王振耀

摘要： 決策樹 要使決策樹完整而有效，它必須包含所有的可能性。事件序列也必須提供，并且是互斥的，這意味著如果一個事件發生，另一個就不能發生。 決策樹是監督機器學習的一種形式，因為我們必須解釋輸入和輸出應該是什么。有決策節點和葉子。葉子是決策，不管是否是最終決策，節點是決策分裂發生的地方。 雖然有很多算法可供 閱讀全文

摘要： 我們有一個必須在n個城市之間旅行的推銷員。他不在乎什么順序。他最先或最后訪問的城市除外。他唯一關心的是他會去拜訪每一個人，每個城市只有一次，最后一站是他得家。 每個城市都是一個節點，每個節點通過一條邊與其他封閉節點相連(可以將其想象成公路、飛機、火車、汽車等) 每個連接都有一個或多個權值與之相關，我 閱讀全文

摘要： 我就想知道這個項目是用來干嘛的，有啥用。 我就想知道這個項目是用來干嘛的，有啥用。 我就想知道這個項目是用來干嘛的，有啥用。 我就想知道這個項目是用來干嘛的，有啥用。 我就想知道這個項目是用來干嘛的，有啥用。 我就想知道這個項目是用來干嘛的，有啥用。 我就想知道這個項目是用來干嘛的，有啥用。 我就想 閱讀全文

摘要： 在本章中，我們將展示兩個獨立的例子，一個用于人臉檢測，另一個用于動態檢測，以及如何快速地將這些功能添加到應用程序中。 在這一章中，我們將討論: 面部檢測 動態檢測 將檢測添加到應用程序中 面部檢測 人臉檢測，是人臉識別的第一部分。如果你不能從屏幕上的所有東西中識別出一個或多個人臉，那么你將永遠無法識 閱讀全文

摘要： 自組織映射和彈性神經網絡 自組織映射(SOM)，或者你們可能聽說過的Kohonen映射，是自組織神經網絡的基本類型之一。自組織的能力提供了對以前不可見的輸入數據的適應性。它被理論化為最自然的學習方式之一，就像我們的大腦所使用的學習方式一樣，在我們的大腦中，沒有預先定義的模式被認為是存在的。這些模式是 閱讀全文

摘要： 模糊邏輯-穿越障礙 模糊邏輯。另一個我們經常聽到的術語。但它的真正含義是什么?它是否意味著不止一件事?我們馬上就會知道答案。 我們將使用模糊邏輯來幫助引導一輛自動駕駛汽車繞過障礙，如果我們做得正確，我們將避開沿途的障礙。我們的自動導航車輛(AGV)將在障礙物周圍導航，感知其路徑上的障礙物。它將使用一 閱讀全文

摘要： 強化學習概況 正如在前面所提到的，強化學習是指一種計算機以“試錯”的方式進行學習，通過與環境進行交互獲得的獎賞指導行為，目標是使程序獲得最大的獎賞，強化學習不同于連督學習，區別主要表現在強化信號上，強化學習中由環境提供的強化信號是對產生動作的好壞作一種評價(通常為標量信號)，而不是告訴強化學習系統如 閱讀全文

摘要： 貝葉斯定理-執行數據分析解決肇事逃逸之謎 ? 在這一章中，我們將: 應用著名的貝葉斯定理來解決計算機科學中的一個非常著名的問題。 向您展示如何使用貝葉斯定理和樸素貝葉斯來繪制數據，從真值表中發現異常值等等 貝葉斯定理概況 當我們使用貝葉斯定理的時候，我們是在測量一件事發生的概論程度: ? 上式表示在 閱讀全文

摘要： 機器學習的基本知識 作為一個終生的微軟開發人員，我經常看到開發人員努力尋找解決日常問題所需的資源。讓我們面對現實吧，我們沒有人有時間按照自己喜歡的方式做事，我們中很少有人有幸在真正的研發部門工作。雖然這些年來我們已經走過了相當長的一段旅程，還記得曾經我們通過桌上的C程序員參考資料和其他50本書中翻找 閱讀全文