一、基础知识储备1. 数学基础线性代数：理解向量、矩阵运算等概念，这在神经网络中用于表示数据和进行线性变换。概率论与统计学：掌握概率分布、期望、方差等知识，对理解机器学习中的不确定性和模型评估很重要。微积分：了解导数、梯度等概念，用于优化神经网络的参数。2. 编程基础掌握一门编程语言，如 Python。Python 有丰富的机器学习和深度学习库，如 TensorFlow、PyTorch 等。熟悉基本的数据结构（如列表、字典、数组等）和算法（如排序、搜索等）。由于篇幅限制，相关资料就不一一展示了，需要领取以
人工智能清华机器学习深度学习
IT小魔女D 2024-10-13
在这个由数据驱动的时代，人工智能正以其前所未有的速度和规模改变着我们的世界。随着技术的不断进步，AI已经从科幻小说中的概念，转变为我们日常生活中不可或缺的一部分。 特别是在智能家居领域，AI的应用已成为提升生活质量、增强家庭安全和优化设备使用的关键因素。乐鑫ESP32-S3与AI大模型的结合，为智能家居中控屏带来了新的变革，不仅提高了设备的智能化水平，还丰富了用户的交互体验。 [图片] 智能家居中控屏不仅能够控制灯光、调节温度、监控安全，还能够通过自然语言处理和机器学习，与我们进行真正的交流，让家成为一个
AI大模型人工智能机器学习
启明云端 2024-10-12
机器学习是一种让计算机自动从数据中学习规律和模式的方法，无需明确编程。它通过构建数学模型，利用已知数据进行训练，然后对新的数据进行预测或决策。
机器学习深度学习编程
音视频牛哥 2024-10-12
本文旨在系统地介绍构建机器学习模型的基本步骤，并通过一个具体的实战案例——股票价格预测，展示这些步骤的实际应用。通过遵循这些步骤，读者可以更好地理解和掌握机器学习模型构建的全过程。 步骤一：定义问题
机器学习
星辰大海的精灵 2024-10-12
1. 机器学习是什么：使机器具备能找到一个函数的能力，这个函数能够根据输入信息得到你想要的输出。例子：输入一段语音，让其输出文字。输入一张图片，让其输出图片内容。2. 机器学习分类：回归（regression）：根据需要输出的不同，可以将机器学习进行分类，让函数输出具体的数值称为回归（regression）。例子：通过给定同地段房价、房子大小、年份等，预测房子价格，类似做计算题。分类（classification）：分类，给定不同的类别，让函数根据输入，得出相应的类别。例子：判别猫狗，给定猫狗两种分类，给
therookiewang 2024-10-12
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