原创 Paddle_程序員必備的數學知識_轉發
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2020-07-06 10:23:55
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原创 一篇博客入門pandas模塊
一篇blog入門pandas pandas之於python就猶如屠龍刀之於江湖，沒有pandas的python之路註定是艱難的，而pandas的知識點兼具複雜和多樣 這篇文章將帶領我們入門pandas，讓我們學會基礎的數據處理。
2020-07-06 10:23:55
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原创 一篇博客入門Numpy模塊
一篇博客入門Numpy模塊 （Numerical python）高性能科學計算和數據分析的基礎包。 功能： ndarray，一個具有矢量算術運算和複雜廣播能力的快速且節省空間的多維數組。 用於對數組數據進行快速運算的標準數學函數
2020-06-23 07:30:21
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原创 Numpy模塊下np.clip()方法的使用
Numpy模塊下np.clip()方法的使用 def clip(a, a_min, a_max, out=None, **kwargs): return _wrapfunc(a, 'clip', a_min, a_max, ou
2020-06-23 07:30:21
原创 數據挖掘和數據倉庫
數據挖掘和數據倉庫 數據挖掘 概念 基於AI、機器學習、統計學等技術，高度自動化的分析原有數據，進行歸納推理，從數據倉庫中提取可信的、新穎的、有效的、人們感興趣的、別人能理解的知識的高級處理過程。 模式分類： 預測性模式或描述性模
2020-06-16 07:07:55
原创 Difference between 分類and聚類
Difference between 分類and聚類 A: 分類 聚類 是否監督 有監督學習 無監督學習 任務 find模型,數據標籤一一對應 相似的數據聚在一起 數學類比 已知x,y求f 已知x,求f
2020-06-16 07:07:55
原创 分類預測&聚類
分類預測&聚類 分類和聚類的不同，點擊進行學習。 分類 概念 建立模型，描述預定的數據類集或概念集；之後使用模型進行分類。 預測 構造和使用模型評估無標號樣本類，或評估給定樣本可能具有的屬性值或值區間。 有監督學習(分類) 訓練
2020-06-16 07:07:55
原创 數據預處理與關聯
數據預處理與關聯 數據質量的含義 正確性 一致性 完整性 可靠性 在建立數據倉庫的時候，由於各種原因造成裏數據錯誤的不可避免性，所以便需要對數據進行預處理。 形式 數據清理 缺失值：忽略、人工填寫、全局變量填充、屬性平均值
2020-06-16 07:07:55
原创 圖像識別實戰(四)------動態圖&模型訓練
圖像識別實戰(四)------動態圖&模型訓練 動態圖 動態圖對應的是命令式編程： 可以不用事先定義神經網絡的結構，將神經網絡的定義和執行同步進行 與之相反的便是靜態圖，靜態圖和聲明式編程相關： 需要事先定義好神經網絡的結構，然後
2020-05-21 21:56:55
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原创 Paddle 圖像識別實戰
Paddle 圖像識別實戰 本次項目以手勢識別爲例，希望大家多多交流，fork，互相學習，相互進步 數據集 用手勢分別表示0-9，本別用10個文件夾表示 每種手勢都有200+張圖片，分別對應存儲在這十個文件夾中 download
2020-05-21 21:56:55
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原创 圖像識別實戰(五)----模型校驗&預測
圖像識別實戰(五)----模型校驗&預測 前面我們已經完成了數據的處理，模型的建立。萬事俱備，加油！ 之前我們將數據劃分爲，訓練集和測試集，已經使用過訓練集進行訓練數據了。 First，來用測試集測試一下模型的準確率吧！ 模型訓練
2020-05-21 21:56:55
原创 圖像識別實戰(三)----DNN講解及代碼實現
圖像識別實戰(三)----DNN講解及代碼實現 DNN-----Deep Neural Networks------深度神經網絡 代碼實現 class MyDNN(fluid.dygraph.Layer): def __i
2020-05-21 21:56:55
原创 圖像識別實戰(二)----讀取數據reader
圖像識別實戰(二)----讀取數據reader 從本地、網絡、分佈式文件系統HDFS等讀取文件，同時也可隨機生成數據，並返回一個或多個數據項。 reader的實質是一個迭代器(yield)，每次返回一個數據 創建reader re
2020-05-18 21:22:49
原创 paddlepaddle_文件操作_畫圖操作_圖片基本處理
Attention： 學習注重的就是持之以恆，如果只是靠着瞭解新東西的新鮮度學習，那麼便不會持久，更不會學到真正的知識。 好的，本blog在於分享一些基礎的知識，並不進行深入的講解。在這裏只是給介紹一些，大家會一次又一次遇到的問題
2020-05-15 16:21:27
原创 機器學習算法-----K-means 聚類
K-means 聚類（k聚類） 提前知道： 簇 分類中的類 所以k聚類，就是發現給定數據集中k個簇的算法。(k是用戶定義的) 基礎的聚類算法 **k-means:**它試圖發現k個不同的簇，並且每個簇的中心採用簇中所含值得均值計算
2020-05-15 16:21:27