dot運(yùn)算 numpy官方文檔上所寫(xiě)： 如果 a 和 b都是 1-D arrays,它的作用是計(jì)算內(nèi)積粥谬。(不進(jìn)行復(fù)共軛) 如果 a 和 b 是 2-D arrays, 作用是...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：河南
-
numpy dot撑碴，* 诺祸，multiply區(qū)別
-
Pandas合并和組合操作在實(shí)際應(yīng)用中叮阅，pandas的concat/merge方法以及groupby方法用的比較多衷掷，這里通過(guò)實(shí)例進(jìn)行簡(jiǎn)要的介紹琳彩，本次內(nèi)容主要介紹合并方法笋籽。內(nèi)容翻譯自：http://pa...
-
TensorFlow從1到2 - 1 - 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TensorFlow從0到N專(zhuān)題入口 上一主題《TensorFlow從0到1》介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念與其TensorFlow實(shí)現(xiàn)蹦漠，主要基于淺層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，即只包含一個(gè)隱藏層...
-
[NL系列] RNN & LSTM 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及應(yīng)用這篇是 The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks（by Andrej Karpathy干签，Stan...
-
TensorFlow從0到1 - 19 - 回顧《TensorFlow從0到1》就要結(jié)束了津辩。 3條主線 這個(gè)部分共包含18篇文章，4萬(wàn)余字（簡(jiǎn)書(shū)的嚴(yán)格統(tǒng)計(jì)不到4萬(wàn)）容劳〈兀總的來(lái)說(shuō)，它無(wú)外乎兩方面內(nèi)容：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)竭贩，及其Tens...
-
Pandas組合操作
在上一篇文章中介紹了panda合并操作的主要用法（http://www.reibang.com/p/fe47c70d31f9）蚜印，本篇將給大家介紹pandas的另一個(gè)常用的操...
-
機(jī)器學(xué)習(xí)性能評(píng)估指標(biāo)匯總跑完分類(lèi)模型（Logistic回歸、決策樹(shù)留量、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）窄赋，我們經(jīng)常面對(duì)一大堆模型評(píng)估的報(bào)表和指標(biāo),如ACC哟冬、ROC、AUC等忆绰，對(duì)以上提到的各個(gè)評(píng)估指標(biāo)逐一點(diǎn)評(píng)浩峡，并力圖表明： ...
