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深度強化學習筆記強化學習的模型 機器學習分類 機器學習可以分為監(jiān)督學習（Supervised Learning）、非監(jiān)督學習（Unsupervised Lear...
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tensorflow2 基礎知識及練習搭建網(wǎng)絡
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，可以進行兩個DataFrame的連接，這種連接類似于SQL中對兩張表進行的jo...
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面試：一.特征工程與模型評估
??俗話說，“巧婦難為無米之炊”。在機器學習中，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，再強大的模型結(jié)構(gòu)也無法...
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一.散點圖在Python中進行可視化，我們需要的是這些庫：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-LeNet5、AlexNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet原理及tensorflow2實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 1. 預備知識 1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡中為什么要標準化 原因在于神經(jīng)網(wǎng)絡學習過程本質(zhì)就是為了學習數(shù)據(jù)分布，一旦訓練數(shù)據(jù)與測試數(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Geoff Hinton的實驗室設計出了一個深層的卷積神經(jīng)網(wǎng)...
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【學習一下】借鑒InceptionNet思想，實現(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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集成學習將數(shù)據(jù)投影到高維建模
我們知道，運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，還可以利用集成學習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...