讀書會(huì)社群里的小伙伴已經(jīng)輸出10篇以上的復(fù)盤，看著每個(gè)人的進(jìn)步，真的很為大家高興。梳理這半年，我的進(jìn)步與結(jié)果清晰可見。 復(fù)盤過去，思考未來是為了讓我們成長更快。 關(guān)于閱讀與寫...
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2019年上半年復(fù)盤過去，思考未來 -
用Python分析許嵩的歌01 前言 是否還記得斷橋殘雪，一聽就是一下午是否還記得認(rèn)錯(cuò)，上課前必點(diǎn)歌曲是否還記得素顏，同桌那清秀的臉龐 最近許嵩在開演唱會(huì)，借此機(jī)會(huì)，聽著許嵩的歌，做了這篇分享，不禁唏...
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Python高效辦公|ArcGIS批量編碼01 前言 首先給各位讀者道個(gè)歉，公眾號(hào)停更了半個(gè)月。不過，羅羅攀滿血復(fù)活，從這周起，開始重新更新，每周一、三、五早上9點(diǎn)20，不見不散。 其次，感謝故人兄對(duì)于本篇文章的技術(shù)...
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職場(chǎng)辦公|Excel批量編碼01 問題描述 上回說到，使用Python，在ArcGIS中批量進(jìn)行編碼。那本次就分享如何在Excel中完成類似的操作。 首先回顧下問題需求：在工作項(xiàng)目中，對(duì)于數(shù)據(jù)都要進(jìn)行唯...
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羅羅攀的自我介紹01 公眾號(hào)開了這么久，也沒有好好的自我介紹下，但群里總會(huì)問： 群主是做什么的？群主還是個(gè)學(xué)生？群主還出過書？ 每次都要回答一遍，很是麻煩，現(xiàn)在剛好是從學(xué)生的角色轉(zhuǎn)換為一個(gè)社...
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深度學(xué)習(xí)|tensorflow識(shí)別手寫字體我們依舊以MNIST手寫字體數(shù)據(jù)集，來看看我們?nèi)绾问褂胻ensorflow來實(shí)現(xiàn)MLP。 數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)下載 這里我們通過tensorflow的模塊，來下載數(shù)據(jù)集。 這樣，我們就...
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過年碎碎念1 怎么才算過年？吃上一頓母親做的豐盛的年夜飯。 小時(shí)候，過年就是有新衣服穿，有零食吃，有假期。長大了，這些東西也慢慢的淡化了，買衣服多在淘寶打折的時(shí)間，零食是女朋友有的吃，...
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2018文章集合2018年公眾號(hào)文章集合，過年在家系統(tǒng)學(xué)習(xí)下。 機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn) 該系列講解了經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法的原理（KNN，決策樹，SVM，k-means，pca等），并從偽代碼入手，一步步深...
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《飛馳人生》，韓寒不再少年大年初一，去看了《瘋狂的外星人》和《飛馳人生》，要覺得哪個(gè)更出色，我會(huì)選《飛馳人生》，先拋開具體的電影情節(jié)，看完整部電影下來，覺得韓寒不再少年。 少年時(shí)，鮮衣怒馬 初識(shí)韓寒，...
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深度學(xué)習(xí)|泰坦尼克號(hào)生還數(shù)據(jù)處理之前我們用過傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)過泰坦尼克號(hào)數(shù)據(jù)的生還情況，這次我們使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來進(jìn)行建模。 數(shù)據(jù)處理 數(shù)據(jù)情況 這里的數(shù)據(jù)來源與kaggle上的數(shù)據(jù)，讀者可以自行進(jìn)行...
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深度學(xué)習(xí)|泰坦尼克號(hào)生還數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)（MLP）前言 上次分享，我們利用pandas和sklearn完成了泰坦尼克號(hào)數(shù)據(jù)的預(yù)處理，包括下面的步驟，具體可看深度學(xué)習(xí)|泰坦尼克號(hào)生還數(shù)據(jù)處理 選取建模字段 缺失值處理 性別處理...
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深度學(xué)習(xí)|中文文本的分類（處理篇）前言 之前我們通過樸素貝葉斯方法，做過英文文檔的分類（傳送門）。那使用中文文本，如何使用深度學(xué)習(xí)方法來進(jìn)行分類了？這就是本文所講的。首先我們來看看中文文本和英文文本的不同。在...
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深度學(xué)習(xí)|中文文本的分類（建模篇）前言 上回我們處理好了中文文本，具體的步驟如下： 數(shù)據(jù)情況 中文文本分詞 建立token token轉(zhuǎn)換為列表 統(tǒng)一長度 那這篇文章我們就使用MLP和LSTM模型來訓(xùn)練我們的...
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深度學(xué)習(xí)|Keras識(shí)別MNIST手寫數(shù)字（CNN）材料和方法 今天繼續(xù)使用MNIST數(shù)據(jù)。方法：這次使用的方法為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過卷積層，池化層來做特征的提取，最后再連上全連接網(wǎng)絡(luò)。 卷積層 卷積層就是...
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深度學(xué)習(xí)|Keras識(shí)別CIFAR-10圖像（CNN）數(shù)據(jù)和方法 CIFAR-10數(shù)據(jù)集有6000個(gè)32×32個(gè)彩色圖片，50000個(gè)訓(xùn)練圖片和10000個(gè)測(cè)試圖片。有10個(gè)類別：飛機(jī)、汽車、鳥、貓、鹿、狗、青蛙、馬、船、卡車。...
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公眾號(hào)轉(zhuǎn)型公眾號(hào)轉(zhuǎn)型 弄完中期，2018年好像也沒有多少天了，現(xiàn)在也開始考慮自己公眾號(hào)的事情（最近掉粉很嚴(yán)重），所以公眾號(hào)面臨著轉(zhuǎn)型，現(xiàn)在想到的方法主要是下面這兩種。 轉(zhuǎn)載互推 大家也...
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用Python看我的2018前言 2018余額已不到兩天，2018初的flag完成了幾個(gè)？今天我利用Python爬蟲和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，分析我的2018年文章分享情況。 Python爬蟲 爬蟲分析 爬取的文...
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深度學(xué)習(xí)|Keras識(shí)別MNIST手寫數(shù)字（二）數(shù)據(jù)和方法 今天依舊使用MNIST手寫數(shù)字，方法也是MLP方法，這次我們讓隱含層為1000個(gè)神經(jīng)元。 數(shù)據(jù)處理 處理還是和上次一樣。 圖片是28X28，我們要轉(zhuǎn)換為一維的，這...
