修能

摘要： 1. RNN循环神经网络 1.1 结构 循环神经网络（recurrent neural network，RNN）源自于1982年由Saratha Sathasivam 提出的霍普菲尔德网络。RNN的主要用途是处理和预测序列数据。全连接的前馈神经网络和卷积神经网络模型中，网络结构都是从输入层到隐藏层再 阅读全文

摘要： 1. Iris data set Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花 阅读全文

摘要： 1. 卷积神经网络 1.1 多层前馈神经网络 多层前馈神经网络是指在多层的神经网络中，每层神经元与下一层神经元完全互连，神经元之间不存在同层连接，也不存在跨层连接的情况，如图 11所示。 图 11 对于上图中隐藏层的第j个神经元的输出可以表示为： 其中，f是激活函数，bj为每个神经元的偏置。 1.2 阅读全文

摘要： 1. MNIST数据集 1.1 概述 Tensorflow框架载tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets包中提供多个机器学习的数据集。本节介绍的是MNIST数据集，其功能都定义在mnist.py模块中。 MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它 阅读全文

摘要： 为了更方便 TensorFlow 程序的理解、调试与优化，TensorFlow发布了一套叫做 TensorBoard 的可视化工具。你可以用 TensorBoard 来展现你的 TensorFlow 图像，绘制图像生成的定量指标图以及附加数据。 TensorBoard工具通过读取TensorFlow 阅读全文

摘要： 1. Getting Start 1.1 import TensorFlow应用程序需要引入编程架包，才能访问TensorFlow的类、方法和符号。如下所示的方法： import tensorflow as tf import tensorflow as tf 2. Tensor TensorFlo 阅读全文

摘要： 1. Dataset scikit-learn提供了一些标准数据集（datasets），比如用于分类学习的iris 和 digits 数据集，还有用于归约的boston house prices 数据集。 其使用方式非常简单如下所示： $ python >>> from sklearn import 阅读全文

摘要： 1. 理论基础 1. 理论基础 由于数据挖掘所有数据都要以数字形式存在，而文本是以字符串形式存在。所以进行文本挖掘时需要先对字符串进行数字化，从而能够进行计算。TF-IDF就是这样一种技术，能够将字符串转换为数字，从而能够进行数据计算。 TF-IDF（term frequency–inverse d 阅读全文

摘要： 本文转载自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5399b8660102wxks.html 2016 CCF 大数据与计算智能大赛已经落下帷幕，11个赛题由众多大神包揽奖项，其中有些还在赛后开源了比赛资料，现将目前已知的资料整理如下，供各位同学一起参考学习。若有意公开自己的 阅读全文

摘要： 1 XML文档结构 1.1 简介 XML 指可扩展标记语言（eXtensible Markup Language）。XML 被设计用来传输和存储数据。其非常像HTML的标记语言，但与之不同的是，XML是用来传输和存储数据；而HTML是用来显示数据；同时XML 标签没有被预定义，需要自行定义标签，而H 阅读全文