当前标签：机器学习

python利用决策树进行特征选择

bonelee 2018-03-23 18:49 阅读:11759 评论:0 推荐:0

机器学习不均衡数据的处理方法

bonelee 2018-03-23 15:49 阅读:341 评论:0 推荐:0

pandas 绘图机器学习看特征相关性

bonelee 2018-03-21 16:07 阅读:1966 评论:0 推荐:0

Python：SMOTE算法——样本不均衡时候生成新样本的算法

bonelee 2018-03-09 17:26 阅读:38328 评论:0 推荐:1

神经网络结构设计指导原则——输入层：神经元个数=feature维度输出层：神经元个数=分类类别数，默认只用一个隐层如果用多个隐层，则每个隐层的神经元数目都一样

bonelee 2018-03-09 10:06 阅读:6564 评论:0 推荐:0

神经网络的结构汇总——tflearn

bonelee 2018-03-08 17:41 阅读:1914 评论:6 推荐:0

积神经网络的参数优化方法——调整网络结构是关键！！！你只需不停增加层，直到测试误差不再减少.

bonelee 2018-03-08 15:45 阅读:56404 评论:1 推荐:8

caffe to tensorflow alexnet model

bonelee 2018-03-01 15:27 阅读:313 评论:0 推荐:0

seq2seq里的数学

bonelee 2018-03-01 09:47 阅读:1633 评论:0 推荐:0

tflearn alexnet iter 10

bonelee 2018-02-28 22:06 阅读:447 评论:1 推荐:0

Attention机制讲解——其实本质思想很简单，给你一句话I am a king. 让你生成下面一句话，你第一眼想到的power，至高无上，高贵这些词，这些就是高注意力（权重）单词，而attension就是学习到这些权重而已

bonelee 2018-02-28 18:25 阅读:963 评论:0 推荐:2

深度学习的seq2seq模型——本质是LSTM，训练过程是使得所有样本的p(y1,...,yT‘|x1,...,xT)概率之和最大

bonelee 2018-02-28 16:57 阅读:19307 评论:0 推荐:0

CNN tensorflow text classification CNN文本分类的例子

bonelee 2018-02-17 20:35 阅读:1948 评论:0 推荐:0

TensorFlow Lite demo——就是为嵌入式设备而存在的，底层调用NDK神经网络API，注意其使用的tf model需要转换下，同时提供java和C++ API，无法使用tflite的见后

bonelee 2018-02-14 11:02 阅读:10736 评论:0 推荐:0

android NDK 神经网络API——是给tensorflow lite调用的底层API，应用开发者使用tensorflow lite即可

bonelee 2018-02-14 10:47 阅读:3178 评论:0 推荐:0

将tflearn的模型保存为pb，给TensorFlow使用

bonelee 2018-02-12 18:07 阅读:6562 评论:0 推荐:0

将TensorFlow模型变为pb——官方本身提供API，直接调用即可

bonelee 2018-02-12 16:11 阅读:30978 评论:1 推荐:0

Ubuntu17.10 下配置caffe 仅CPU i386可以直接apt install caffe-cpu，但是怎么运行mnist代码我懵逼了

bonelee 2018-02-11 15:29 阅读:618 评论:0 推荐:0

tflearn中计算混淆矩阵方法——需要经过一步转换

bonelee 2018-02-07 15:59 阅读:1414 评论:1 推荐:0

词袋模型测试数据使用和训练数据一样的词汇表

bonelee 2018-02-07 12:11 阅读:244 评论:0 推荐:0