摘要：
再对TF中, 关键数据结构, 标量, 向量, 矩阵, 张量熟悉,学习过程. 阅读全文
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张量生成,列表,数组转换, 全为 0, 1 自定义值, 概率分布, 序列等创建张量 阅读全文
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数值精度访问和修改, dtype, tf.cast( ) 和类型转换, tf.Variable( ) 特殊类型用来跟踪梯度信息. 阅读全文
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tensorflow 基础数据类型, 数值, 字符串, 布尔等, 核心是认识 张量 tensor, 包括 标量, 向量, 矩阵 .. 和理解属性, 维度, dim, 形状 shap 的实际意义. 阅读全文
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基础练手题, 输入输出, 选择, 循环, 列表, 字典, 排序, 这些基础小案例 阅读全文
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批量处理文本表, 计算字段, 索引 loc, 列转行索引 set_index( ) , 跳过行数 skiprows(), 指定列名 columns 等基本操作, 就能完成很多事情 阅读全文
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用正则 re.compile() 和 re.sub () 进行特殊符号匹配; 用 df.iloc[i, j] 遍历df 单元格, 并 df.iloc[i,j] 直接原地修该, cell 值. 阅读全文
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体验一下 TensorFlow 导包套路, 获取数据 - 特征工程, 构建网络, 模型训练, 计算梯度, 梯度更新 .. Epoch ..这些流程操作. 阅读全文
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520 也是学习的一天. 正则多行匹配 和非贪婪 阅读全文
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字符串搜索和替换, 结合正则表达式 match, findall, sub ..... 阅读全文
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对上篇线性模型中涉及的 梯度计算 代码进行数学原理推导 阅读全文
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回顾LR和梯度下降法, 结合MSE来, 代码案例说明. 阅读全文
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字符串灵活分割, 开头结尾匹配, 如 endswith() 等来代替原来我的 split + rfind + index 的方式 阅读全文
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字典推导式, 生成器表达式, 字典值筛选合并等. 阅读全文
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序列去重, 切片, 词频统计, 序列过滤, 三元表达式, 列表推导式, 生成器等. 阅读全文