09 2017 档案
摘要：http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7786014 http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/44156679 http://blog.jobbole.com/24006/ http://ww
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摘要：http://blog.csdn.net/aqzwss/article/details/53074186 B-树 B-树是一种多路搜索树（并不一定是二叉的） 1970年，R.Bayer和E.mccreight提出了一种适用于外查找的树，它是一种平衡的多叉树，称为B树（或B-树、B_树）。 一棵m阶B
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摘要：http://blog.163.com/zhoumhan_0351/blog/static/39954227200910231032917/ 前面讨论的查找都是内查询算法，被查询的数据都在内存。当查询的数据放在外存，用平衡二叉树作磁盘文件的索引组织时，若以结点为内外存交换的单位，则找到需要的关键字之
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摘要：http://russellsstewart.com/notes/0.html How to deal with NaNs What to do when your neural net isn't learning anything Tuning hyperparameters Visualiza
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摘要：http://lamda.nju.edu.cn/weixs/project/CNNTricks/CNNTricks.html Deep Neural Networks, especially Convolutional Neural Networks (CNN), allows computatio
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27905191 在深度学习中，有许多不同的深度网络结构，包括卷积神经网络(CNN或convnet)、长短期记忆网络(LSTM)和生成对抗网络(GAN)等。 在计算机视觉领域，对卷积神经网络(简称为CNN)的研究和应用都取得了显著的成果。CN
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27914939 @王小新 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 学习人工智能相关技术该读什么书？这是量子位各个微信群中出现频率极高的问题。 今天，我们就从Dev-books搬来了一份有理有据的精选书单。 Dev-books通过分
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22252270 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27449596 http://cs231n.github.io/neural-networks-3/#sgd http://www.cnblogs.com/neop
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摘要：SVM 处理不平衡数据 https://stats.stackexchange.com/questions/94295/svm-for-unbalanced-data https://stats.stackexchange.com/questions/41190/libsvm-for-unbalan
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摘要：http://ju.outofmemory.cn/entry/119152 http://www.cnblogs.com/zhizhan/p/4412343.html 支持向量机SVM是从线性可分情况下的最优分类面提出的。所谓最优分类，就是要求分类线不但能够将两类无错误的分开，而且两类之间的分类间隔
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摘要：https://machinelearningmastery.com/grid-search-hyperparameters-deep-learning-models-python-keras/ Overview In this post I want to show you both how yo
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摘要：https://medium.com/@thongonary/how-to-compute-f1-score-for-each-epoch-in-keras-a1acd17715a2 https://datascience.stackexchange.com/questions/13746/how-
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