随笔分类 - [机器学习]
摘要：转自： 作者：fighting41love 链接：https://www.jianshu.com/p/92d7f6eaacf5 1.名字的由来 Siamese和Chinese有点像。Siam是古时候泰国的称呼，中文译作暹罗。Siamese也就是“暹罗”人或“泰国”人。Siamese在英语中是“孪生”
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摘要：1.使用keras做mnist分类时，运行时GPU报错 错误信息如下： 2019-07-06 10:26:32.949617: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU
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摘要：1.数据预处理 二值化 import numpy as np from sklearn import preprocessing X = np.array([[1., -1., 2.], [2., 0., 0.], [0., 1., -1.]]) binarized = preprocessing.
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摘要：bilibili莫烦scikit-learn视频学习笔记 1.使用KNN对iris数据分类 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors
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摘要：注：该文主要用于记录机器学习相关的参考资料，其中包含大神博客、书籍、视频教程等URL链接。 该文所附所有链接资料仅做个人记录，尊重原创。 声明：本文只负责推荐，原文并非我写，尊重原创。 1.零基础入门深度学习 by hanbingtao 链接在这里 包含（目前）以下几部分内容： 文章清晰、易读，适合
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摘要：一、概念 多层向前神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network)。 核心算法 ： Backpropagation，BP算法 由以下部分组成： 输入层(Input layers)：用于训练集（测试集）实例特征向量的传入。 隐藏层(Hidden layers)：
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摘要：一、例子： 用年龄、收入、是否学生、信用度高低来判断是否购买电脑为例子： 二、根节点的选择 信息：如果待分类的事物可能划分在多个类之中，则符号xi的信息定义为： 上例中，买电脑的概率为9/14，那么yes的信息为： 同理，no的信息为： 信息熵：即信息期望值。公式如下： 即： 在决策树ID3算法中，
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摘要：一、机器学习概念 训练集(training set/data)/训练样例(training examples)：用来进行训练，也就是产生模型或者算法的数据集。 测试集(testing set/data)/测试样例(testing examples)：用来专门进行测试已经学习好的模型或者算法的数据集。
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