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Fasi.ai V1.0安裝與使用前言 fast.ai是一個(gè)深度學(xué)習(xí)的框架。它使用起來(lái)非常簡(jiǎn)單，是一種開(kāi)箱即用的深度學(xué)習(xí)庫(kù)。提供了海量的模型封裝，還提供了一些pre-traini...
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使用tensorflow實(shí)現(xiàn)CNN前言 好久沒(méi)有更新博客，在之前的博文用代碼一步一步完成了手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別，但是在工業(yè)應(yīng)用中不需要這么復(fù)雜的實(shí)現(xiàn)。我們?cè)燔?chē)再也不需要自己造輪子。Ten...
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多元線性回歸前言 一元線性回歸只是讓我們好理解回歸這個(gè)概念。在實(shí)際中特征很少說(shuō)只有一個(gè)。所有就有多元線性回歸。 概念 與一元線性回歸一樣，多元線性回歸自然是...
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訓(xùn)練集與測(cè)試集切分
前言 為了 更好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)并且更好測(cè)試模型，一般做機(jī)器學(xué)習(xí)之前都會(huì)進(jìn)行訓(xùn)練集和測(cè)試集的切分。 train_test_split實(shí)現(xiàn) 其實(shí)我們可以...
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numpy基礎(chǔ)學(xué)習(xí)大集合（三）
前言 接著上面的，這里主要是玩numpy.array中的元素。 聚合操作 這主要是用函數(shù)進(jìn)行數(shù)組間元素的計(jì)算，比如求max呀，求min之類。 這...
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numpy基礎(chǔ)學(xué)習(xí)大集合（二）
前言 很明顯這是接著（一）的續(xù)集，這是numpy的基礎(chǔ)學(xué)習(xí)。上一篇主要說(shuō)了numpy的創(chuàng)造和合并，以及numpy數(shù)組的合并和分解。主要是說(shuō)比ar...
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K近鄰算法前言 這是機(jī)器學(xué)習(xí)最簡(jiǎn)單的算法，當(dāng)然并不是說(shuō)簡(jiǎn)單就沒(méi)人用。knn算法的優(yōu)點(diǎn)就是簡(jiǎn)單而且便于實(shí)現(xiàn)，并且有一定好的效果。 算法原理 K近鄰的算法思路...
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回歸評(píng)價(jià)指標(biāo)MSE、RMSE、MAE、R-Squared前言 分類問(wèn)題的評(píng)價(jià)指標(biāo)是準(zhǔn)確率，那么回歸算法的評(píng)價(jià)指標(biāo)就是MSE，RMSE，MAE、R-Squared。下面一一介紹 均方誤差（MSE） MS...
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線性回歸算法前言 機(jī)器學(xué)習(xí)第二個(gè)基礎(chǔ)的算法。跟上一篇博客類似這一遍博客會(huì)深入討論線性回歸的細(xì)節(jié)問(wèn)題。 線性回歸算法 線性回歸算法主要解決回歸問(wèn)題（廢話），但...