因為工程代碼的需求肛宋，在讀取數(shù)據(jù)的時候返回的是兩個獨立的list型扼睬。 有的需要的是獨立的list型袒哥，但是由于第三方庫的限制，有的數(shù)據(jù)類型必須是pandas的Dataframe數(shù)...
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python將兩個list型轉化成pandas的Dataframe數(shù)據(jù)格式
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時序差分算法(Temporal-Difference Learning)概述 時序差分算法是一種無模型的強化學習算法盆赤。它繼承了動態(tài)規(guī)劃(Dynamic Programming)和蒙特卡羅方法(Monte Carlo Methods)的優(yōu)點阻塑，從而對...
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bootstrapping簡介蒙特卡洛方法 假設f(x)是一個密度函數(shù)，F(xiàn)(x)=P(X<x)那么诚撵，我們想知道該密度函數(shù)的某一特征 比方說我們想知道期望缭裆，但是這個積分在數(shù)學上計算比較困難 那么我們對f(x...
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微平均micro,宏平均macro計算方法
前言 F1是我們常用的衡量指標,不知道有多少同學和我一樣,對micro macro一直似懂非懂,于是今天手動算了一下,分享給大家~ 相信大家看了就明白了 本文的前提是,讀者已...
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Mac 下conda命令
anaconda官網(wǎng)下載比較慢，推薦清華鏡像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ conda 命令不...
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Transformer 修煉之道（一）砾脑、Input EmbeddingAttention is All You Need[https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf] Date: 2020/06/12 Author...
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Navicat破解版以及注冊碼【轉】
Navicat破解版以及注冊碼從以下百度云鏈接獲取Navicat破解版壓縮包https://pan.baidu.com/s/1nvIIOad注冊碼：NAVN-LNXG-XHH...
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自然語言處理N天-使用Pytorch實現(xiàn)Transformer第一節(jié)從今天開始硕噩，我會再看一遍Transformer（這是第3遍了吧……）假残。這次是依據(jù)Transformer 模型的 PyTorch 實現(xiàn)進行學習，再梳理一下Transformer...
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Python操作MongoDB
官方文檔：http://www.mongoing.com/docs/ 文檔 MongoDB是一個面向文檔的數(shù)據(jù)庫舉例：{“foo”:3, “greeting”:“Hello,...
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貝葉斯估計、最大似然估計辉懒、最大后驗概率估計文章作者：Tyan博客：noahsnail.com[http://noahsnail.com] | CSDN[http://blog.csdn.net/quincuntial...
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Flask request獲取參數(shù)問題學習Flask差不多兩個月了阳惹，說起來主要是為了幫忙做一個外包。整個過程就是不斷調整需求眶俩，看書莹汤，查文檔，實踐的循環(huán)颠印。參考書主要是安道翻譯《Flask Web開發(fā)：基于P...
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Kaggle | （一）入門指南
一纲岭、Kaggle是什么？ Kaggle成立于2010年线罕，是一個進行數(shù)據(jù)發(fā)掘和預測競賽的在線平臺止潮。從公司的角度來講，可以提供一些數(shù)據(jù)钞楼，進而提出一個實際需要解決的問題喇闸；從參賽者的...
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【譯】理解LSTM（通俗易懂版）循環(huán)神經網(wǎng)絡（Recurrent Neural Networks） 人對一個問題的思考不會完全從頭開始。比如你在閱讀本片文章的時窿凤，你會根據(jù)之前理解過的信息來理解下面看到的文字...
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關于Policy Gradient的理解
雖然前段時間稍微了解過Policy Gradient仅偎，但后來發(fā)現(xiàn)自己對其原理的理解還有諸多模糊之處，于是希望重新梳理一番雳殊。Policy Gradient的基礎是強化學習理論橘沥，...
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簡單認識Adam優(yōu)化器基于隨機梯度下降（SGD）的優(yōu)化算法在科研和工程的很多領域里都是極其核心的。很多理論或工程問題都可以轉化為對目標函數(shù)進行最小化的數(shù)學問題夯秃。 按吳恩達老師所說的座咆，梯度下降（Gr...
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如何選擇優(yōu)化器 optimizer在很多機器學習和深度學習的應用中，我們發(fā)現(xiàn)用的最多的優(yōu)化器是 Adam仓洼，為什么呢介陶？ 下面是 TensorFlow 中的優(yōu)化器，https://www.tensorflow.o...
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