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1、读取方法有按行（单行，多行连续，多行不连续），按列（单列，多列连续，多列不连续）；部分不连续行不连续列；按位置（坐标），按字符（索引）；按块（list）；函数有 df.iloc(), df.loc(), df.iat(), df.at(), df.ix()。 2、转换为DF，赋值columns， 阅读全文
posted @ 2020-11-23 15:56
Sunshine168
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SQL语句向表中插入多个值的话，如果如下语句 INSERT INTO 某表 VALUES(各个值)，VALUES(各个值),.....; 这样会报错的，因为oracle是不支持这种写法的，如果多个INSERT INTO VALUEES(各个值);这样以“;”隔开一同执行也是不行的，oracle也是不 阅读全文
posted @ 2020-11-19 17:35
Sunshine168
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准备1、先说一下什么是logit，logit函数定义为： 是一种将取值范围在[0,1]内的概率映射到实数域[-inf,inf]的函数，如果p=0.5，函数值为0；p<0.5，函数值为负；p>0.5，函数值为正。 相对地，softmax和sigmoid则都是将[-inf,inf]映射到[0,1]的函数 阅读全文
posted @ 2020-11-13 17:24
Sunshine168
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摘要：
在Tensorflow中，所有操作对象都包装到相应的Session中的，所以想要使用不同的模型就需要将这些模型加载到不同的Session中并在使用的时候申明是哪个Session，从而避免由于Session和想使用的模型不匹配导致的错误。而使用多个graph，就需要为每个graph使用不同的Sessi 阅读全文
posted @ 2020-11-05 11:02
Sunshine168
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倾向于使用准确率，是因为熟悉它的定义，而不是因为它是评估模型的最佳工具！ 精度（查准率）和召回率（查全率）等指标对衡量机器学习的模型性能是非常基本的，特别是在不平衡分布数据集的案例中，在周志华教授的「西瓜书」中就特别详细地介绍了这些概念。 什么是分布不平衡的数据集？ 倘若某人声称创建了一个能够识别登 阅读全文
posted @ 2020-10-31 10:05
Sunshine168
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退化学习率(Decaying the learning rate) 操作描述 tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_step,decay_steps, decay_rate, staircase=False, name=None) 对学习率 阅读全文
posted @ 2020-10-17 00:10
Sunshine168
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摘要：
在计算loss的时候，最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，那么它到底是怎么做的呢？ 首先明确一点，loss是代价值，也就是我们要最小化的值 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, l 阅读全文
posted @ 2020-10-15 16:44
Sunshine168
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欧氏距离（Euclidean distance）也称欧几里得度量、欧几里得度量，是一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。在二维和三维空间中的欧氏距离的就是两点之间的距离。 Lp space p范数：║x║p=(|x1|^p+|x2|^p+…+|xn|^p)^{1/p} 每个值 阅读全文
posted @ 2020-10-14 18:40
Sunshine168
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以下这些函数可以用于解决梯度消失或梯度爆炸问题上。 tensorflow 中的clip_by_norm optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate, beta1=0.5) grads = optimizer.compute_gradients(c 阅读全文
posted @ 2020-10-14 11:42
Sunshine168
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摘要：
I optimizer.minimize(loss, var_list) 我们都知道，TensorFlow为我们提供了丰富的优化函数，例如GradientDescentOptimizer。这个方法会自动根据loss计算对应variable的导数。示例如下： loss = ... opt = tf.t 阅读全文
posted @ 2020-10-14 11:13
Sunshine168
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