随笔分类 - Python
摘要：环境Python3.7.5，tensorflow、tensorboard均为1.14.0 首先，读取meta文件，ckpt文件夹内含有以下文件： 读取代码如下：（ckpt路径需要对应，本例中meta文件分为model.ckpt-0.meta及model.ckpt-7425.meta两组文件，ckpt
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摘要：BERT模型地址 BERT预训练模型有以下几个： BERT-Large, Uncased (Whole Word Masking): 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters BERT-Large, Cased (Whole Word Mask
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摘要：import pandas as pd #显示所有行(参数设置为None代表显示所有行，也可以自行设置数字) pd.set_option('display.max_columns',None) #显示所有列 pd.set_option('display.max_rows',None) #设置数据的显
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摘要：make_blobs会根据用户指定的特征数量、中心点数量、范围等来生成几类数据，这些数据可用于测试聚类算法的效果。 n_samples是待生成的样本数量，n_features是每个样本的特征数，centers是簇数量，也可以直接指定每个簇的中心点centers=[[-1,1],[1,2],[3,3]
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摘要：4.1 不含有特征向量相同但标记不同的冲突数据 and 决策树按照属性特征来划分，相同属性特征的样本最终会进入同一个叶子节点 >- 如果含有特征向量相同但标记不同的冲突数据 >- 必然至少存在一对样本，属性相同而分类不同，即产生了训练误差 >- 不含有特征向量相同但标记不同的冲突数据 4.2 简单的
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摘要：3.1 式3.2 $f(x)=\omega ^{T}x+b$ 中，$\omega ^{T}$ 和b有各自的意义，简单来说，$\omega ^{T}$ 决定学习得到模型(直线、平面)的方向，而b则决定截距，当学习得到的模型恰好经过原点时，可以不考虑偏置项b。偏置项b实质上就是体现拟合模型整体上的浮动，
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摘要：梯度下降法 https://www.jianshu.com/p/c7e642877b0e 牛顿法 https://blog.csdn.net/sigai_csdn/article/details/80678812 https://blog.csdn.net/ccnt_2012/article/det
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摘要：https://docs.python.org/zh-cn/3/
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摘要：使用set_option进行设置
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摘要：一、read()方法 read([size])方法从文件当前位置起读取size个字节，若无参数size，则表示读取至文件结束为止，返回字符串对象 输出结果 二、readline()方法 readline()每次读出一行内容，所以，读取时占用内存小，比较适合大文件，返回字符串对象，每次读取时遇到换行符
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摘要：求ab两数的最大公约数一般使用辗转相除法，另外，根据 a*b = ab的最大公约数 * ab的最小公倍数 可以延伸计算出最小公倍数 示例
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摘要：原理：比较两个相邻的元素，将值大的元素交换至右端。 思路：依次比较相邻的两个数，将小数放在前面，大数放在后面。即在第一轮比较中：首先比较第1个和第2个数，将小数放前，大数放后；然后比较第2个数和第3个数，将小数放前，大数放后，如此继续，直至比较最后两个数，将小数放前，大数放后。重复第一轮的步骤，直至
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