龙哥盟

摘要： 五、文本预处理 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 词袋 # 加载库 import numpy as np from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer import pandas 阅读全文

摘要： 四、图像预处理 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 图像二值化 # 加载库 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 将图像加载为灰度 image_grey = 阅读全文

摘要： 三、数据预处理 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 为 Scikit-Learn 转换 Pandas 类别数据 # 导入所需的库 from sklearn import preprocessing import pandas as pd raw_data 阅读全文

摘要： 二、数据准备 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 从字典加载特征 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer staff = [{'name': 'Steve Miller', 'age': 阅读全文

摘要： 一、向量、矩阵和数组 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 转置矩阵或向量 # 加载库 import numpy as np # 创建向量 vector = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) # 创建矩阵 matrix = np.ar 阅读全文

摘要： 首页地址：http://www.apachecn.org 关于我们：http://www.apachecn.org/about 我们不是 Apache 的官方组织/机构/团体，只是 Apache 技术栈（以及 AI）的爱好者！ Java 基础 Java 编程思想 Java Web 和大数据 Spar 阅读全文

摘要： 线性回归 令 z = w T x + b z = w^T x + b z=wTx+b，得到： y = z + ϵ ,   ϵ ∼ N ( 0 , σ 2 ) y = z + \epsilon, \, \epsilon \sim N(0, \sigma^2) y=z+ϵ,ϵ∼N(0 阅读全文

摘要： 原文：Deep Learning 2: Part 1 Lesson 5 作者：Hiromi Suenaga 课程论坛 一，引言 没有足够的关于结构化深度学习的出版物，但它肯定出现在行业中： 结构化深度学习，作者：Kerem Turgutlu @datascience.com 你可以使用此工具从 Go 阅读全文

摘要： 原文：Deep Learning 2: Part 1 Lesson 4 作者：Hiromi Suenaga 课程论坛 学生的文章： 改善学习率的方式循环学习率技术探索带有重启动的随机梯度下降（SGDR）使用差异学习率的迁移学习让计算机看得比人类更好 Dropout [04:59] learn = C 阅读全文

摘要： 原文：Deep Learning 2: Part 1 Lesson 3 作者：Hiromi Suenaga 课程论坛 学生创建的有用材料： AWS 操作方法TMUX第 2 课总结学习率查找器PyTorch学习率与批量大小误差表面的平滑区域与泛化5 分钟搞定卷积神经网络解码 ResNet 架构另一个 阅读全文