摘要：
坐标刻度 旋转 颜色 https://www.matplotlib.org.cn/gallery/color/color_demo.html https://xkcd.com/color/rgb/ 阅读全文
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int np.uint8 np.unit32 Ref： https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.scalars.html arrays scalars built in 阅读全文
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获取网页 urllib 提取信息 正则表达式 lxml、XPath Beautiful Soap（html、xml解析器） 保存数据 自动化程序 异常处理 错误重试 代理 Ref. python3 网络爬虫开发实战 崔庆才 https://cuiqingcai.com/1052.html 阅读全文
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bagging 数据集:有放回地随机抽取m个样本组成一个训练集 分类器:多个训练集生成多个分类器，这个过程可以并行 聚合:最终决策通过多个分类器投票表决产生 多数表决的理论说明：（统计学习方法中用来分析最近邻的多数表决） 若分类的损失函数为0 1损失函数，分类函数为 $$\it{f}: \mathb 阅读全文
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目的： 根据标签值与预测值计算损失 交叉熵 $J = \sum\limits_{k}y_k\log{h_k}$ 信息熵可以用来表示信息的不确定程度 相对熵\(KL散度\)可以用来描述两个概率分布之间的差异 相对熵 = 交叉熵 信息熵 在信息熵固定的情况下，优化减小交叉熵也就是优化相对熵 又因为交叉熵 阅读全文
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1.Markdown语法解析器 CommonMark 2.Markdown 基本语法： https://note4code.com/2015/03/06/markdown%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E8%AF%AD%E6%B3%95/ 3.在线 Markdown 编辑器： http://m 阅读全文
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模型选择 网络结构 损失函数 交叉熵 参数初始化方法： Xavier_normal kaiming_normal 优化算法： SGD Adam https://zhuanlan.zhihu.com/p/32230623 学习率 正则化方法： dropout BN 训练： 迭代直到达到迭代次数 正向传 阅读全文
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介绍Deep Residual Learning for Image Recognition 的创新点 阅读全文
