随笔分类 - 人工智障和机器不学习
摘要:一个被放弃的入门级的例子终于被我实现了,虽然还不太完美,但还是想记录下 1.预处理 相比较从库里下载数据集(关键是经常失败,格式也看不懂),更喜欢直接拿图片,从网上找了半天,最后从CSDN上下载了一个,真的是良心啊,都分好类了,有需要的可以找我 (1)图片大小,灰度,格式处理:虽然这里用不到,以后可
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摘要:pycharm+opencv4.0 还记得去年冬天装了两回opencv3,每次都搞得死去活来的。。 今天也是查了一上午,什么anaconda,vs,但是我是在pycharm的虚拟环境中安装,突然看到一篇博客说pycharm的虚拟环境都是virtualenv创建的,所以用virtualenv进入虚拟环
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摘要:也不知道对不对,就凭着自己的思路写了一个 数据集:https://www.kaggle.com/c/titanic/data 效果一般吧,不过至少出来了,hiahiahia
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摘要:半年前用numpy写了个鸢尾花分类200行。。每一步计算都是手写的 python构建bp神经网络_鸢尾花分类 现在用pytorch简单写一遍,pytorch语法解释请看上一篇pytorch搭建简单网络 运行结果趋近于0.5 正确,单纯练一下pytorch,就没有分训练集,测试集 不用手写反向传播和梯
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摘要:pytorch搭建一个简单神经网络 训练集较少,可能结果不是很好,主要是结构,毕竟刚开始接触这个pytorch
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摘要:实习了两个月爬虫,第一个月学到了不少东西,尤其是真实链接的抓取还有定时爬虫以及一些常规的反爬策略。 但是感觉第二个月的工作内容和预想的轨道渐渐脱离,所以选择了辞职,停下来重新看一下以后的路该怎么走,调整一下,具体的就不多说了,涉及到保密 换了个电脑重新装一下anaconda4.2(python3.5
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摘要:IDE:jupyter 数据集请查看:鸢尾花数据集 测试效果预览 成功率96.7% 代码已上传到码云
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摘要:IDE:jupyter 目前我知道的数据集来源有两个,一个是csv数据集文件另一个是从sklearn.datasets导入 1.1 csv格式的数据集(下载地址已上传到博客园 数据集.rar) 1.2 数据集读取 1.3结果 2.1 sklearn中的数据集 2.2 读取结果
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摘要:IDE:jupyter 抽象程度可能不是那么高,以后再优化。 理论和代码实现的差距还是挺大的 数据集请查看 python构建bp神经网络(一个隐藏层)__1.数据可视化 部分代码预览 git上传.ipynb文件,并不能直接看,所以我上传了压缩包 注释都写的很详细,全部代码下载请查看码云
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摘要:1.将数据写入csv文件,应该可以python代码直接实现数据集的写入,但我对文件读取这块不太熟练,等我成功了再加上,这里我直接手写将数据集写入Excel 2.然后把后缀改成.csv就可以了,利用pandas读取 3.将21个数据可视化 运行结果
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摘要:三个输入,四个输出,四组数据 对numpy和矩阵运算还不是太熟悉,可能写的复杂了点,矩阵数组来回转换 代码请查看码云 运行结果片段
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摘要:jupyter快捷键(jupyter有两个模式,命令模式和编辑模式) 当前cell侧边为蓝色时,表示此时为命令模式,按Enter切换为编辑模式 当前cell侧边为绿色时,表示此时为编辑模式,按Esc切换为命令模式 命令模式快捷键: 双击D:删除当前cell Shift-Enter:运行当前cell并
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摘要:代码和数据集已上传到文件中 应该可以直接下载吧(第一次上传文件,感觉是),解压后把文件夹拷贝到jupyter工作空间即可 注:我对下载的代码的格式稍作了修改,原来定义函数与调用函数在两个单元格里,我直接运行他总给我报错找不到函数,我挪到一块就没事了,如果不喜欢的话,也可以查看week3_原文件 ju
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摘要:PyTorch框架,据说2018.4.25刚刚上架windows,安个玩玩 我的环境: windows 10 anaconda虚拟环境python3.6 cuda9.1 cudnn7 pytorch 0.4.0 cuda9和cudnn我之前安装tensorflow的时候已经安装过了,这里接着在ten
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摘要:最近看的教程都是用的jupyter,按理说都一样吧,但是pycharm中python有的模块就弃用了,而jupyter却都可以用,而且jupyter听说也不错,就配置了一下下 1.打开cmd,激活你的虚拟环境,我的是tensorflow-gpu 2.安装ipykernel 3.重启jupyter 完
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