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PCA：无监督学习中的降维艺术
在机器学习领域，我们经常听到监督学习和无监督学习这两个术语。监督学习通常涉及使用已知标签的数据来训练模型，以便进行分类或回归等任务。而无监督学习则是在没有标签的情况下，从数据中提取有用的信息。在无监督学习中，主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一个重要的技术，被归入了无监督学习的范畴。本文将深入讨论PCA的学习结果和它在降维中的作用。 什么是PCA？…- 80
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用audioFlux进行音频和音乐分析的深度学习工具教程
故事开始于一个寂静的夜晚，你坐在电脑前，渴望探索音频和音乐的奥秘。你听说了一款强大的工具，名为audioFlux，它是一个深度学习工具库，专为音频和音乐分析以及特征提取而设计。在这篇教程中，我们将一起探索如何使用audioFlux来进行音频分析、特征提取以及深度学习任务。 什么是audioFlux？ audioFlux是一款深度学习工具库，专门用于音频和音乐分析以及特征提取。它支持数十种时频分析转…- 263
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CNN特征提取与结果映射：深度解析与优化探讨
引言 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在图像识别、自然语言处理、视频分析等领域广泛应用，其内部机制却常常被误解或遗漏。本文将深入解析CNN的特征提取与结果映射过程，并探讨优化策略。 卷积层：初步提取视觉特征 卷积层是CNN的核心，通过卷积核（Filter）对输入图像进行滤波操作，提取出图像的视觉特征，如边缘、纹理等。 卷积核与特征图 卷积核是小矩阵，…- 88
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