算法崗位筆試題舉例(計算機視覺方向) 一 填空部分 1TB代表的字節(jié)數(shù)量是______任内。 2^40 解析:1TB=10...
本篇文章的靈感主要來源于網(wǎng)上各種各樣的關于自然語言分析的教程尊搬。曾記得我N年前讀過《完美世界》台颠。突然有種想分析其人物關系的沖動罐韩。當然現(xiàn)在我已經(jīng)對里面主人公忘得一干二凈畦木,正好排除...
word_index 的含義就是將其轉(zhuǎn)換為索引笨觅,舉個簡單的例子:‘i hate you’這段話使用word_index就可以變成{'i':1,'hate':2,‘you’:3}
基于LSTM對IMDB數(shù)據(jù)集進行情感分析本篇文章的靈感主要來自于Kaggle上的一個叫做Sentiment analysis on IMDB movie reviews比賽绞绒。同時采用了IMDB數(shù)據(jù)集婶希。想要該數(shù)據(jù)集的...
本篇文章的靈感主要來自于Kaggle上的一個叫做Sentiment analysis on IMDB movie reviews比賽。同時采用了IMDB數(shù)據(jù)集蓬衡。想要該數(shù)據(jù)集的...
@skyline_hyc 因為算法是個black box 所以最終結(jié)果不一樣也是很正常的喻杈。但是如果差距過大就有可能是中間操作有可能有些問題
分析員工將來是否離職在本次案例中,我所需要做的便是通過已有的信息進行預測員工未來的動向狰晚,即判斷該員工未來是否會離職筒饰。 satisfaction_level:表示該員工對公司的滿意度。last_e...
本篇文章的靈感主要來源2017武漢市共享單車出行報告內(nèi)容解讀的炫目的展示壁晒。諸位想觀看該報告的話可以點擊上述鏈接瓷们。 ??其實我不是故意鴿了那么久的。這距離我上次的簡書文章已經(jīng)快...
本篇文章的靈感來源于 han xiaoyang大神博主的博文,當然同時運用了kaggle的有關泰坦尼克號的數(shù)據(jù)携取。畢竟沒有數(shù)據(jù)就沒有研究嘛攒钳。。雷滋。 ??現(xiàn)在就讓我們進行本次的預測...
@齊天大圣李圣杰 其實matlibplot就可以
從拉勾網(wǎng)分析數(shù)據(jù)挖掘崗位這篇博文的靈感來自于EdvardHua惊豺,因為看到該大牛作者用R進行分析數(shù)據(jù)挖掘崗位的相關信息燎孟。但是作為對R不是很熟悉的人來說,理解起來甚是困難尸昧,同時我也對其數(shù)據(jù)集進行進一步的...
@志明S 恩揩页。
拉勾網(wǎng)弄的
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@znlyn 在這片博文里每張圖我都寫了對應的代碼幢妄。你應該能看到才對……
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@znlyn 這個是用代碼寫出來的忍法。python
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@星星之火2017 失敬失敬
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“想象力比知識更重要输莺,因為知識局限于我們已經(jīng)知道和理解的事物,而想象力擁抱整個宇宙裸诽,和我們未來希望知道和理解的所有事物嫂用。真正的智慧不是知識而是想象力≌啥”?(1879 年3月1...
@flyred 謝謝嘱函,這篇博文可以提神我就知足了
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@flyred 確實是這樣蓄氧。我本身是一個計算機的研究生函似。但是如果數(shù)學專業(yè)研究生跨專業(yè)到計算機那學習效率簡直不要太快。
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@flyred 數(shù)學出身在數(shù)據(jù)挖掘方面很占優(yōu)勢的蔑担。因為我身邊的大牛很多都與數(shù)學有關系本人很是羨慕
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