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祥子的故事

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机器学习:方差Variance与偏差Bias
在评估机器学习算法时,会经常涉及到方差与偏差,在网上找到很好说明两者的图:
努力在北京混出人样
2019-02-18
6610
Kaggle课程 | lecture 1 机器学习算法、工具与流程概述
常用scikit-learn ,文本分析用gensim,数据处理用Numpy、matplotlib、pandas,深度学习有tensorflow、caffe、keras
努力在北京混出人样
2019-02-18
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R:混淆矩阵
在机器学习中,最后要计算混淆矩阵,常用的函数有: table confusionMatrix 下面以前馈神经网络为例来说明: > library("RSNNS") 载入需要的程辑包:Rcpp > library("reshape") > #example data and code from nnet function examples > ir<-rbind(iris3[,,1],iris3[,,2],iris3[,,3]) > targets<-class.ind( c(rep("s", 50)
努力在北京混出人样
2019-02-18
1.1K0
python包安装:高效方法
对,没错,就是高效方法。尝试多种方法,安装包总是出现安装好了,缺不能加载这个包,各种谷歌方法,尝试各种方法,都不尽如意,问题依然频出。经过我多次尝试,方法使用whl安装,成功率高,因此推荐这种方法。
努力在北京混出人样
2019-02-18
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caffe安装成功
在scalerstalk成长会机器学习小组群中,学过ng的机器学习视频后,来自中山大学的博士组长推荐我们下一步学习caffe,并看最新的deeplearning书(http://www.deeplearningbook.org/)。在小组朋友的指导帮助下,在win上安装caffe成功,并跑一个例子,结果一致。
努力在北京混出人样
2019-02-18
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