sklearn之train_test_split()函数各参数含义（非常全）在机器学习中，我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”，从sklearn.model_selection中调用train_test_split函数 简单用法如下：X_tra...

PythonSklearn.metrics简介及应用示例利用Python进行各种机器学习算法的实现时，经常会用到sklearn（scikit-learn）这个模块/库。无论利用机器学习算法进行回归、分类或者聚类时，评价指标，即检验机器学习模型效果的定量指标，都是一个不可避免且十分重要的问题。因此，结合scikit-le...

2019-04-08 13:25:17在实践中，很少有人从头开始训练整个卷积网络（随机初始化），因为拥有足够大小的数据集是相对罕见的。相反，通常在非常大的数据集（例如ImageNet，其包含具有1000个类别的120万个图像）上预先训练ConvNet，然后使用预训练好的ConvNet作为感兴趣的任务的参数初始...

#1.通过TFLearn的API定义卷机神经网络。importtflearnimporttflearn.datasets.mnistasmnistfromtflearn.layers.convimportconv_2d,max_pool_2dfromtflearn.layers.estimatorimportregre...

https://www.python.org/downloads/release/python-365/选择windows64位版本包下载，安装首页勾选“addtopath”，第二页安装选项的pip一般默认勾选确认即可，直接安装到底，成功后，Win+Rcmd下输入python显示版本，输入pip...

一、引言    前面我们谈论到的算法都是在给定(x)的情况下直接对(p(y|x;heta))进行建模。例如，逻辑回归利用(h_heta(x)=g(heta^Tx))对(p(y|x;heta))建模，这类算法称作判别学习算法。    考虑这样...

 　　jQuery提供了简单的方法来向选择器(对应页面上的元素)绑定事件处理器(eventhandlers).　　当一个事件发生,提供的function就被执行,在方法里面,this代表当前的元素.　　这些事件通常是由于用户和页面的交互而被激发,比如文字输入到表单元素,鼠标指针移动等.也有一些情况,比如页面l...

1、函数原型及参数说明classsklearn.decomposition.PCA(n_components=None,copy=True,whiten=False)参数说明：n_components: 意义：PCA算法中所要保留的主成分个数n，也即保留下来的特征个数n类型：int或者string，缺省时默认...

最后修改于：2017-2-8操作系统：Windows1064位1、安装python前往https://www.python.org/downloads/下载对应操作系统的版本，笔者下载了64位的python2.7.13,下载完直接点击安装。安装完需要将安装路径添加到系统Path环境变量，同时添加Scripts文件夹，用...

　　在机器学习中，我们经常会分类为有监督学习和无监督学习，但是尝尝会忽略一个重要的分支，强化学习。有监督学习和无监督学习非常好去区分，学习的目标，有无标签等都是区分标准。如果说监督学习的目标是预测，那么强化学习就是决策，它通过对周围的环境不断的更新状态，给出奖励或者惩罚的措施，来不断调整并给出新的策略。简单来说，就像小...

defget_model(width,height,classes=40):#TODO,modifymodel#Building'VGGNetwork'network=input_data(shape=[None,width,height,1])#ifRGB,224,224,3network=conv_2d(netwo...

学了两天，终于把基本命令学完了，掌握以后可以当半个程序员了♪(^∇^*)此文是一篇备忘录或者查询笔记，如果哪位大佬看上了并且非常嫌弃的话，还请大佬不吝赐教，多多包涵以下是我上课做的一些笔记，非常的凌乱，(⊙﹏⊙)反正是留给自己看的Day1学习：以Ubuntu为例子Ctrl+Shift+‘+&rs...

译自：http://sebastianruder.com/multi-task/1.前言在机器学习中，我们通常关心优化某一特定指标，不管这个指标是一个标准值，还是企业KPI。为了达到这个目标，我们训练单一模型或多个模型集合来完成指定得任务。然后，我们通过精细调参，来改进模型直至性能不再提升。尽管这样做可以针对一个任务得...

接触深度学习以来一直接触的概念都是回归，分类，偶尔接触到结构化学习的概念，似懂非懂的糊弄过去，实在是不负责的表现翻阅维基百科https://en.wikipedia.org/wiki/Structured_prediction，有些理解了相比于回归，输出一个标量或者预测，输出一个向量，结构化学习的输出更加复杂，可以是图...

这一个多周忙别的事去了，忙完了，接着看讲义~这章讲的是深度网络（DeepNetwork）。前面讲了自学习网络，通过稀疏自编码和一个logistic回归或者softmax回归连接，显然是3层的。而这章则要讲深度（多层）网络的优势。DeepNetwork：为什么要使用深度网络呢？使用深度网络最主要的优势在于，它能以简洁的方...