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文章/答案/技术大牛

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小鹏的专栏

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根据已给字符数据，训练逻辑回归、随机森林、SVM，生成ROC和箱线图

代码下载：here。已知训练数据如下：预处理代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on 2017 11.17 @author: liupeng """

2018-01-09

1.7K0

tensorflow_cookbook--preface

本文介绍了TensorFlow的基础知识，并通过多个示例来演示了如何使用TensorFlow来解决不同的机器学习问题。其中包括线性回归、支持向量机、最近邻方法、神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。文章还介绍了TensorFlow的高级用法，包括生产环境、多GPU和多节点设置等。

2018-01-09

2.4K0

Pandas处理csv表格

该文介绍了如何使用Pandas库对CSV文件进行数据处理和操作，包括读取CSV文件、处理缺失值、数据类型转换、数据筛选和排序、数据分组和统计等。同时，还介绍了如何使用Pandas进行数据预处理，包括数据标准化、数据编码、特征提取和特征选择等。最后，通过一个具体的示例，演示了如何使用Pandas进行数据分析和处理，并生成了对应的CSV文件。

2018-01-09

3.1K0

人脸检测——滑动窗口篇（训练和实现）

该文章介绍了如何使用深度学习实现人脸检测和识别。首先介绍了基于深度学习的人脸检测技术，包括基于Haar特征的级联分类器、Dlib库、人脸检测框架等。然后介绍了基于深度学习的人脸识别技术，包括DeepFace、FaceNet、ArcFace等。最后介绍了如何基于深度学习实现人脸检测和识别的应用，包括人脸门禁、人脸签到、人脸支付等。

2018-01-09

2.1K0

安装和使用NLTK分词和去停词

本文介绍了如何安装和使用NLTK分词器以及解决分词过程中出现的问题。首先，作者指出了NLTK分词器的重要性，然后介绍了在Python中使用NLTK分词器的方法，包括安装NLTK、使用NLTK进行分词和去停用词以及解决缺少资源的问题。通过使用NLTK分词器，可以更高效地处理文本数据。

2018-01-09

1.4K0

sklearn查看数据分布

该文章介绍了如何使用 scikit-learn 库进行 iris 数据集的分类，包括数据的预处理和模型的训练。作者使用了 k-近邻算法和逻辑回归算法进行分类，并比较了两种不同的降维方法：PCA 和 Incremental PCA。文章还介绍了一些有用的可视化技巧，以帮助更好地理解分类结果。

2018-01-09

1.7K0

MovingAverage-滑动平均

本文通过介绍MovingAverage和MovingMedian两种移动平均线算法，探讨了如何在不同的场景下使用它们。首先介绍了MovingAverage算法的基本概念和应用，然后详细阐述了MovingMedian算法的原理和优缺点。最后通过一个具体的例子，展示了如何在实际应用中使用这两种算法，以及它们对数据分析和预测的贡献。

2018-01-09

8360

语音信号生成语谱图

2018-01-09

1.5K0

可视化Google Inception V3模型的网络结构

本文介绍了如何可视化Google Inception V3模型的网络结构，并使用TensorBoard进行模型的分析和可视化。首先介绍了Inception V3模型的基本情况和应用，然后使用TensorFlow实现了模型的导入和可视化。通过TensorBoard可以查看模型的各个层的参数和激活情况，并可以查看每个卷积核的尺寸和数量等。通过这些可视化手段，可以更方便地理解和调试模型的网络结构，从而更好地应用模型进行图像分类等任务。

2018-01-09

1.7K0

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