今天我们来聊聊Flexbox，它是前端的一个布局方式。在React Native中是主流布局方式。如果你刚刚入门React Native，或者没有多少前端的技术经验，亦或者对其半知半解，那么这篇文章将很好的帮助你参透Flexbox的整个全貌。 purpose 通过这篇文章你将快速吃透整个Flexbo ...
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2020-06-01 14:05:49
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 答：人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，也是当今人工智能大爆炸的核心驱动。 人工智能是目的，是结果；深度学习、机器学习是方法，是工具； 机器学习，一种实现人工智能的方法；机器学习都可以被 ...
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2020-06-01 12:09:07
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。 全连接神经网络和卷积神经网络中的每一个节点就是一个神经元。 在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，于是会将每一层的全连接层中的节点组织成一列，这样方便显示连接结构。而对于卷积神经网 ...
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2020-06-01 11:55:01
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 解析：人工智能是机器诠释的人类智能，是机器学习和深度学习后想实现的结果和目的，机器学习是实现人工智能的方法，深度学习是机器学习算法中的一种算法，一种实现机器学习的技术和学习方法。 2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。 解析：卷积神经 ...
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2020-06-01 11:53:33
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 人工智能是目的，是结果。 深度学习、机器学习是方法、是工具。 机器学习，一种实现人工智能的方法；机器学习都可以精准地被定义为：1任务T；2.训练过程E;3.模型表现P。 深度学习则是一种实现机器学习的技术；它适合处理大数据。 深度学习使得机器学 ...
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2020-06-01 11:45:00
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当我们在训练一个神经网络的时候，参数的随机初始化是非常重要的，对于逻辑回归来说，把参数初始化为0是很ok的。但是对于一个神经网络，如果我们将权重或者是所有参数初始化为0，梯度下降算法将不会起到任何作用。 1.为什么逻辑回归参数初始化为0是ok的？ 下图所示，是logistic回归的图解： 假设我们用 ...
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2020-06-01 00:50:01
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迁移学习将会是引领下一次机器学习热潮的驱动力。 —吴恩达 一些相关资源： 计算机应用技术博士王晋东关于迁移学习的归纳整理：http://transferlearning.xyz 综述迁移学习 A Survey on Transfer Learning：https://www3.ntu.edu.sg/ ...
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2020-05-31 18:22:23
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本节主要讲解如何使用集成学习来提高预测的精度 ###集成学习方法 在机器学习中的集成学习可以在一定程度上提高预测精度，常见的集成学习方法有Stacking、Bagging和Boosting，同时这些集成学习方法于具体验证集划分联系密切。 由于深度学习模型一般需要较长的训练周期，如果硬件设备不允许，建 ...
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2020-05-31 13:16:39
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PCA对手写数字数据集的降维 1. 导入需要的模块和库 from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RFC from sklearn.model_select ...
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2020-05-30 23:26:07
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正则化的目的是为了防止过拟合，降低模型的复杂度。 正则化的打开方式： 在目标函数后面添加一个系数的“惩罚项”。 式中， 是一个常数， 为样本个数， 是一个超参数，用于控制正则化程度。 1、L1正则化：在目标函数后面加了所有特征系数的绝对值之和。L1正则化更适用于特征选择，每次更新过程中会减去或加上一 ...
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2020-05-30 22:03:08
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