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2018年12月28日
ApacheCN 学习资源汇总 2018.12
摘要: 【主页】 apachecn.org【Github】@ApacheCN暂时下线: 社区暂时下线: cwiki 知识库自媒体平台 微博:@ApacheCN知乎:@ApacheCNCSDN简书OSChina博客园 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
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posted @ 2018-12-28 10:09 绝不原创的飞龙
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2018年12月26日
数据科学和人工智能技术笔记 九、模型验证
摘要: 九、模型验证 作者:Chris Albon 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 准确率 # 加载库 from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import Logistic
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posted @ 2018-12-26 17:26 绝不原创的飞龙
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数据科学和人工智能技术笔记 八、特征选择
摘要: 八、特征选择 作者:Chris Albon 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 用于特征选取的 ANOVA F 值 如果特征是类别的,计算每个特征与目标向量之间的卡方( χ 2 \chi^{2} χ2)统计量。 但是,如果特征是定量的,则计算每个特征与目标向量之间的 ANOVA F 值
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posted @ 2018-12-26 17:24 绝不原创的飞龙
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数据科学和人工智能技术笔记 七、特征工程
摘要: 七、特征工程 作者:Chris Albon 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 稀疏特征矩阵上的降维 # 加载库 from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import Tru
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posted @ 2018-12-26 17:20 绝不原创的飞龙
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TensorFlow HOWTO 5.1 循环神经网络(时间序列)
摘要: 5.1 循环神经网络(时间序列) 循环神经网络(RNN)用于建模带有时间关系的数据。它的架构是这样的。 在最基本的 RNN 中,单元(方框)中的操作和全连接层没什么区别,都是线性变换和激活。它完全可以看做多个全连接层的横向扩展。 但是操作数量多了之后,就会有梯度消失和爆炸的问题,于是人们改良了 RN
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posted @ 2018-12-26 17:08 绝不原创的飞龙
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2018年12月19日
TensorFlow HOWTO 4.2 多层感知机回归(时间序列)
摘要: 4.2 多层感知机回归(时间序列) 这篇教程中,我们使用多层感知机来预测时间序列,这是回归问题。 操作步骤 导入所需的包。 import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl
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posted @ 2018-12-19 15:35 绝不原创的飞龙
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2018年12月17日
TensorFlow HOWTO 4.1 多层感知机(分类)
摘要: 4.1 多层感知机(分类) 这篇文章开始就是深度学习了。多层感知机的架构是这样: 输入层除了提供数据之外,不干任何事情。隐层和输出层的每个节点都计算一次线性变换,并应用非线性激活函数。隐层的激活函数是压缩性质的函数。输出层的激活函数取决于标签的取值范围。 其本质上相当于广义线性回归模型的集成。 操作
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posted @ 2018-12-17 22:09 绝不原创的飞龙
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2018年12月14日
Kaggle 官方教程:嵌入
摘要: 原文:Embeddings 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 P.S… 本课程仍处于测试阶段,因此我很乐意收到你的反馈意见。 如果你有时间填写本课程的超短期调查,我将非常感激。 你也可以在下面的评论中或在学习论坛上留下公开反馈。 一、嵌入层 欢迎阅读嵌入主题的第一课。 在本课程中,我
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posted @ 2018-12-14 21:36 绝不原创的飞龙
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2018年12月3日
TensorFlow HOWTO 2.3 支持向量分类(高斯核)
摘要: 遇到非线性可分的数据集时,我们需要使用核方法,但为了使用核方法,我们需要返回到拉格朗日对偶的推导过程,不能简单地使用 Hinge 损失。 操作步骤 导入所需的包。 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib as mpl
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posted @ 2018-12-03 11:50 绝不原创的飞龙
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2018年11月29日
Airflow 中文文档:API 参考
摘要: 运营商 运算符允许生成某些类型的任务,这些任务在实例化时成为DAG中的节点。 所有运算符都派生自BaseOperator ,并以这种方式继承许多属性和方法。 有关更多详细信息,请参阅BaseOperator文档。 有三种主要类型的运营商: 执行操作的操作员,或告诉其他系统执行操作的操作员传输操作员将
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posted @ 2018-11-29 18:08 绝不原创的飞龙
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