Task04
摘要：
import time from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome(executable_path="D:\chromedriver\chromedriver.exe") driver.get("https://news.qq.c 阅读全文
posted @ 2020-04-27 21:20 Debug的杰兄 阅读(178) 评论(0) 推荐(0)
Task1-机器学习算法基础
摘要：
·损失函数：单一样本预测错误程度————越小越好·代价函数：全部样本集的平均误差目标函数：代价函数、正则化函数，最终优化者 设定目标函数的原因：代价函数可以度量全部样本集的平均误差。模型过大，预测测试集会出现过拟合。 练习 1 #os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] 阅读全文
posted @ 2020-04-21 13:15 Debug的杰兄 阅读(197) 评论(0) 推荐(0)
TensorFlow学习
摘要：
Tensorflow安装 总体来说还是要废好大周折的，捣鼓了两三天，可算是整完了，现在装大多装的是tensorflow2.0，官网提供的测试代码可能无法运行。起初不知，不知因为这个问题重装了多少遍，感觉电脑要被我整废了。。。。装的版本分为两个：cpu 、gpu。 cpu：这个比较好办，但根据教程，（ 阅读全文
posted @ 2020-03-22 17:27 Debug的杰兄 阅读(148) 评论(0) 推荐(0)
小匠_碣 第三周期打卡 Task06~Task08
摘要：
Task06：批量归一化和残差网络；凸优化；梯度下降 批量归一化和残差网络 对输入的标准化（浅层模型） 处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近 批量归一化（深度模型） 利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神 阅读全文
posted @ 2020-02-23 18:09 Debug的杰兄 阅读(378) 评论(0) 推荐(0)
小匠第二周期打卡笔记-Task05
摘要：
一、卷积神经网络基础 知识点记录： 神经网络的基础概念主要是：卷积层、池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道之含义。 二维卷积层： 常用于处理图像数据，将输入和卷积核做互相关运算，并加上一个标量偏置来得到输出。卷积层的模型参数包括卷积核和标量偏置。 1 class Conv2D(nn.Modu 阅读全文
posted @ 2020-02-19 19:36 Debug的杰兄 阅读(260) 评论(0) 推荐(0)
小匠第二周期打卡笔记-Task04
摘要：
一、机器翻译及相关技术 机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经网络翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。输出序列的长度可能与源序列的长度不可。 数据预处理： 将数据集清洗、转化为神经网络的输入minbatch 空格处理编码。 阅读全文
posted @ 2020-02-16 16:44 Debug的杰兄 阅读(211) 评论(0) 推荐(0)
小匠第二周期打卡笔记-Task03
摘要：
一、过拟合欠拟合及其解决方案 知识点记录 模型选择、过拟合和欠拟合： 训练误差和泛化误差： 训练误差 ：模型在训练数据集上表现出的误差， 泛化误差 ： 模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，常常用测试数据集上的误差来近似。 二者的计算都可使用损失函数（平方损失、交叉熵） 机器学习模型应关注 阅读全文
posted @ 2020-02-15 15:30 Debug的杰兄 阅读(164) 评论(0) 推荐(0)
小匠第一周期打卡笔记-Task02
摘要：
一、文本预处理 预处理通常包括四个步骤： 读入文本 分词 建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引(index) 将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入模型 读入文本： 1 import collections 2 import re 3 4 def read_time_machine(): 5 阅读全文
posted @ 2020-02-14 09:38 Debug的杰兄 阅读(143) 评论(0) 推荐(0)
小匠第一周期打卡笔记-Task01
摘要：
一、线性回归 知识点记录 线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。是单层神经网络。 线性判别模型 判别模型 性质：建模预测变量和观测变量之间的关系，亦称作条件模型 分类：确定性判别模型：y=fθ(x) 概率判别模型：pθ(y|x) 线性判别模型（li 阅读全文
posted @ 2020-02-13 19:14 Debug的杰兄 阅读(449) 评论(0) 推荐(0)
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