發(fā)簡(jiǎn)信
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深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)筆記強(qiáng)化學(xué)習(xí)的模型 機(jī)器學(xué)習(xí)分類 機(jī)器學(xué)習(xí)可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)（Supervised Learning）、非監(jiān)督學(xué)習(xí)（Unsupervised Lear...
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tensorflow2 基礎(chǔ)知識(shí)及練習(xí)搭建網(wǎng)絡(luò)
創(chuàng)建 tensor 查看 tensor 位置 查看維度數(shù)目 查看形狀 查看數(shù)據(jù)類型 查看形狀和類型 判斷是否為tensor 轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型 lis...
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merge和concat
merge 通過pandas或DataFrame的merge方法，可以進(jìn)行兩個(gè)DataFrame的連接，這種連接類似于SQL中對(duì)兩張表進(jìn)行的jo...
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面試：一.特征工程與模型評(píng)估
??俗話說，“巧婦難為無米之炊”。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)和特征便是“米”，模型和算法則是“巧婦”。沒有充足的數(shù)據(jù)、合適的特征，再?gòu)?qiáng)大的模型結(jié)構(gòu)也無法...
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一.散點(diǎn)圖在Python中進(jìn)行可視化，我們需要的是這些庫(kù)：matplotlib：python中自帶的，也是最常用的可視化工具包，在Jupyter中甚至可以...
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-LeNet5、AlexNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet原理及tensorflow2實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1. 預(yù)備知識(shí) 1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中為什么要標(biāo)準(zhǔn)化 原因在于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程本質(zhì)就是為了學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分布，一旦訓(xùn)練數(shù)據(jù)與測(cè)試數(shù)據(jù)的分布不...
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GoogleNet-InceptionNet(v1,v2,v3,v4)2012年，Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever在多倫多大學(xué)Geoff Hinton的實(shí)驗(yàn)室設(shè)計(jì)出了一個(gè)深層的卷積神經(jīng)網(wǎng)...
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【學(xué)習(xí)一下】借鑒InceptionNet思想，實(shí)現(xiàn)圖片分類
2014年，ImageNet挑戰(zhàn)賽(ILSVRC14)中，GoogLeNet(InceptionNet v1)獲得了第一名、VGG獲得了第二名，...
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集成學(xué)習(xí)將數(shù)據(jù)投影到高維建模
我們知道，運(yùn)用核方法可以將低維的數(shù)據(jù)集映射到高維中，除了核方法，還可以利用集成學(xué)習(xí)將已知的樣本集映射到高維中，從而讓高維的數(shù)據(jù)更好的分類。 建模...