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深度強化學(xué)習(xí)筆記強化學(xué)習(xí)的模型 機器學(xué)習(xí)分類 機器學(xué)習(xí)可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)（Supervised Learning）裂允、非監(jiān)督學(xué)習(xí)（Unsupervised Lear...
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tensorflow2 基礎(chǔ)知識及練習(xí)搭建網(wǎng)絡(luò)
創(chuàng)建 tensor 查看 tensor 位置 查看維度數(shù)目 查看形狀 查看數(shù)據(jù)類型 查看形狀和類型 判斷是否為tensor 轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型 lis...
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merge和concat
merge 通過pandas或DataFrame的merge方法狮辽，可以進行兩個DataFrame的連接沉衣，這種連接類似于SQL中對兩張表進行的jo...
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面試：一.特征工程與模型評估
??俗話說阁苞，“巧婦難為無米之炊”。在機器學(xué)習(xí)中凡简，數(shù)據(jù)和特征便是“米”贬墩，模型和算法則是“巧婦”。沒有充足的數(shù)據(jù)拇惋、合適的特征周偎，再強大的模型結(jié)構(gòu)也無法...
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一.散點圖在Python中進行可視化，我們需要的是這些庫：matplotlib：python中自帶的撑帖，也是最常用的可視化工具包蓉坎，在Jupyter中甚至可以...
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-LeNet5、AlexNet胡嘿、VGGNet蛉艾、GoogleNet、ResNet原理及tensorflow2實現(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)中為什么要標準化 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年伺通，Alex Krizhevsky箍土、Ilya Sutskever在多倫多大學(xué)Geoff Hinton的實驗室設(shè)計出了一個深層的卷積神經(jīng)網(wǎng)...
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【學(xué)習(xí)一下】借鑒InceptionNet思想，實現(xiàn)圖片分類
2014年罐监，ImageNet挑戰(zhàn)賽(ILSVRC14)中吴藻，GoogLeNet(InceptionNet v1)獲得了第一名、VGG獲得了第二名弓柱，...
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集成學(xué)習(xí)將數(shù)據(jù)投影到高維建模
我們知道沟堡，運用核方法可以將低維的數(shù)據(jù)集映射到高維中，除了核方法矢空，還可以利用集成學(xué)習(xí)將已知的樣本集映射到高維中航罗，從而讓高維的數(shù)據(jù)更好的分類。 建模...