Python 程序员深度学习的“四大名著”： 这四本书着实很不错！我们都知道现在机器学习、深度学习的资料太多了，面对海量资源，往往陷入到“无从下手”的困惑出境。而且并非所有的书籍都是优质资源，浪费大量的时间是得不偿失的。 给大家推荐这几本好书并做简单介绍： 1、《Deep Learning with ...
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2020-06-27 20:04:15
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1. 数据挖掘需要哪些基本的技术 统计学知识和技术（Statistical Techniques） 可视化的画图展示技术（Visualization Tchniques）：比如可以利用相关软件来画出柱状图、散点图等等 一些常用的数据挖掘技术. KNN K紧邻算法 常用数据挖掘建模技术 2.常用数据挖 ...
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2020-06-27 17:30:38
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一个比较高质量的参考语雀网站 https://www.yuque.com/angsweet/machine-learning/jian-jie 线代高数概率论高数，微积分，线代，概率论，运筹学（优化） 微积分、线性代数、概率与统计、矩阵和数值分析、优化方法线代，微积分，概率论，数理统计，一些算法思想 ...
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2020-06-27 11:57:41
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AI这个词相信大家都非常熟悉，近几年来人工智能圈子格外热闹，光是AlphoGo就让大家对它刮目相看。今天小天就来跟大家唠一唠如何进军人工智能的第一步——机器学习。 在机器学习领域，Python已经成为了主流。一方面因为这门语言简单易上手，另一方面是因为Python有足够完善的库可以调用，能为我们节省 ...
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2020-06-27 11:55:04
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监督学习（Supervised Learning） 添加标签，手把手训练。 比如线性回归算法。 半监督学习（Semi-supervised Learning） 非监督学习（Unsupervised Learning） 通过有标签或没标签的数据集，让机器自己去找出规律。比如分类算法。 结构化学习（St ...
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2020-06-26 18:40:25
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感觉用Anconda安装TF2.X.X太麻烦了，软件体积还大，因此打算用pip直接安装。 一、安装准备 1.1环境要求： python3.5-3.7 pip版本大于19 virtualenv 环境 环境的检测： python --version pip --version virtualenv -- ...
blog翻译。原blog：https://keon.github.io/deep-q-learning/ 强化学习 强化学习是一种允许你创造能从环境中交互学习的AI agent 的机器学习算法。就跟我们学习骑自行车一样，这种类型的AI通过试错来学习。如上图所示，大脑代表AI agent并在环境中活动 ...
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2020-06-26 01:13:31
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对抗训练 对抗训练是防御对抗样本攻击的一种方法。将对抗样本和正常样本一起训练是一种有效的正则化，可以提高模型的准确度，同时也能有效降低对抗样本的攻击成功率。不过这种防御也只是针对同样用来产生训练集中的对抗样本的方法。 探索网络对底层任务的理解层次，通过对抗训练减少原有独立同分布的测试集的错误率——在 ...
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2020-06-25 23:23:40
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一.python问题 问题1：Pandas创建多列函数在jupyter下,需要独立的单元格才能创建成功 问题2：数据挖掘与分析之4分位数 四分位数计算所遇到的问题，怎么利用索引+1来显示numpy内对应的数值？ 解决思路：如上图，我们现在已经有了Q3，Q1的位置值（索引值）6 & 2，利用for循环 ...
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2020-06-25 21:48:50
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朴素：在给定类别的情况下，各个特征相互独立 贝叶斯公式：P(A|B)=P(A)P(B|A)/P(B) 朴素贝叶斯：P(特征|类别)=P(特征)P(类别|特征)/P(类别) 核心思想：算一下概率，那种类别概率大，就分为那种类别。 在scikit-learn中的实现： 1.高斯贝叶斯：数据集符合高斯（正 ...
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2020-06-25 12:11:08
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