目前的 Keras master 分支，以及最新 的 Theano/TensorFlow/CNTK master 分支。轻松更新 Theano 的方法：pip install git+git://github.com/Theano/Theano.git --upgrade 2. 搜索相似问题。确保在搜索已经解决的 Issue 时删除 is:open

transformers -U 1.1.2 Conda 安装 conda install conda-forge::transformers 1.1.3 从源码安装 pip install git+https://github.com/huggingface/transformers 我们建议您使用 Python3.8 及以上版本和 Pytorch 2.0 及以上版本。 3 Qwen GitHub 仓库。以下我们将演示如何 使用 llama.cpp 运行 Qwen。 1.4.1 准备 这个示例适用于 Linux 或 MacOS 系统。第一步操作是：“克隆仓库并进入该目录： git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp cd llama.cpp 然后运行 make 命令： make 然后你就能使用 llama.cpp 运行 Qwen。 1.6.1 快速开始 最简单的运行 TGW（Text Generation WebUI）的方法是使用 repo 中提供的 Shell 脚本。首先，克隆 repo 并进 去文件夹中： git clone https://github.com/oobabooga/text-generation-webui cd text-generation-webui 你可以根据你的操作系统直接运行相应的脚本，例如在

机器学习-支持向量机 黄海广 副教授 2 本章目录 01 支持向量机概述 02 线性可分支持向量机 03 线性支持向量机 04 线性不可分支持向量机 3 1.支持向量机概述 01 支持向量机概述 02 线性可分支持向量机 03 线性支持向量机 04 线性不可分支持向量机 4 1.支持向量机概述 支 持 向 量 机 （ Support Vector 将两个方程合并，我们可以简写为： 至此我们就可以得到最大间隔超平面的上下两个超平面： ?(?T? + ?) ≥ 1 9 2.线性可分支持向量机 01 支持向量机概述 02 线性可分支持向量机 03 线性支持向量机 04 线性不可分支持向量机 10 2.线性可分支持向量机 背景知识 ??? + ? = 0 ??? + ? = 1 ??? + ? = −1 ? = |?T? + ? = σ?=1 ? ?? ???? σ?=1 ? ?? ?? = 0 添加负号 16 3.线性支持向量机 01 支持向量机概述 02 线性可分支持向量机 03 线性支持向量机 04 线性不可分支持向量机 17 3.线性支持向量机 软间隔 若数据线性不可分，则可以引入松弛变量? ≥ 0，使函数间隔加上松弛变量大于 等于1 ，则目标函数： min ?

决策树的决策过程就是从根节点开始，测 试待分类项中对应的特征属性，并按照其 值选择输出分支，直到叶子节点，将叶子 节点的存放的类别作为决策结果。 根节点 (root node) 叶节点 (leaf node) 5 1.决策树原理 根节点 (root node) 非叶子节点 (non-leaf node) (代表测试条件，对数据属性的测试) 分支 (branches) (代表测试结果) 叶节点 (leaf 计算数据集合信息熵和所有特征的条件熵，选择信息增益最大的特征作为当 前决策节点； 3. 更新数据集合和特征集合（删除上一步使用的特征，并按照特征值来划分不 同分支的数据集合）； 4. 重复 2，3 两步，若子集值包含单一特征，则为分支叶子节点。 11 ? ? = − ෍ ?=1 ? ?? ? ???2 ?? ? 信息熵 ?是类别，?是数据集，??是类别?下的数据集 信息熵 右边数据中： 样就可能对训练样本学习的“太好”了，把训练样本的一些特点当做所有数据 都具有的一般性质，从而导致过拟合。 剪枝的基本策略有“预剪枝”（prepruning）和“后剪枝”（post-pruning） 通过剪枝处理去掉一些分支来降低过拟合的风险。 20 C4.5的剪枝 预剪枝（prepruning） 预剪枝不仅可以降低过拟合的风险而且还可以 减少训练时间，但另一方面它是基于“贪心” 策略，会带来欠拟合风险。

W型 ResNet,152层,V型 3x3, 64 3x3, 64 relu 直线型 （I型） 局部双分支型 （V型） 局部多分支型 （W型） DenseNet Dual Path Network 整体结构：深度大幅增加，宽度适当增加： 局部结构：直线型分支型 稠密连接：分支连接多层连接 SACC2017 深度学习 - 更深更复杂的网络带来效果提升，计算量提升 An Analysis

(这里根据项集的数量排序成I2、I1、I3) Null l2:1 l1:1 l3:1 ② 再次扫描数据库并检查事务。检查第一个事务并找出其中的项集。计数 最大的项集在顶部，计数较低的下一个项集，以此类推。这意味着树的 分支是由事务项集按计数降序构造的。 35 3.FP-Growth算法 构建FP树 1.考虑到根节点为空(null)。 2. T1:I1、I2、I3的第一次扫描包含三个项目{I1:1}、 {I I4链接到I3。但是这个分支将共享I2节点，就像它已经 在T1中使用一样。将I2的计数增加1，I3作为子级链接 到I2，I4作为子级链接到I3。计数是{I2:2}，{I3:1}， {I4:1}。 Null l2:2 l1:1 l3:1 l3:1 l4:1 ③ 36 3.FP-Growth算法 构建FP树 4.T3:I4、I5。类似地，在创建子级时，一个带有I5的新分支 链接到I4。 l4:1 37 3.FP-Growth算法 FP-tree的挖掘总结如下： 1.不考虑最低节点项I5，因为它没有达到最小支持 计数，因此将其删除。 2.下一个较低的节点是I4。I4出现在两个分支中， {I2,I1,I3,I4:1}，{I2,I3,I4:1}。因此，将I4作为后缀， 前缀路径将是{I2,I1,I3:1}，{I2,I3:1}。这形成了条件 模式基。 3.将条件模式基视为事务数据库，构造FP树。这

达观专注于人工智能中的文本处理细分领域 文本处理任务 什么是NLP 概念：Natural Language Processing 自然语言处理 目的：让机器理解人类的语言，是人工智能领域的重要 分支，用于分析、理解和生成自然语言，方便人机交流 应用：智能问答，机器翻译，文本分类，文本摘要，标 签提取，情感分析，主题模型 NLP发展简史 1950S 1980s 1990s 2006~至今

概率论复习和参考 概率论是对不确定性的研究。通过这门课，我们将依靠概率论中的概念来推导机器学习算法。这篇笔记 试图涵盖适用于CS229的概率论基础。概率论的数学理论非常复杂，并且涉及到“分析”的一个分支：测 度论。在这篇笔记中，我们提供了概率的一些基本处理方法，但是不会涉及到这些更复杂的细节。 1. 概率的基本要素 为了定义集合上的概率，我们需要一些基本元素， 样本空间 ：随机实验的所有结果的集合。在这里，每个结果

字典dict也叫做关联数组，用大括号{ }括起来，在其他语言中也称为map，使用键-值（ key-value）存储，具有极快的查找速度，其中key不能重复。 56 Python控制流 ⚫顺序结构 ⚫分支结构 ⚫循环结构 ⚫break、continue和pass ⚫列表生成式 57 Python函数 ⚫调用函数 调用内置函数 ⚫定义函数 def 函数名()： 函数内容

0 码力 | 78 页 | 3.69 MB | 1 年前

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