本文主要总结集成学习（ensemble learning）中一大类boosting模型--梯度提升。主要包括GBDT, XGBoost, LightBoost, CatBoost 这4种模型的原理，以及关于这4个模型的简单示例。 ...
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2020-09-08 20:50:31
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郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Abstract 强大的人工智能（AI）的出现为神经科学定义了新的研究方向。 迄今为止，这项研究主要集中于在诸如图像分类等任务中使用监督学习训练的深度神经网络。 但是，到目前为止，人工智能领域还有另一个领域受到了神经科学家的关注，但可能具 ...
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2020-09-04 17:42:31
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问题情形 使用Python SDK在连接到数据库后，连接数据库获取数据成功，但是在Pandas中用 to_sql 反写会数据库时候报错。错误信息为：ProgrammingError: ('42000', "[42000] [Microsoft][SQL Server Native Client 11 ...
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2020-08-28 15:02:00
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简介 https://github.com/fanqingsong/machine_learning_system_on_spark a simple machine learning system demo, for ML study. Based on machine_learning_syst ...
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2020-08-27 11:48:09
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上篇文章 强化学习——时序差分 (TD) SARSA and Q-Learning 我们介绍了时序差分TD算法解决强化学习的评估和控制问题，TD对比MC有很多优势，比如TD有更低方差，可以学习不完整的序列。所以我们可以在策略控制循环中使用TD来代替MC。优于TD算法的诸多优点，因此现在主流的强化学习 ...
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编程语言 时间：
2020-08-10 15:45:57
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原文：Deep Learning with TensorFlow Second Edition 协议：CC BY-NC-SA 4.0 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3.c 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 ...
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2020-08-06 20:42:18
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上一讲笔者和大家简单介绍了强化学习的相关概念，了解了Q-Learning算法及其简单实现实例。本节笔者将在上一讲的基础上，将强化学习回归到深度学习的主题上。 深度强化学习 强化学习+深度学习的一个结果就是形成了深度强化学习这样的新领域，本节我们先简单介绍一下深度强化学习，然后来看一下深度神经网络是如 ...
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2020-08-05 14:24:05
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零、背景及引言 本文是对Sequence to Sequence Learning with Neural Networks文章阅读后的总结。 在不同的学习任务中，传统深度神经网络（DNN）是表现不错的强力模型，如在图像分类、语音识别领域，但DNN由于不能适应输入输出不固定的情况，导致其不能够用于序 ...
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Web程序 时间：
2020-08-03 00:46:35
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(ll_env)learning_log$ pip install Django 执行该命令，始终报错，如上图 解决方法如下： pip install -i http://pypi.douban.com/simple djanggo 结果： ...
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2020-07-28 14:04:44
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1. fasttext 参数含义 - input # training file path (required) 训练文件路径（必须）<br> - lr # learning rate [0.1] 学习率 default 0.1<br> - dim # size of word vectors [1 ...
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2020-07-28 00:30:47
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