原创 tensorflow - mnist入門實例
# -*- coding: utf-8 -*- ''' 數據特徵：每個手寫數據都是28 * 28 = 784個數據點，55000個數據點； 類別：一個10維度的向量，那個位置是1代表數據點是哪個類別 -one-hot編碼； ''' im
2020-07-01 07:50:23
原创 Regression,model select,gradient descent，overfitting,regularization學習入門
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2020-02-22 13:49:54
原创 python 深拷貝與淺拷貝理解
最近在回顧python編程理論知識，記錄筆記，免得忘記~ ------------------------------------------------------淺拷貝------------------------------
2020-02-22 13:49:54
原创 機器學習,模型誤差分析,error,bias,variance
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2020-02-22 13:49:43
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原创 SVM入門實例可運行python代碼完整版(簡單可視化)
運行環境 anaconda python 版本 2.7.13 包含詳細數據集和數據的使用，可視化結果，很快入門，代碼如下 # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'LinearSVC線性分類支持向量機
2020-02-22 13:49:43
原创 logistic Regression 存在的限制 與 解決辦法
logistic Regression存在的限制：（所有圖來源於Bishop） Problem：對於logistic Regression解決分類問題，分類邊界是一條直線，但是當存在某些數據，會找不到一條直線分界，怎麼辦呢？ Solve：
2020-02-22 13:49:43
原创 神經網絡方法數據標籤處理LabelEncoder
本文介紹一個簡單的編碼轉換方式。對不連續的標籤編碼成向量表示。 這個方法，用在神經網絡實現分類任務時比較常見，對於神經網絡輸出層，輸出一個向量，可以定義哪個維度是1，就代表是哪個類別。 #導包 from sklearn.preproce
2020-02-22 13:49:43
原创 2017校招真題1 星際穿越
c++ 題目代碼很少，主要是如何在O(1)時間輸出滿足要求的這個數字。注意數據範圍，本題選擇long。題目描述和代碼如下：#include<iostream>#include<math.h>using namespace std;int
2020-02-22 13:49:43
原创 機器學習 python 交叉驗證實例
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2020-02-22 13:49:43
原创 TSNE()參數解釋+使用方法+莫煩tensorflow CNN/TSNE可視化
TSNE即t-distributed Stochastic Neighbor Embedding.使用方法：tsne = TSNE(perplexity=30, n_components=2, init='pca', n_iter=500
2018-12-07 21:23:47
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原创 莫煩tensorflow Batch Normalization總結與tf.identity()/EMA功能
代碼來源於莫煩tensorflow Batch Normalization一節。我添加了一些註釋（自己的理解），添加了一些函數的功能介紹。# 對輸入的分散的數據要統一數據規格，這樣神經網絡可以更好的學習數據的規律，因爲數據分佈對神經網絡是
2018-12-07 21:23:46
原创 神經網絡測試結果很差，該怎麼做？
當我們編程實現了神經網絡模型，將模型用於測試集時，經常會發現測試的準確率非常的低，神經網絡層數很深，通常我們不容易判斷具體的梯度下降求解參數的過程，那我們該怎麼辦呢？我從李宏毅的機器學習視頻中總結的辦法！！小程序親身體驗過！首先要明白，測
2018-12-07 21:23:46
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原创 python bisect 二分查找 網易答題 牛牛選工作
python bisect使用，總結一下三條：1. Python中的bisect用於操作排序的數組，比如你可以在向一個數組插入數據的同時進行排序。2. 用來查找某值大於等於、小於等於、等於列表中元素位置下標。 解決牛牛找工作問題。3. 實
2018-12-07 21:23:35
原创 tensorflow MNIST autoencoder完整代碼+tsne降維可視化
#來源於莫煩tensorflow視頻中學習# -*- coding: utf-8 -*-"""autoencoder mnist can runningautoencoder自定義實現，未直接調用函數，顯示autoencoder結果與原來
2018-12-07 21:23:34
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