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自然语言处理 | 使用Spacy 进行自然语言处理(二)
其他
上次我们简单介绍了Spacy,学习了它的安装以及实体识别等基本的方法。今天我继续给大家介绍一下它的其他功能如何操作,主要有词性还原,词性标注,名词块识别,依存分析等内容。废话不多说,直接看代码。
用户1622570
2018-09-14
2.2K
0
[编程经验] Python中使用selenium进行动态爬虫
其他
Hello,大家好!停更了这么久,中间发生了很多事情,我的心情也发生了很大的变化,看着每天在增长的粉丝,实在不想就这么放弃了,所以以后我会尽量保持在一周一篇的进度,与大家分享我的学习点滴,希望大家可以继续支持我,我会努力滴!
用户1622570
2018-09-14
3.8K
1
[编程经验] Pandas中比较好用的几个方法
其他
话说我现在好久不做深度学习的东西了,做了一段时间是的NLP,以为可以去尝试各种高大上的算法,然而现在还并没有,反而觉得更像是做数据挖掘的。。平时遇到的比较多的问题,大多数都是数据清洗的工作,这时候工具就显得很重要,有一个好的工具能起到事半功倍的效果,比如突然有个idea,然后自己开始呼哧呼哧的造轮子,最后才发现,哦,原来都有现成的方法,本来一行代码就可以搞定的问题,到最后写了几十行。 正所谓,“欲闪其事,必先利其器”啊。 好了,废话不多说,下面介绍几个神奇的方法。 数据筛选 先把数据导
用户1622570
2018-04-11
1.7K
0
[编程经验] Python中的modlue和packages的区别
其他
今天聊一下,Python中模块和包的区别和联系,以及怎么创建自己的package,通过学习,你可以明白我们平时用Python的时候,到底import 了什么东西。我尽量讲的详细一点,大神可以点左上角X。 下面可以先照着我说的做一遍,做完之后,我再解释。 首先打开Pycharm(没用过的可以先百度安装,很简单),左上角点 File--> New Project 然后这里随便取个名字,我这里叫做 packages_demo 其实这里说随便,其实不管是什么编程语言,文件,函数的命名都是有讲究的,尽量取的
用户1622570
2018-04-11
659
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[编程经验] Python中的continue和break语句
其他
Hi,大家好,国庆结束了,第一天上班感受如何? 今天给大家分享的是Python中的continue和break语句怎么用?continue和break主要是在for循环和while循环中使用,所以这里会举4个栗子,分别看下continue和break在循环中的作用是什么。 1. continue 首先看continue,Enter loop,循环开始,然后是循环的测试条件,如果为假,则直接跳出循环;如果为真,就到了continue,判断continue的真假,如果为真,循环返回开始的测试条件,跳出当前循环
用户1622570
2018-04-11
1.2K
0
[编程经验] TensorFlow实现非线性支持向量机
其他
上一次说的是线性支持向量机的原理和tf实现问题,把SVM的原理简单用公式推导了一下,SVM这块还有几个问题没有解释,比如经验风险,结构风险,VC维,松弛变量等。今天主要是解释几个概念然后实现非线性的支
用户1622570
2018-04-11
1.3K
0
[编程经验] Pandas入门(二)
其他
上次介绍了Pandas的部分操作,包括创建Series,DataFrame以及基本索引,文件保存与读取等。今天我们介绍一下Pandas常用的其他功能。 首先我们还是随机产生一个数据表,5行3列的数据框。保存到csv文件并读取。 import pandas as pd import numpy as np sample = np.array(np.random.randint(0,100, size=15)) sample_reshape = sample.reshape((5,3)) sample_pd
用户1622570
2018-04-11
1.2K
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[编程经验] Pandas入门(一)
其他
今天和大家介绍一个非常厉害的数据处理的工具,Pandas。Python中比较有名的数据处理的库除了Pandas,还有Numpy,Matplotlib。这三个在平时学习的时候的会经常遇到,而且每一个功能都非常强大。对于这类库的学习,开始的时候,总是遇到某个问题的时候,就会去找度娘,所以有必要总结一下,方便自己也方便大家。恩,废话不多说,下面开始。 Pandas主要包括两种数据结构,一个是Series,一个是DataFrame。可以理解为多个Series组合在一起就构成了DataFrame。下面我分别介绍一下,
用户1622570
2018-04-11
728
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[编程经验] TensorFlow实现线性支持向量机SVM
其他
[点击蓝字,一键关注~] 今天要说的是线性可分情况下的支持向量机的实现,如果对于平面内的点,支持向量机的目的是找到一条直线,把训练样本分开,使得直线到两个样本的距离相等,如果是高维空间,就是一个超平面
用户1622570
2018-04-11
1.4K
0
[编程经验]Python中的Lambda,Map, Reduce小结
其他
今天要和大家分享的是Python匿名函数(anonymous functions),也叫lambda函数。匿名函数的意思就是说这个函数没有显式的函数名,因为一般在Python中定义函数的时候都是这个样子的,def function_name(参数列表): balabalaba。暂且把具有function_name的函数称作常规函数,而匿名函数就称作lambda函数。匿名函数没有显式的函数名,但是有显式的lambda标志,写了lambda的函数就可以称作匿名函数。一般情况大家不愿意用匿名函数(因为他 们不会用
用户1622570
2018-04-11
835
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[编程经验] SciPy之图像处理小结
其他
Python中可以处理图像的module有很多个,比如Opencv,Matplotlib, Numpy, PIL以及今天要分享的SciPy。其他几个后续都会总结一下,今天主要是SciPy。SciPy是Python 中一个科学计算(线性代数,统计,优化等)的module,但它的功能不限于计算,还包括信号和图像处理。Python中科学计算比较有名还有Pandas,堪称数据处理中的“瑞士军刀”。其中Numpy和SciPy底层是用c语言实现的,所以速度很快,所以使用它们的频率非常高,经常会把数据处理成numpy数组
用户1622570
2018-04-11
3K
0
[高大上的DL] Deep Learning中常用loss function损失函数的小结
其他
在前面我们分享的如何来训练CNN中,提到了BP算法,还记得BP算法是怎么更新参数w,b的吗?当我们给网络一个输入,乘以w的初值,然后经过激活函数得到一个输出。然后根据输出值和label相减,得到一个差。然后根据差值做反向传播。这个差我们一般就叫做损失,而损失函数呢,就是损失的函数。Loss function = F(损失),也就是F。下面我们说一下还有一个比较相似的概念,cost function。注意这里讲的cost function不是经济学中的成本函数。 首先要说明的一点是,在机器学习和深度学习中,损
用户1622570
2018-04-11
10.6K
0
[无聊的软件安装] 从零搭建深度学习环境简明教程
其他
前方图片已沦陷,建议后台回复 环境 获取word版,下载到电脑上方便查看。 主要包括以下内容: 1. 安装Ubuntu 16.04 系统 2.安装Ubuntu系统必要软件 3. 安装cuda和cudnn 4. 安装TensorFlow,Keras 然后后面会用到很多命令,但是别问为什么要这样做哈!安装软件呢,是一件特别无聊的事情,但是当你全部都安装完成之后,一种成就感油然而生啊,有木有!加油!!! 1. 下载Ubuntu 一般来说国内的下载地址有两个,一个是阿里云镜像,一个是网易源镜像。这里给一个网易源的地
用户1622570
2018-04-11
919
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[有意思的数学] 傅里叶变换和卷积与图像滤波的关系 (2)
其他
昨天简单介绍了Fourier变换和卷积的概念,有了一个基本的认识之后,再看图像滤波,就不会觉得那么莫名其妙了。图像滤波这其实也是个大坑,里面涉及的东西很多,想通过今天这篇文章一下都掌握了,基本是不可能的。所以我这里就是给新手一个方向,如果想做图像方面的研究,该如何下手,然后怎么继续研究。但是我会尽力把涉及的点都提到,我觉得肯花时间来看我写的这篇文章,肯定是个好学好动手的好孩子。所以看完这个之后,最好再百度or Google一下,找点相关的资料,然后亲手动手实践一下就最好了,这样就有了一个全面的认识。 图像
用户1622570
2018-04-11
2.4K
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[读书笔记]:撩一撩 Improved WGAN《多图慎入》
其他
至于为什么第一次写WGAN呢,其实我也不知道为什么,可能是刚好最近再看吧,生成效果也不错。WGAN的作者们前后一共写了三篇论文,前两篇知乎上有人写了,写的很好很仔细,我开始也是看的那个,获益匪浅, 建议看一下,当然原文还是要看的。今天要说的是第三篇,作者propose了一个新的method,用来对之前WGAN的改进。论文中声称比之前的wgan converges 更快并且generates 图像质量更高。好了,废话不多说,下面进入正文。 ==说一句哈,这是我一次写成的,限于水平有限,说的不对的地方,大神请轻
用户1622570
2018-04-11
1.8K
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