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数据科学学习手札

记录自己的数据科学学习之路

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（数据科学学习手札138）使用sklearnex大幅加速scikit-learn运算

scikit-learn 机器学习神经网络深度学习人工智能

　　大家好我是费老师，scikit-learn作为经典的机器学习框架，从诞生至今已发展了十余年，但其运算速度一直广受用户的诟病。熟悉scikit-learn的朋友应该清楚，scikit-learn中自带的一些基于joblib等库的运算加速功能效果有限，并不能很充分地利用算力。

2022-06-19

1.5K0

（数据科学学习手札56）利用机器学习破解大众点评文字反爬

svg 决策树机器学习神经网络深度学习

　　爬取过大众点评的朋友应该会遇到这样的问题，在网页中看起来正常的文字，在其源代码中变成了下面这样：

2019-04-01

5600

（数据科学学习手札36）tensorflow实现MLP

tensorflow 神经网络

　　我们在前面的数据科学学习手札34中也介绍过，作为最典型的神经网络，多层感知机（MLP）结构简单且规则，并且在隐层设计的足够完善时，可以拟合任意连续函数，而除了利用前面介绍的sklearn.neural_network中的MLP来实现多层感知机之外，利用tensorflow来实现MLP更加形象，使得使用者对要搭建的神经网络的结构有一个更加清醒的认识，本文就将对tensorflow搭建MLP模型的方法进行一个简单的介绍，并实现MNIST数据集的分类任务；

2018-05-19

1.6K3

（数据科学学习手札34）多层感知机原理详解&Python与R实现

python 机器学习神经网络

　　机器学习分为很多个领域，其中的连接主义指的就是以神经元（neuron）为基本结构的各式各样的神经网络，规范的定义是：由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界的刺激作出的交互反应。而我们在机器学习中广泛提及的神经网络学习就是机器学习与神经网络的交叉部分，本篇就将介绍基本的神经元模型、感知机模型的知识以及更进一步的多层感知机的具体应用（注意，本篇介绍的内容只是当下流行的深度学习的铺垫，因此只使用了无GPU加速的相应模块，关于深度学习的知识、当下流行的深度学习方法及相应的可GPU加速的训练方法将在后续的博文中陆续介绍）

2018-05-08

2.3K2

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