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     深度学习特征提取是指利用深度神经网络模型对原始数据进行自动学习提取特征的过程，使得原始数据能够更好地表示为一组高层次、抽象的特征，从而能够更好地应用于分类、识别、检测等任务中。在这些过程中，需要考虑到...

     机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的...

     最近在听深度学习的课，老师提了一个基本的问题：为什么会出现深度学习？或者说传统的机器学习有什么问题。老师讲解的时候一带而过，什么维度灾难啊之类的，可能觉得这个问题太浅显了吧(|| Д)````不过我发现自己...

     机器学习（ML)是计算机系统为了有效地执行特定任务，不使用明确的指令，而依赖模式和推理使用的算法和统计模型的科学研究。它被视为人工智能的一个子集。机器学习算法构建一个基于样本数据的数学模型，称为“训练...

     进入21世纪，深度学习成为机器学习领域的重要突破，采用多层神经网络模型，通过大量数据和强大的计算能力来训练模型，在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了显著的成果。 机器学习算法在各个领域都有...

     机器学习历经70年的曲折发展，以深度学习为代表借鉴人脑的多分层结构、神经元的连接交互信息的逐层分析处理机制，自适应、自学习的强大并行信息处理能力，在很多方面收获了突破性进展，其中最有代表性的是图像识别...

     一、机器学习 1.机器学习是什么？ 机器学习是将无序数据转换为价值的方法。 2.机器学习的价值 从数据中抽取规律，并预测未来。 3.机器学习的应用 （1）分类问题 图像识别、垃圾邮件识别。 （2）回归问题 股价预测、...

     深度学习 一.前景 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。 二.机器学习 1.什么是机器学习？ 为了实现人工智能，专门研究...

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