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    深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)筆記

    強(qiáng)化學(xué)習(xí)的模型 機(jī)器學(xué)習(xí)分類 機(jī)器學(xué)習(xí)可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)(Supervised Learning)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)(Unsupervised Lear...

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  • 面試:一.特征工程與模型評估

    ??俗話說塔次,“巧婦難為無米之炊”方篮。在機(jī)器學(xué)習(xí)中,數(shù)據(jù)和特征便是“米”励负,模型和算法則是“巧婦”藕溅。沒有充足的數(shù)據(jù)、合適的特征继榆,再強(qiáng)大的模型結(jié)構(gòu)也無法...

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    一.散點(diǎn)圖

    在Python中進(jìn)行可視化巾表,我們需要的是這些庫:matplotlib:python中自帶的,也是最常用的可視化工具包略吨,在Jupyter中甚至可以...

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    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-LeNet5集币、AlexNet、VGGNet翠忠、GoogleNet鞠苟、ResNet原理及tensorflow2實(shí)現(xiàn)

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1. 預(yù)備知識 1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中為什么要標(biāo)準(zhǔn)化 原因在于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程本質(zhì)就是為了學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分布,一旦訓(xùn)練數(shù)據(jù)與測試數(shù)據(jù)的分布不...

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    GoogleNet-InceptionNet(v1,v2,v3,v4)

    2012年负间,Alex Krizhevsky偶妖、Ilya Sutskever在多倫多大學(xué)Geoff Hinton的實(shí)驗(yàn)室設(shè)計(jì)出了一個深層的卷積神經(jīng)網(wǎng)...

  • 【學(xué)習(xí)一下】借鑒InceptionNet思想,實(shí)現(xiàn)圖片分類

    2014年政溃,ImageNet挑戰(zhàn)賽(ILSVRC14)中趾访,GoogLeNet(InceptionNet v1)獲得了第一名、VGG獲得了第二名董虱,...

  • 集成學(xué)習(xí)將數(shù)據(jù)投影到高維建模

    我們知道扼鞋,運(yùn)用核方法可以將低維的數(shù)據(jù)集映射到高維中,除了核方法愤诱,還可以利用集成學(xué)習(xí)將已知的樣本集映射到高維中云头,從而讓高維的數(shù)據(jù)更好的分類。 建模...

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