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2018年11月26日
神经网络总结(tensorflow)
摘要: tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None) 此函数可以理解为形参,用于定义过程,在执行的时候再赋具体的值 激活函数: 学习率
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posted @ 2018-11-26 20:13 青衣怒马
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2018年11月21日
Chrome扩展程序和油猴推荐
摘要: 扩展程序 Adblock Plus 去除广告的,真的很管用 DrumUp根据你现在所浏览的内容推荐一些内容 Enable Copy 有些需要下载券的不能复制,有这个就可以解除网页JS,可以放心复制了 Full Page Screen截屏的,就是那种一直往下翻的 IDM就不用多说了吧 Momentum
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posted @ 2018-11-21 22:44 青衣怒马
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机器学习(贝叶斯,K-means,ROC,AUC)
摘要: 申明:因为看的这个课老师讲的有点乱,课程也有的章节少那么几小节。所以对一些东西没理解透彻,而且有些乱。 所以,望理解,等以后学的更深刻了再回来修改。 1.ROC与AOC ROC与AUC ROC:横轴False 纵轴TRUE理想情况下(0,1)达不到 最完美的情况每一个Threshold都可以判断出来
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posted @ 2018-11-21 22:26 青衣怒马
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2018年11月19日
机器学习随笔(决策树,集成算法,交叉验证)
摘要: 申明:全为我今天所学的知识的简单总结,内容可能比较乱。只是为了做简单的知识的回顾和总结,可能有些知识点也可以帮助解决遇到的问题。 1.pandas.read_csv()读取CSV文件。在excel文件保存的时候可以保存为csv文件。 2.pandas.value_counts(data["列名“],
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posted @ 2018-11-19 21:37 青衣怒马
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2018年11月18日
机器学习随笔(线性回归,逻辑回归原理)
摘要: 1.对于线性回归问题中的误差分析: 首先先说明一下,为了节省时间,以及一些比较难打的字符我真不知道怎么打..我就直接将视频中的截图放上来了..... 侵删 正态分布 对于每个样本的误差都是独立的,是同一种分布,并且假设概率服从高斯分布(正态分布),高斯分布绝大多数时候浮动不会太大,比较贴近实际情况。
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posted @ 2018-11-18 20:53 青衣怒马
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