02 2021 档案
摘要:写在前面 本系列博客是在观看了B站的一位讲机器学习的UP后整理出的笔记,包含了自己的理解以及UP的指导,这里放上视频地址:【2020机器学习全集】菜菜的sklearn完整版,价值4999元的最全机器学习sklearn全集 决策树 环境准备 在开始学习前,需要准备好相应的环境配置。这里我选择了anac
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摘要:写在前面 今天是初五,好好的玩了几天后还是回归到了学习的正轨上。今天主要学习了神经网络的搭建八股,使用这种模型搭建了一个训练手写数据集的神经网络 搭建网络八股 六步法: import train,test model = tf.keras.models.Sequential model.compil
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摘要:写在前面 今天主要实现了用神经网络实现鸢尾花分类 主要实现代码: # -*- coding: UTF-8 -*- # 利用鸢尾花数据集,实现前向传播、反向传播,可视化loss曲线 import tensorflow as tf from sklearn import datasets from ma
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摘要:写在前面 今天主要在安装tensorflow的环境 总结 本来想搞一下GPU版的安装,但搞了好久也没搞出个门道来。最后无奈下放弃。明天继续学习tensorflow,多做几道数学题
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摘要:写在前面 今天主要完成了Spark实验的05和06 总结 明天完成最后一个实验,准备学习深度学习
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摘要:写在前面 今天主要学习了强化学习的介绍。 总结 明天把Spark实验写完,准备学习一下sklearn和tensorflow的使用
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摘要:写在前面 今天主要学习了深度学习的概况以及Spark实验的01与02 机器学习部分 主要是深度学习的概论,以及使用了TensorFlow构建了一个简单的神经网络进行图像识别。 Spark部分 题目简介 主要记录一个没想出来的题,题目如下: 学生的成绩清单格式如下所示,第一行为表头,各字段意思分别为学
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摘要:写在前面 今天主要学习了纬度灾难方面的问题 总结 主要了解了什么是纬度灾难,明天继续进行高数复习以及对机器学习十讲的学习
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摘要:写在前面 今天主要学习了最优化和SparkStreaming。 机器学习部分 今天主要了解了几个常见的最优化的机器学习算法,并且使用Python对其进行了实现。 Spark部分 今天完成了几个SparkStreaming的案例 总结 明天开始写系主任的Spark案例,并且开始着手考研数学的复习
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摘要:写在前面 今天主要学习了SparkStreaming的相关知识。 总结 明天补上今天没有学习的机器学习十讲的内容。
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