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摘要： 1.2 LASSO、岭和 Elastic Net 当参数变多的时候，就要考虑使用正则化进行限制，防止过拟合。 操作步骤 导入所需的包。 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import 阅读全文

摘要： 1.1 线性回归 线性回归是你能用 TF 搭出来的最简单的模型。 操作步骤 导入所需的包。 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sklearn.datasets as ds 阅读全文

摘要： 本来不想先写这篇的，有个任务要用到，就花了一天时间弄清楚，然后总觉得要写点什么，就写了。 NCE（噪声对比估计） 负采样可以看成 NCE 的特化，所以有必要先讲一下 NCE。 在 Softmax 回归中，样本属于某个分类的概率是： P ( y = k ∣ x ) = exp ⁡ ( w k T x 阅读全文

摘要： 六、日期时间预处理 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 把日期和时间拆成多个特征 # 加载库 import pandas as pd # 创建数据帧 df = pd.DataFrame() # 创建五个日期 df['date'] = pd.date_ran 阅读全文

摘要： 五、文本预处理 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 词袋 # 加载库 import numpy as np from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer import pandas 阅读全文

摘要： 四、图像预处理 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 图像二值化 # 加载库 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 将图像加载为灰度 image_grey = 阅读全文

摘要： 三、数据预处理 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 为 Scikit-Learn 转换 Pandas 类别数据 # 导入所需的库 from sklearn import preprocessing import pandas as pd raw_data 阅读全文

摘要： 二、数据准备 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 从字典加载特征 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer staff = [{'name': 'Steve Miller', 'age': 阅读全文

摘要： 一、向量、矩阵和数组 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 转置矩阵或向量 # 加载库 import numpy as np # 创建向量 vector = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) # 创建矩阵 matrix = np.ar 阅读全文

摘要： 首页地址：http://www.apachecn.org 关于我们：http://www.apachecn.org/about 我们不是 Apache 的官方组织/机构/团体，只是 Apache 技术栈（以及 AI）的爱好者！ Java 基础 Java 编程思想 Java Web 和大数据 Spar 阅读全文