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『Tensorflow入门』DNNClassifier
MNIST数据集处理是机器学习新手绕不开的问题,但Tensorflow官方给出了一个更为简单易懂的例子——Iris品种分类问题。以下代码已详细注释,作为学习记录,若有纰漏,还请指正!main.py:f...
star2017
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构建谷歌数据集搜索,培育开放的数据生态系统
九月早些时候,谷歌启动了GoogleDatasetSearch,这个工具旨在让研究人员更容易发现可以帮助他们工作的数据集。我们俗称之为“GoogleScholarfordata”,GoogleData...
star2017
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1年前
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用Python实现机器学习算法——感知器算法
Python被称为是最接近AI的语言。最近一位名叫Anna-LenaPopkes(德国波恩大学计算机科学专业的研究生,主要关注机器学习和神经网络。)的小姐姐在GitHub上分享了自己如何使用Pytho...
star2017
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1年前
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利用RapidMiner简化数据准备和机器学习任务
众所周知,我们在数据准备上花费的时间太多,而在构建完美的机器学习模型上花费的时间不多。事实上,《哈佛商业评论》的出版物证实了这一点:分析团队花费80%的时间准备数据。它们通常被笨拙的数据准备工具拖慢,...
star2017
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1年前
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Python 语言简介
Python是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很多种流行的编程语言,比如非常难学的C语言,非常流行的Java语言,适合初学者的Basic语言,适合网页编程的JavaScript语言等等。那Py...
star2017
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1年前
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Prim 算法及其高效实现
背景最小生成树(MinimumSpanningTrees),简称MST。是图论中一个非常重要的概念。解决这个问题有两种算法,今天暂且先来讨论一下PrimAlgorithm。不做特别说明,讨论的都是无向...
star2017
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1年前
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101道Numpy习题
本Numpy习题仅作参考,以期能延伸使用Numpy,而不仅仅是使用一些基础功能。问题最后括号里有难度系数表示,这些习题难度分为四个等级,其中L1是最容易的,L4是最难的。想要回顾numpy,可以看看n...
star2017
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1年前
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Scrum与OKR融合实践经验分享
很多软件公司的研发团队都喜欢用Scrum管理研发流程,Scrum是一个诞生于20世纪90年代的敏捷方法论,CORNERSTONE内部也一直在使用这一方法。相较于瀑布式开发的其他传统方法,Scrum最大...
star2017
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1年前
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利用机器学习在15分钟内破解验证码
验证码的设计是为了防止计算机自动填写表格,验证你是一个真实的“人”。但随着深度学习和计算机视觉的兴起,现在他们往往容易被击败。我一直在读一本由AdrianRosebrock所写的书《DeepLearn...
star2017
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1年前
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scrapy+selenium爬取懒加载网页
最近在学习上产品需要频繁到各大电商平台获取图片素材,有时一个产品主图+详情图有几十张,整个过程非常耗费时间,作为一个有追求的程序员,能偷懒的那就一定要偷懒,一张一张下载效率太低,保存网页又会下载很多无用的图片,所以想到了用爬虫去定向抓取,有了需求...
wylc123
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1年前
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人工智能“六步走”学习路线
1、学习并掌握一些数学知识高等数学是基础中的基础,一切理工科都需要这个打底,数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础线性代数很重要,一般来说线性模型是你最先要考虑的模...
star2017
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1年前
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集成学习原理总结
前言集成学习(ensemblelearning)是现在非常火爆的机器学习方法。它本身不是一个单独的机器学习算法,而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。也就是我们常说的“博采众长”。集成学习可...
star2017
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1年前
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什么是Pytorch - Pytorch入门笔记
这是一个基于Python的科学计算软件包,针对两组受众群体:替代NumPy以使用GPU的功能提供最大灵活性和速度的深度学习研究平台入门张量张量类似于NumPy的ndarrays,此外,张量还可以在GP...
star2017
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语音识别技术原理详解
语音识别技术原理在本质上就是一种模式识别系统,包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元,包括了两方面的含义:其一是逐字逐句听懂非转化成书面语言文字;其二是对口述语言中所包含的要求或询问加以理解...
star2017
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1年前
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BAM 双向联想记忆神经网络
神经网络的联想记忆功能可以分为两种,一是自联想记忆,另一种是异联想记忆。①自联想记忆(Associativememory):假定有m个样本矢量X(i),其中i=0,1,2,3...m-1.若网络输入X...
star2017
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1年前
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如何准备机器学习工程师面试
人们用很多东西来比喻准备面试的过程。有人说这像准备一场战争,也有人说像邀请某人出去约会,还有人说像在高尔夫大师赛上打进最后一个洞。准备面试是一个令人兴奋,又或者是令人恐惧的过程。准备一场机器学习工程师...
star2017
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人工智能之机器学习ML
我们经常看到这几个热词:人工智能(ArtificialIntelligence)、机器学习(MachineLearning)和深度学习(DeepLearning),但是它们之间究竟有什么区别和联系呢?...
star2017
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详解最大似然估计、最大后验概率估计,以及贝叶斯公式
最大似然估计(Maximumlikelihoodestimation,简称MLE)和最大后验概率估计(Maximumaposterioriestimation,简称MAP)是很常用的两种参数估计方法,...
star2017
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1年前
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TensorFlow、MXNet、PaddlePaddle三个开源库对比
本文从定位、框架使用、分布式构成三个方面比较了TensorFlow、MXNet、PaddlePaddle三个框架。从深度学习开始流行,到深度学习框架的迭代,到各类实际应用的出现,不过短短几年时间。Te...
star2017
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Julia 语言 1.0.0 版正式发布
备受期待的Julia语言的1.0版本积累了富有野心的程序员们的十年心血。在JuliaCon2018发布会上,Julia社区正式将该版本设置为1.0.0。Julia项目起初是因为这些强烈的需求而公开发起...
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