随笔分类 - 机器学习
摘要：背景 win10系统，15年的老电脑，GPU是NVIDIA GeForce GTX 960M。 安装前做了一些调研，PyTorch分为GPU版本和CPU版本，设想是安装GPU版本，然后可以在本地跑一些小demo，之后租云服务器跑程序。 Win10查看NVIDIA显卡GPU利用率和温度，顺便还可以看C
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摘要：numpy的一些热身练习。 # 1.导入numpy库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 2.建立一个一维数组 a 初始化为[4,5,6], # (1)输出a 的类型（type） # (2)输出a的各维度的大小（shape） #
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摘要：《神经网络与深度学习》笔记 深度的机器学习就是深度学习。 神经网络和深度学习不等价。深度学习可以采用神经网络模型也可以采用其它模型（例如概率图模型） 但是，神经网络模型可以比较容易地解决功劳分配问题（每个组件的贡献是多少，关系到如何学习每个组件中的参数） 深度学习最开始用来解决机器学习中的“表示学习
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摘要：一个简单的demo 可以通过浏览器开发者工具或者node执行： // Key terminology: // training set has training examples (features + target variable) // In the classification proble
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摘要：离散型hopfield神经网络。参考自http://web.cs.ucla.edu/~rosen/161/notes/hopfield.html实现的草稿版本：
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摘要：SOM（自组织映射神经网络）是一种可以根据输入对象的特征自动进行分类（聚类）的神经网络。向该网络输入任意维度的向量都会得到一个二维图像， 不同特征的输入会被映射到二维图像的不同地方（所以SOM也可以用来降维）。它有两种学习规则：Winner-Take-All和Kohonen学习算法，后者在前者的基础
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摘要：代码编辑&解释工具：Jupyter Notebook 快速入门 形象说明BP神经网络的用法（图片来自推特）： Bpnn类最主要的三个方法： 所有代码如下（需要导入numpy模块）：
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摘要：1、使用 TensorFlow 的建议 Which API(s) should you use? You should use the highest level of abstraction that solves the problem. The higher levels of abstrac
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摘要：Goal of training a model is to find a set of weights and biases that have low loss, on average, across all examples. —— Descending into ML: Training a
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摘要：INDEX How do we know if we have a good line Linear Regression Training and Loss How do we know if we have a good line So as we said before, our model
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摘要：INDEX Introducing ML Framing Fundamental machine learning terminology Introducing ML Framing Fundamental machine learning terminology Introducing ML W
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摘要：10 Minutes to pandas 引 代码
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摘要：10 Minutes to pandas Concat Join 类似 sql 里的 join （联表） Merge
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摘要：10 Minutes to pandas / / /
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摘要：10 Minutes to pandas
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摘要：10 Minutes to pandas
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摘要：感觉很详细：数据分析：pandas 基础
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摘要：Document of Dictionaries 10 Minutes to pandas tutorialspoint Series 和 DataFrame 的创建
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摘要：将数据可视化有许多选择： 选择什么样的表现方式通常取决于： 1、Labels 2、Ticks 3、Sizes 之所以把 pop 换成 np_pop 是因为 np_pop 可以方便的整体数学运算， list 不具备这样的性质。 5、Colors c 设置颜色， alpha 设置透明度。 6、定制化补充
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摘要：1、Build a histogram 2、Bins 3、Compare
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