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RSS订阅原创 人工智能（四）：人工神经网络
在这里我们只做总结梳理，具体的证明我们并不涉及，只要掌握原理，并为我们所用即可。一、感知器——单个神经元在说明神经网络之前，先介绍一下神经网络的基础计算单元——神经元，也是一直沿用至今的“M-P神经元模型”。在这个模型中，神经元接收到来自n个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递，神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较，然后通过“激活函数”处理以产生...
2018-12-15 14:17:32
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原创 人工智能（三）：决策树
前面介绍的SVM方法中都是针对样本特征为数量特征的，但是在实际生活中，还有一些非数值特征的问题，如何进行解决呢？非数值特征具有离散，无法比较大小，无法比较相似性，只能比较相同或者不相同的特点。为了解决这个问题，可以采用把特征转化为实数特征，但是这样做可能会损失一部分数据特征，也会加入一些人为的因素，因为我们无法完全用实数描述特征；还可以采用非数值特征分类，比如列出所有的属性来代替实数向量，比如樱桃...
2018-12-05 21:23:36
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原创 人工智能（二）：SVM
一、一些概念的初步了解1、超平面根据百度百科的解释，超平面是n维欧式空间中余维度等于一的线性子空间，也就是必须是（n-1）维度。这是平面中的直线、空间中的平面之推广（n大于3才被称为“超平面”），是纯粹的数学概念，不是现实的物理概念。因为是子空间，所以超平面一定经过原点。n 维空间中的超平面是由方程：定义的子集，其中是不全为零的常数。超平面是为了分割分类用的，超平面将空间划分为...
2018-11-28 22:45:53
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原创 人工智能（一）：技术发展史
2018年11月24日星期六我分六篇文章，大概把我学到的人工智能课程给大家介绍一下，与君共享。 这六篇文章会从人工智能的历史开始讲起，然后机器学习的核心方法——SVM的基本知识，再讲决策树的相关知识，最后讲近几年非常受欢迎的深度学习。人工智能是利用智能学习算法，将大量数据中的经验来改善系统自身的性能，从而实现人类智慧所能作的事情。可以这么说，人工智能离不开数据分析和机器学习，研究智能数...
2018-11-24 13:57:57
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原创 IPV6地址扫描
实验报告实验名称 IPv6地址扫描实验报告要求： 1.实验目的 2.实验要求 3.实验环境 4.实验过程 5.问题及解决 6.思考问题 7.实验体会【实验目的】1、掌握IPv6接入；2、熟悉地址扫描工具Nmap；3、提升IPv6网络扫描能力。【实验要求】1、采用Ter
2017-01-10 19:24:07
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原创 python基本变量
Python有五个标准的数据类型：Numbers（数字）String（字符串）List（列表）Tuple（元组）Dictionary（字典）数字、字符串我就不提了，主要说一下下面三个数据类型：字符串print str # 输出完整字符串 print str[0] # 输出字符串中
2017-01-10 09:23:58
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原创 python基本知识
一、Python 特点1.易于学习：Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。2.易于阅读：Python代码定义的更清晰。3.易于维护：Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。4.一个广泛的标准库：Python的最大的优势之一是丰富的库，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。5
2017-01-10 09:17:58
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原创 python学习(一)
Python提供了ord和chr两个内置的函数，用于字符与ASCII码之间的转换。如：>>> print ord('a')97>>> print chr(98)b
2017-01-10 08:52:43
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GNS3最新版3.9.8.7
2019-02-25
空空如也
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