• Weka 入门学习-04-mnist 手写数字和字母数据集
  说明 可从此页面获取手写数字的 MNIST 数据库，训练集包含 60,000 个示例，测试集包含 10,000 个示例。 它是 NIST 提供的更大集合的子集。 这些数字已经过大小归一化并在固定大小的图像中居中。 对于想要在真实世界数据上尝试学习技术和模式识别方法，同时在预处理和格式化上花费最少精力的人们来说，这是一个很好的数据库。 本站提供四个文件： train-images-i...
  2023-04-14 00:00:00 | AI
• Weka 入门学习-03-weka java 识别手写数字和字母
  weka 手写数字和字母的数据集文件 Weka自带了一些常用的数据集，包括手写数字和字母的数据集。这些数据集通常以ARFF格式存储，可以直接在Weka中加载和使用。 以下是手写数字和字母数据集的文件路径和简介： 手写数字数据集 文件路径：Weka安装目录下的data文件夹下的digits.arff文件。 简介：该数据集包含3823个手写数字图像的特征向量，每个特征向量包含6...
  2023-04-14 00:00:00 | AI
• Weka 入门学习-02-weka java hello world 入门例子
  Q: java 使用 weka 的入门例子 以下是一个使用Weka进行分类的Java入门示例： 准备数据集 首先，你需要准备一个数据集文件。你可以使用Weka自带的数据集或者创建自己的数据集文件。假设你已经准备好了一个名为“iris.arff”的数据集文件，它包含了鸢尾花数据集的属性和实例信息。 导入Weka库 在你的Java代码中，你需要导入Weka库，以便你可以...
  2023-04-14 00:00:00 | AI
• Weka 入门学习-01-GUI overview
  Q0 详细介绍一下 weka Weka（Waikato Environment for Knowledge Analysis）是一款流行的开源数据挖掘工具，由新西兰怀卡托大学开发。Weka 提供了各种机器学习算法和数据预处理技术，可以用于数据挖掘、数据预处理、特征选择、分类、聚类、回归、可视化等领域的任务。 Weka 使用 Java 编写，支持多平台，并提供了友好的用户界面和 API 接...
  2023-04-14 00:00:00 | AI
• 如何入门学习 AI-05-deep learning 深度学习
  拓展阅读 python 专题 Deeplearning4j 专题 chat 详细介绍 向后传播 向后传播（Backpropagation）： 向后传播是神经网络中用于训练的关键算法之一，它通过计算损失函数对神经网络参数的梯度，从输出层向输入层反向传播误差，并利用梯度下降等优化算法来更新网络参数，使得神经网络能够逐渐优化拟合训练数据。 1. 计算损失函数的梯度： ...
  2023-04-14 00:00:00 | AI
• 如何入门学习 AI-04-python ai
  拓展阅读 python 专题 Deeplearning4j 专题 chat 介绍一下 python 中 ai 相关的库，如 NumPy、Pandas、Matplotlib Python中的AI相关库不仅包括专门用于机器学习和深度学习的框架，还包括一些基础的数据处理和可视化库，这些库对于数据分析和机器学习项目的预处理和结果展示至关重要。以下是一些重要的Python A...
  2023-04-14 00:00:00 | AI
• 如何入门学习 AI-03-数学
  拓展阅读 python 专题 Deeplearning4j 专题 chat 详细介绍 线性代数 线性代数是数学的一个基础分支，它主要研究向量、向量空间（也称为线性空间）、线性变换以及线性方程组。线性代数在科学和工程领域有着广泛的应用，包括物理学、计算机科学、经济学和机器学习等。以下是线性代数的一些核心概念和原理的详细介绍： 1. 向量 向量是线性代数中最基本的概念...
  2023-04-14 00:00:00 | AI
• 如何入门学习 AI-02-基础的机器学习理论 监督学习、非监督学习、强化学习
  拓展阅读 python 专题 Deeplearning4j 专题 chat Q: 介绍一下 基础的机器学习理论，包括监督学习、非监督学习、强化学习 基础的机器学习理论主要包括三种学习范式：监督学习（Supervised Learning）、非监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）。 下面是对...
  2023-04-14 00:00:00 | AI