#####前面提到，应用sklearn中的pipeline机制的高效性；本文重点讨论pipeline与网格搜索在机器学习实践中的结合运用： ##结合管道和网格搜索以调整预处理步骤以及模型参数 一般地，sklearn中经常用到网格搜索寻找应用模型的超参数；实际上，在训练数据被送入模型之前，对数据的预处 ...
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2021-02-22 12:24:09
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已知数据：底图图斑A，更新图斑B 使用软件：ArcMap 要求：将B于A合并为一个图斑。A与B不能重叠，重叠处以A为基准切割B图斑。 下面开始操作： 1、 将数据集中的图斑A、B添加到数据框内 打开腾讯新闻，查看更多图片 > 2、 右击数据集新建拓扑全选—两个图斑 添加规则为A不能与B重叠 3、 将 ...
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2021-02-22 11:48:49
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tomcat 启动tomcat cd /usr/tomcat/apache-tomcat-7.0.57/bin/ ./startup.sh 停止tomcat ./shutdown.sh 查看tomcat日志信息 tail -200f /usr/tomcat/apache-tomcat-7.0.57/ ...
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2021-02-20 11:58:57
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1 案例背景 2 任务说明 3 准备工作 4 数据集描述 5 时序分析流程 ...
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2021-02-18 12:54:17
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自动编码机更像是一个识别网络，只是简单重构了输入。而重点应是在像素级重构图像，施加的唯一约束是隐藏层单元的数量。 有趣的是，像素级重构并不能保证网络将从数据集中学习抽象特征，但是可以通过添加更多的约束确保网络从数据集中学习抽象特征。 稀疏自编码器（又称稀疏自动编码机）中，重构误差中添加了一个稀疏惩罚 ...
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2021-02-17 14:16:41
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多机多卡训练基本原理 在工业实践中，许多较复杂的任务需要使用更强大的模型。强大模型加上海量的训练数据，经常导致模型训练耗时严重。比如在计算机视觉分类任务中，训练一个在ImageNet数据集上精度表现良好的模型，大概需要一周的时间，需要不断尝试各种优化的思路和方案。如果每次训练均要耗时1周，这会大大降 ...
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2021-02-16 11:42:40
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实现前缀树 知识点 Trie (发音为 "try") 或前缀树是一种树数据结构，用于检索字符串数据集中的键。 常见的应用场景有： 自动补全 拼写检查 IP路由（最长前缀匹配） 打字预测 示例 实现 Trie (前缀树) class TrieNode { private final int R = 2 ...
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2021-02-15 12:42:37
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tensorboard展示网络结构 代码 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.compat.v1.disable_eager_execution() #载入数据集 ...
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2021-02-01 12:26:02
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TensorFlow损失函数 正如前面所讨论的，在回归中定义了损失函数或目标函数，其目的是找到使损失最小化的系数。本文将介绍如何在 TensorFlow 中定义损失函数，并根据问题选择合适的损失函数。 声明一个损失函数需要将系数定义为变量，将数据集定义为占位符。可以有一个常学习率或变化的学习率和正则 ...
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2021-01-30 12:19:01
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01.note 一.不用pytorch的module模型手写简单的线性问题 1）输入train_data和test_data #1.输入数据集 inputs = np.array([[73, 67, 43], [91, 88, 64], [87, 134, 58], [102, 43, 37], [ ...
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2021-01-30 12:05:31
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