摘要： tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None) 此函数可以理解为形参，用于定义过程，在执行的时候再赋具体的值 激活函数： 学习率 阅读全文

摘要： 扩展程序 Adblock Plus 去除广告的，真的很管用 DrumUp根据你现在所浏览的内容推荐一些内容 Enable Copy 有些需要下载券的不能复制，有这个就可以解除网页JS，可以放心复制了 Full Page Screen截屏的，就是那种一直往下翻的 IDM就不用多说了吧 Momentum 阅读全文

摘要： 申明：因为看的这个课老师讲的有点乱，课程也有的章节少那么几小节。所以对一些东西没理解透彻，而且有些乱。 所以，望理解，等以后学的更深刻了再回来修改。 1.ROC与AOC ROC与AUC ROC：横轴False 纵轴TRUE理想情况下（0，1）达不到 最完美的情况每一个Threshold都可以判断出来 阅读全文

摘要： 申明：全为我今天所学的知识的简单总结，内容可能比较乱。只是为了做简单的知识的回顾和总结，可能有些知识点也可以帮助解决遇到的问题。 1.pandas.read_csv()读取CSV文件。在excel文件保存的时候可以保存为csv文件。 2.pandas.value_counts(data["列名“], 阅读全文

摘要： 1.对于线性回归问题中的误差分析： 首先先说明一下，为了节省时间，以及一些比较难打的字符我真不知道怎么打..我就直接将视频中的截图放上来了..... 侵删 正态分布 对于每个样本的误差都是独立的，是同一种分布，并且假设概率服从高斯分布（正态分布），高斯分布绝大多数时候浮动不会太大，比较贴近实际情况。 阅读全文