第三章-分類Python數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)特征分類圖像分類分類的概念Python數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)案例-分類模型CIFAR10數(shù)據(jù)集ResNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Python數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)案例-分類模型數(shù)據(jù)劃分交叉熵損失函數(shù)Python數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)案例-分類模型Python數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)支持向量機（SVM）超平面支持向量最大間隔Python數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)支持向量機（SVM）—基本原理Python數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)支持向量機（SVM）支持向量機（SVM）—基本原理Python數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)支持向量機（SVM）支持向量機（SVM）—基本原理Python數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)支持向量機（SVM）支持向量機（SVM）—核函數(shù)Python數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)支持向量機（SVM）支持向量機（SVM）—核函數(shù)Python數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)支持向量機（SVM）支持向量機（SVM）—核函數(shù)Python數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—基礎(chǔ)概念卷積操作池化操作Python數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—基礎(chǔ)概念全連接層激活函數(shù)Python數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—發(fā)展歷程

1Lenet1989年由YannLeCun提出，網(wǎng)絡(luò)主要包含卷積和池化層。2AlexNet2012年由Hinton提出，引入了ReLu激活函數(shù)和Dropout機制，具有更深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

3VGG2014年由牛津大學(xué)和谷歌提出，摒棄了大卷積核，統(tǒng)一采用了小尺寸卷積核。

4ResNet2015年由何凱明出，提出了殘差機制，有效地解決了模型退化問題。Python數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—LeNetPython數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—AlexNetPython數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—VGGPython數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—ResNetResNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ResNet卷積塊Python數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—ResNetPython數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—ResNetPython數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)Transformer—基本概念Python數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)Transformer—注意力機制Python數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)Transformer—注意力