feature Countvectorizer Sentence encoder char ... Stop word removal sklearn model ... 手機不錯，高大上 手机不错，高大上 [手 机 不 错 ，高 大 上] [1, 22, 32, 46, 876, 55, 98, 20] 11 1 2 3 4 分类 算法 简史 深度 学习 架构 难点

RCNN算法 4 1.目标检测概述 分类（Classification） 即是将图像结构化为某一 类别的信息，用事先确定 好的类别(string)或实例ID 来描述图片。这一任务是 最简单、最基础的图像理 解任务，也是深度学习模 型最先取得突破和实现大 规模应用的任务。 检测（Detection） 分类任务关心整体，给出的 是整张图片的内容描述，而 检测则关注特定的物体目标 ，要求同时获得这一目标的 2.目标检测算法 滑动窗口检测 22 2.目标检测算法 滑动窗口检测 滑动窗口目标检测算法也有很 明显的缺点，就是计算成本， 因为你在图片中剪切出太多小 方块，卷积网络要一个个地处 理。如果你选用的步幅很大， 显然会减少输入卷积网络的窗 口个数，但是粗糙间隔尺寸可 能会影响性能。反之，如果采 用小粒度或小步幅，传递给卷 积网络的小窗口会特别多，这 意味着超高的计算成本。

· 对数组进行函数运算 · 数值积分 · 线性代数运算 · 傅里叶变换 · 随机数产生 ······ NumPy是什么？ 5 NumPy提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处 理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大 型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore， NASA 用其处理一些本来使用 C++，Fortran ndarray：全称（n-dimensional array object）是储存单一数据类型的 多维数组。 ufunc：全称（universal function object）它是一种能够对数组进行处 理的函数。 NumPy的官方文档： https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/ NumPy是什么？ 7 Anaconda里面已经安装过NumPy。

都不会自动提高，除非开发人员认识到问题并更新软件。本书将带读者开启机器学习之旅，并特别关注深度 学习（deep learning，DL）的基础知识。深度学习是一套强大的技术，它可以推动计算机视觉、自然语言处 理、医疗保健和基因组学等不同领域的创新。 1.1 日常生活中的机器学习 机器学习应用在日常生活中的方方面面。现在，假设本书的作者们一起驱车去咖啡店。阿斯顿拿起一部iPhone， 对它说道：“Hey 另一个有用属性是依赖（dependence）与独立（independence）。如果两个随机变量A和B是独立的，意味 着事件A的发生跟B事件的发生无关。在这种情况下，统计学家通常将这一点表述为A ⊥ B。根据贝叶斯定 理，马上就能同样得到P(A | B) = P(A)。在所有其他情况下，我们称A和B依赖。比如，两次连续抛出一个 骰子的事件是相互独立的。相比之下，灯开关的位置和房间的亮度并不是（因为可能存在灯泡坏掉、电源故 脸识别系统，然后想要用它来监测疗养院中的老人。这不太可能有效，因为大学生看起来往往与老年人有很 大的不同。 在接下来的章节中，我们将讨论因违背独立同分布假设而引起的问题。目前，即使认为独立同分布假设是理 所当然的，理解泛化性也是一个困难的问题。此外，能够解释深层神经网络泛化性能的理论基础，也仍在继 续困扰着学习理论领域最伟大的学者们。 当我们训练模型时，我们试图找到一个能够尽可能拟合训练数据的函数。但是如果它执行地“太好了”，而不

年代，科学家们尝试通过知识库加推理的方式解决人工智能，通过构建庞大复杂 的专家系统来模拟人类专家的智能水平。这些明确指定规则的方式存在一个最大的难题， 就是很多复杂、抽象的概念无法用具体的代码实现。比如人类对图片的识别、对语言的理 解过程，根本无法通过既定规则模拟实现。为了解决这类问题，一门通过让机器自动从数 据中学习规则的研究学科诞生了，称为机器学习，并在 1980 年代成为人工智能中的热门学 预览版202112 第 1 数量-行-列-通道”初始视 图保存的张量，存储也是按照“图片数量-行-列-通道”的顺序写入的。如果按着“图片数 量-像素-通道”的方式恢复视图，并没有与“图片数量-行-列-通道”相悖，因此能得到合 理的数据。但是如果按着“图片数量-通道-像素”的方式恢复数据，由于内存布局是按着 “图片数量-行-列-通道”的顺序，视图维度顺序与存储维度顺序相悖，提取的数据将是错 乱的。 通过 reshape 改 功能，算法设计者几乎不需要对反向传 播算法有深入的了解也可以搭建复杂的模型和网络，通过调用优化工具可以方便地训练网 络模型。但是，反向传播算法和梯度下降算法是神经网络的核心算法，深刻理解其工作原 理十分重要。我们先回顾导数、梯度等数学概念，然后推导常用激活函数、损失函数的梯 度形式，并开始逐渐推导感知机、多层神经网络的梯度传播方式。 7.1 导数与梯度 在高中阶段，我们就接触到导数

末端分级配送用户交 付成本和直接配送成 本，选取适合耳机配 送POI 精细指导骑士人数配置 根据仿真系统及历史 大数据精细模拟在不 同单量不同骑士数量 下配送体验，预估在 天气变化、运营活动 订单激增等情况下合 理骑士人数 商圈健康度诊断 综合分析商圈内用户、 商户及骑士，提供线 下运营方案指导 寻宝系统 4 总结—物流系统生态是保证用户良好物流服务体验的基石 22 时光机 | 回顾过去 实时监控

256 random samples from test set q : [你 工 号 多少]; a : [我 这边 帮 您 联系 一下 快递 那边] q : [不合 适 就 退 不然 真 不 合 理]; a : [亲 ] q : [你 现在 到 unk 镇 哪里 提 就 不能 帮 我 查 下 吗]; a : [这个 是 苏宁 发货 的] q : [我的 增 票 认证 已经 成功 为什么 还 没有

Zhu 将最大间隔机 制与贝叶斯模型相结合进行产生 式模型的学习。 2014年，Ian Goodfellow 等人 提出生成式对抗网络，迎合了 大数据需求和深度学习热潮， 给出了一个大的理论框架及理 论收敛性分析。 起 源 发展 2. GAN的理论与实现模型 11 概念简介 提出背景 （一）人工智能的热潮 （二）生成式模型的积累 （三）神经网络的深化 （四）对抗思想的成功 GAN的概念简介及提出背景

减少一个数据集的特征数量自然是以牺牲准确性为代价的，但降维的诀 窍是用一点准确性换取简单性。因为更小的数据集更容易探索和可视化 ，并且对于机器学习算法来说，分析数据会更快、更容易，而不需要处 理额外的特征。 32 3.PCA(主成分分析) 原始指标的线性 组合 综合指标间不 相关，且方差 递减 第一主成分，第二主成分，… 第p主成分 选取前几个最大的主成分代替原来指标的 信息

Transformers 说白了就是transformer的encoder部分 并不需要标签，有语料就能训练了 4.BERT Encoder BERT是一个算法模型，它的出现打破了大量的自然语言处 理任务的记录。在BERT的论文发布不久后，Google的研发 团队还开放了该模型的代码，并提供了一些在大量数据集 上预训练好的算法模型下载方式，这使得所有人都可以通 过它来构建一个涉及NLP的算法模型，节约了大量训练语