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摘要: 完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote Logistic回归公式推导和代码实现 1,引言 logistic回归是机器学习中最常用最经典的分类方法之一,有人称之为逻 阅读全文
posted @ 2019-01-19 14:24 战争热诚 阅读(33835) 评论(4) 推荐(9)
摘要: 完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 前面学习了决策树的算法原理,这里继续对代码进行深入学习,并学习ID3的算法实践过程,如果觉得这篇文章太乏味的话,可以直接看 阅读全文
posted @ 2019-01-16 11:52 战争热诚 阅读(7523) 评论(0) 推荐(2)
摘要: 完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 一:引入问题 首先看一个表格,下表是某些学生的语文,数学,物理,化学成绩统计: 首先,假设这些科目成绩不相关,也就是说某一 阅读全文
posted @ 2019-01-10 20:01 战争热诚 阅读(43652) 评论(10) 推荐(7)
摘要: 先从sklearn说起吧,如果学习了sklearn的话,那么学习Keras相对来说比较容易。为什么这样说呢? 我们首先比较一下sklearn的机器学习大致使用流程和Keras的大致使用流程: sklearn的机器学习使用流程: Keras的机器学习使用流程: 两者的区别 由上面伪代码可知Keras和 阅读全文
posted @ 2019-01-05 14:33 战争热诚 阅读(10499) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Keras是一个深度学习库,包含高效的数字库Theano和TensorFlow。是一个高度模块化的神经网络库,支持CPU和GPU。 本文学习的目的是学习如何加载CSV文件并使其可供Keras使用,如何使用Keras创建一个回归问题的神经网络模型,如何使用scikit-learn和Keras一起使用交 阅读全文
posted @ 2019-01-02 15:39 战争热诚 阅读(11922) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 网上有很多关于sklearn的学习教程,大部分都是简单的讲清楚某一方面,所以最好的教程其实就是官方文档。 官方文档地址:h 阅读全文
posted @ 2018-12-29 15:13 战争热诚 阅读(110955) 评论(11) 推荐(29)
摘要: 完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 分类技术(或分类法)是一种根据输入数据建立分类模型的系统方法,分类法的例子包括决策分类法,基于规则的分类法,神经网络,支持 阅读全文
posted @ 2018-12-18 14:45 战争热诚 阅读(8014) 评论(0) 推荐(5)
摘要: 本来打算学习pandas模块,并写一个博客记录一下自己的学习,但是不知道怎么了,最近好像有点急功近利,就想把别人的东西复制过来,当心沉下来,自己自觉地将原本写满的pandas学习笔记删除了,这次打算写上自己的学习记录,这里送给自己一句话,同时送给看这篇博客的人,共勉 当你迷茫的时候,当你饱受煎熬的时 阅读全文
posted @ 2018-12-15 19:53 战争热诚 阅读(12325) 评论(2) 推荐(4)
摘要: 小编在学习文字检测,因为作者提供的caffe实现没有训练代码(不过训练代码可以参考faster-rcnn的训练代码),所以我打算先使用tensorflow实现,主要是复现前辈的代码,主要是对文字检测模型进行训练。 代码的GitHub地址:https://github.com/eragonruan/t 阅读全文
posted @ 2018-12-05 10:30 战争热诚 阅读(11034) 评论(23) 推荐(3)
摘要: 论文标题:Faster R-CNN: Down the rabbit hole of modern object detection 论文作者:Zhi Tian , Weilin Huang, Tong He , Pan He , and Yu Qiao 论文地址:https://tryolabs. 阅读全文
posted @ 2018-12-01 09:49 战争热诚 阅读(2032) 评论(2) 推荐(3)
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