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机器学习实践二三事

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sklearn中的nearest neighbor
本文介绍了KNN算法在机器学习中的原理、应用场景和实现方法。主要包括KNN算法的基本原理,如k近邻算法、k-NN算法、k-Nearest Neighbors算法;分类和回归问题的应用场景;以及KNN算法的实现,包括支持向量机、朴素贝叶斯、决策树、随机森林等分类算法的实现。同时,还提供了KNN算法在回归问题中的实现方法。
GavinZhou
2018-01-02
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ResNet && DenseNet(原理篇)
本文主要介绍了两种深度神经网络模型:ResNet和DenseNet,以及它们在图像分类任务中的表现。ResNet通过引入残差连接来缓解梯度消失问题,从而加深网络结构。DenseNet则是通过密集连接的方式,将每个层的特征图都连接到后续层中,从而提高网络的性能。实验结果表明,DenseNet在Cifar10分类任务中取得了与ResNet相近的优异表现。
GavinZhou
2018-01-02
1.4K0
Shell && Vim快捷键
本文介绍了Shell和Vim两种编辑器的常用快捷键,以便于提高编辑效率。主要包括Shell中的Ctrl-a、Ctrl-e、Ctrl-f、Ctrl-b、Ctrl-n、Ctrl-p、Ctrl-j、Ctrl-h、Ctrl-l、Ctrl-d、Ctrl-t等快捷键,以及Vim中的参考快捷键。
GavinZhou
2018-01-02
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Vim常用快捷键
本文介绍了Vim常用快捷键,包括移动光标、删除、复制粘贴、撤销和查找等操作。
GavinZhou
2018-01-02
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Hadoop之--集群环境搭建
GavinZhou
2018-01-02
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Numpy使用4
本文介绍了Numpy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn四个常用的Python库在数据探索、数据处理、数据可视化、机器学习方面的应用。这些库为数据分析提供了强大的支持,使数据处理变得更加简单和高效。
GavinZhou
2018-01-02
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Python-OpenCV(1)
本文介绍了如何使用Python和OpenCV库进行数字图像处理,包括图像的读取、显示、保存以及基本的图像处理操作,如直线、圆、矩形、椭圆的绘制,还有文字输入等。此外,还介绍了OpenCV中的绘图函数,包括直线、圆、矩形、椭圆等基本形状的绘制,以及输入文字的操作。
GavinZhou
2018-01-02
1.2K0
Caffe中均值文件的问题
本文主要介绍了在Caffe中进行均值文件转换的方法和具体实现。首先介绍了Caffe中对于均值文件的常用形式,然后详细阐述了将均值文件从binaryproto格式转换为npy格式的过程,最后通过实际测试证明了这种方法的有效性和正确性。
GavinZhou
2018-01-02
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