原创 tensorflow2簡潔實現softmax迴歸
softmax迴歸簡潔實現 xiaoyao 動手學深度學習 tensorflow 2 import tensorflow as tf from tensorflow import keras print(tf.__version
2020-06-27 06:11:00
原创 tensorflow數據操作
tensorflow數據操作 xiaoyao 動手學深度學習，tensorflow代碼 import tensorflow as tf print(tf.__version__) 2.1.0 在深度學習中，我們通常會頻繁地對數
2020-06-27 05:18:03
1
原创 2數據分析庫pandas的使用
# 導入libraries import pandas as pd import numpy as np # 設置顯示選項 # pd.set_option("display.show_dimensions", False) # p
2020-06-27 05:18:03
原创 SVR模型&python應用
1. SVR模型 SVR應用鏈接,處理波士頓房價預測問題 在SVM分類模型中，我們的目標函數是讓12∣∣w∣∣2\cfrac{1}{2}||w||^221∣∣w∣∣2最小，同時讓各個訓練集中的點儘量遠離自己類別一邊的的支持向量，
2020-06-27 05:18:03
3
原创 特徵工程中常用的數據處理方式
特徵工程 學習地址 數據集地址 文章目錄特徵工程學習地址數據集地址Tip1：特徵無量綱化的常見操作方法Tip2：怎麼進行多項式or對數的數據變換?多項式變換對數變換代碼集合Tip3：常用的統計圖在Python裏怎麼畫?效果圖：代碼
2020-06-27 05:18:03
11
原创 隨機森林算法&python應用
隨機森林算法 決策樹算法可以很容易的將模型進行可視化，同時它是將每個樣本特徵進行單獨處理，故而不需要的對數據進行轉換。但是決策樹會很容易出現過擬合，爲了避免過擬合現象，可以使用集合學習的方法，像：隨機森林算法。 隨機森林又被稱爲：
2020-06-27 05:18:03
原创 word編輯數學公式、公式居中顯示、編號右對齊 (源於官方解決方案)
Office 2019 編輯數學公式，同時快速添加公式編號。公式居中顯示，編號右對齊 創建時間：2020年6月20日 星期六 創建人：AIHUBEI 注1 office 2019版本及以上，增加了對latex語法的更好，更有力
2020-06-27 05:17:56
原创 貝葉斯&python應用
貝葉斯 貝葉斯判定準則 爲最小化總體風險，只需要在每個樣本上選擇那個能使條件風險R(c∣x)R(c|x)R(c∣x)最小的類別標記，即： h∗(x)=arg minc∈YR(c∣x)(式1) h^*{(x)}=\argmin\l
2020-06-27 05:17:56
原创 線性迴歸算法&L1,L2正則
線性迴歸算法 假設數據集爲： D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xN,yN)}(式1) \mathcal{D}=\{(x_1, y_1),(x_2, y_2),\cdots,(x_N, y_N)\}\tag{式1} D
2020-06-27 05:17:56
原创 多層感知機、常見激活函數
3.8 多層感知機 xiaoyao 動手學深度學習 tensorflow2 前面學習了線性迴歸和softmax迴歸在內的單層神經網絡。然而深度學習主要關注多層模型。在本節中，將學習多層感知機（multilayer percept
2020-06-27 05:17:56
1
原创 集成學習-Bagging-Boosting-AdaBoost
集成學習 1.導言 一個形象的比喻：“三個臭皮匠賽過諸葛亮！” 假設輸入x\boldsymbol{{x}}x和輸出y\boldsymbol{{y}}y之間的真實關係爲：y=h(x)\boldsymbol{{y}}=h(\bolds
2020-06-27 05:17:56
原创 自動求梯度
自動求梯度 import tensorflow as tf print(tf.__version__) 2.1.0 自動求梯度 在深度學習中，我們經常需要對函數求梯度（gradient）。本節將介紹如何使用tensorflow
2020-06-27 05:17:56
原创 1二維數組中的查找
第1篇 劍指offer學習筆記 參考： https://www.nowcoder.com/ta/coding-interviews 知識點：查找 複習：線性表順序查找、二分查找 二維數組的查找 題目描述 在一個二維數組中，每
2020-06-27 05:17:56
原创 softmax迴歸softmax-regression
3.4 softmax迴歸 線性迴歸模型適用於輸出爲連續值的情景。在另一類情景中，模型輸出可以是一個像圖像類別這樣的離散值。對於這樣的離散值預測問題，我們可以使用諸如softmax迴歸在內的分類模型。和線性迴歸不同，softmax
2020-06-16 05:01:51
1
原创 圖像分類數據集（Fashion-MNIST）tensorflow2.1
圖像分類數據集（Fashion-MNIST） xiaoyao 動手學深度學習 tensorflow2.1.0 在介紹softmax迴歸的實現前先引入一個多類圖像分類數據集。它將在後面的章節中被多次使用，以方便我們觀察比較算法之間
2020-06-16 05:01:51
5