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  • 機(jī)器學(xué)習(xí)復(fù)習(xí)總結(jié)

    最近對(duì)常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了復(fù)習(xí)醇坝。再次學(xué)習(xí)這些內(nèi)容挖滤,對(duì)其中部分內(nèi)容虽界,有了更深的認(rèn)識(shí)。因?yàn)樽罱恢倍荚趶?fù)習(xí)滤祖,也沒有進(jìn)行總結(jié)。所以沒有什么實(shí)質(zhì)性的...

  • 2019年2-4月計(jì)劃

    因?yàn)閯偟焦荆瑳]有學(xué)習(xí)很多新的內(nèi)容溉跃,所有暫時(shí)先灌灌水吧。2019年告抄,2撰茎、3、4月主要的計(jì)劃如下打洼。 1.復(fù)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí) 對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的各類算法龄糊,以...

  • keras中關(guān)于輸入尺寸、LSTM的stateful問題

    補(bǔ)充:return_sequence,return_state都是針對(duì)一個(gè)時(shí)間切片(步長(zhǎng))內(nèi)的h和c狀態(tài)募疮,而stateful是針對(duì)不同的batc...

    2.7 7892 0 13
  • LR和SVM的聯(lián)系與區(qū)別

    LR與SVM都是機(jī)器學(xué)習(xí)中經(jīng)常會(huì)用到的算法§懦停現(xiàn)在想深入了解每種模型直接的異同,提升自身水平阿浓。找到一個(gè)博客解釋的比較好:博客:LR與SVM的異同他嚷。...

  • 機(jī)器學(xué)習(xí)調(diào)參之貝葉斯優(yōu)化

    一、簡(jiǎn)介 貝葉斯優(yōu)化用于機(jī)器學(xué)習(xí)調(diào)參芭毙,主要思想是筋蓖,給定優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)(廣義的函數(shù),只需指定輸入和輸出即可稿蹲,無需知道內(nèi)部結(jié)構(gòu)以及數(shù)學(xué)性質(zhì))扭勉,通過不...

    2.3 8912 1 10
  • 小波變換學(xué)習(xí)-pywavelets

    最近正在學(xué)習(xí)音頻方面的項(xiàng)目,涉及到了小波變換的內(nèi)容苛聘。pywavelets是其中一個(gè)比較常見的小波模塊涂炎。復(fù)現(xiàn)了下其他博客如下:小波變換-pytho...

  • 時(shí)間序列(time series)系列2—Prophet

    1.Prophet簡(jiǎn)介 Prophet是Facebook開源的一個(gè)關(guān)于時(shí)間序列的框架忠聚。Prophet功能完善,既可以做未來預(yù)測(cè)唱捣,也可以填補(bǔ)缺失值...

  • 時(shí)間序列(time series)系列1—簡(jiǎn)介

    一两蟀、簡(jiǎn)介 筆者在工作中,接觸到了客流數(shù)據(jù)震缭,網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量數(shù)據(jù)等赂毯,零零散散的對(duì)時(shí)間序列分析方法進(jìn)行了學(xué)習(xí)和實(shí)踐。在平時(shí)的工作中拣宰,大多數(shù)公司都會(huì)有很多時(shí)序...

  • 利用keras搭建CNN完成圖片分類

    一党涕、簡(jiǎn)介 本文旨在通過一些簡(jiǎn)單的案例,學(xué)習(xí)如何通過keras搭建CNN巡社。從數(shù)據(jù)讀取膛堤,數(shù)據(jù)處理,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建晌该,模型訓(xùn)練等肥荔。本文也是參考其他博主的文...

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