线性回归（Linear Regression） 这个类是传统最小二乘回归的类.是最基础的线性回归的类. class sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=1) 参数: fit_intercept : 布尔型,可选.是否计算模型的截距.要是设置为False的话,就不会计算截距了.(表明数据已经中心化了.) normalize : 布尔型,可选,默认是F
对于一些开始搞机器学习算法有害怕下手的小朋友，该如何快速入门，这让人挺挣扎的。 在从事数据科学的人中，最常用的工具就是R和Python了，每个工具都有其利弊，但是Python在各方面都相对胜出一些，这是因为scikit-learn库实现了很多机器学习算法。 加载数据 我们假设输入时一个特征矩阵或者csv文件。 首先，数据应该被载入内存中。 scikit-learn的实现使用了NumPy中的arrays，所以，我们要使用NumPy来载入csv文件。 以下是从UCI机器学习数据仓库中下载的数据。 import
nn.CrossEntropyLoss()要求target目标值即真实值是标签，是torch.int64类型数据，即整数，不允许小数，如果输入小数会强行取整， 应该用
https://sites.google.com/view/actionablerepresentations
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在这篇文章中，我们将看到如何使用自动编码器(一种特殊的人工神经网络)来匿名化数据。该方法所提取的数据的潜在表示可以在不影响原始数据性能的前提下用于下游的机器学习预测任务中。
这里实现了关于论文里基于密度聚类算法(density-based clustering algorithm) 创建学习课程，以采用数据分布密度来评估训练样本的复杂度 - curriculum_clustering.
基于神经概率语言模型的特征提取器，例如与多种下游NLP任务相关的BERT提取特征。因此它们有时被称为自然语言理解（NLU）模块。
本文介绍了自然语言处理技术在内容创作、社交媒体和智能问答系统方面的应用。
集成学习肯定是在实战中最不可或缺的思想了.毕竟都想把错误率低一点,再低一点,再低一点.看看kaggle大量的集成学习就知道这节肯定绕不过去了. 在这里，仅仅说一下最基本的bagging的类，至于更加具体的随机森林或者boosting方法会具体的开一篇来写。bagging有两个类，一个是BaggingClassifier，还有一个是BaggingRegressor，两种形式都是类似的，所以之详细说BaggingClassifier，另外一个类比就行。 class sklearn.ensemble.Baggi
你好，%用户名%！ 我叫Alex，我在机器学习和网络图分析（主要是理论）有所涉猎。我同时在为一家俄罗斯移动运营商开发大数据产品。这是我第一次在网上写文章，不喜勿喷。 现在，很多人想开发高效的算法以及参加机器学习的竞赛。所以他们过来问我：”该如何开始？”。一段时间以前，我在一个俄罗斯联邦政府的下属机构中领导了媒体和社交网络大数据分析工具的开发。我仍然有一些我团队使用过的文档，我乐意与你们分享。前提是读者已经有很好的数学和机器学习方面的知识（我的团队主要由MIPT（莫斯科物理与技术大学）和数据分析学院的毕业生构
为了能够在Labelme上对Dicom图像进行编辑，这里对python环境下Dicom文件的读取进行了研究。在Dicom图像中CT的窗宽窗位是一个很重要的概念，但是找了半天在pydicom中没有相关设置函数，这里跟DCMTK还不一样。但是可以根据两个tag得到CT图像的CT值，那就是（0028|1052）：rescale intercept和（0028|1053）：rescale slope。则按照下面的算子得到CT图像，进而就可以调整窗宽窗位了
Tensor是Pytorch中最基本的一种数据抽象，它类似于C或numpy中的数组,可以有多个维度。张量也可以在GPU上使用以提高性能。
这篇笔记会将几本的线性回归概念和最小二乘法。 在机器学习中,一个重要而且常见的问题就是学习和预测特征变量(自变量)与响应的响应变量(应变量)之间的函数关系 这里主要讨论线性函数:在特征和响应之间
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在深入介绍 Spark MLlib 之前先了解机器学习，根据维基百科的介绍，机器学习有下面几种定义：
在热备模式下，我们在 WAL 的当前点维护一个正在（或曾经）在主服务器中运行的事务列表。 这些 XID 必须被视为运行中的事务，即使它们不在备用服务器的 PGXACT 队列中。
本文介绍了如何使用深度学习来做阅读理解+完形填空。首先介绍了TensorFlow的基本用法，然后详细讲解了如何使用TensorFlow来实现这个任务。主要包括两个部分：1. 使用深度学习来做阅读理解；2. 使用深度学习来做完形填空。最后还给出了一些实验结果和性能指标。
方法返回一个新的 Array Iterator 对象，该对象包含数组中每个索引的键/值对。
Welcome to the second assignment of Week 2. You are going to use word vector representations to build an Emojifier.
PEG.js 是一个简单的 JavaScript 解析器生成器，可以生成具有出色错误报告的快速解析器。您可以使用它来处理复杂的数据或计算机语言，并轻松构建转换器、解释器、编译器和其他工具。
在读取data/glove.6B.50d.txt你可能会遇到这样一个问题： 'gbk' codec can't decode byte 0x93 in position 3136 解压作业文件夹同名压缩包，并更改w2v_utils.py文件中的读取函数的with open部分如下：
文章背景： 作为VBA新手，在运行自己编写的代码时，可能会遇到VBA运行缓慢的问题。可以采取以下8个措施来提高运行效率。
Logistic Regression with a Neural Network mindset Welcome to your first (required) programming assignment! You will build a logistic regression classifier to recognize cats. This assignment will step you through how to do this with a Neural Network mindse
机器学习模型中的参数通常分为两类：模型参数和超参数。模型参数是模型通过训练数据自动学习得来的，而超参数则是在训练过程开始前需要人为设置的参数。理解这两者的区别是进行有效模型调优的基础。
forEach（）按索引升序为数组中的每个元素调用一次提供的callbackFn函数。对于已删除或未初始化的索引属性，不会调用它。
本文将讨论如何利用多种生物信息源，OMIC数据，以便通过深度学习实现更准确的生物系统建模。
feature_column输入可以是原始特征的列名,或者是feature_column。初上手感觉feature_column设计的有点奇怪，不过熟悉了逻辑后用起来还是很方便的。几个需要习惯一下的点：
CTR学习笔记系列的第一篇，总结在深度模型称王之前经典LR，FM, FFM模型，这些经典模型后续也作为组件用于各个深度模型。模型分别用自定义Keras Layer和estimator来实现，哈哈一个是旧爱一个是新欢。特征工程依赖feature_column实现，这里做的比较简单在后面的深度模型再好好搞。完整代码在这里https://github.com/DSXiangLi/CTR
包括3个文件 init.py, rnn.py, clip_grad.py, weight_norm.py 这里面是一些nn的工具，比如rnn中的序列打包成PackedSequence和解包还原成程度不等序列
当我们使用的鱼眼镜头视角大于160°时，OpenCV中用于校准镜头“经典”方法的效果可能就不是和理想了。即使我们仔细遵循OpenCV文档中的步骤，也可能会得到下面这个奇奇怪怪的照片：
文章背景： 在VBA中，有这么一个对象：字典（Dictionary），它像我们用过的纸质字典一样，用键值对（key:item）来表示。键可以理解为新华字典检字表中的关键字，而值可以理解为对关键字的解释。字典在数据的去重上很有用。
该文是YJango：TensorFlow中层API Datasets+TFRecord的数据导入的后续。
比如现在有一支股票，你不知道是跌还是涨。你有T个friends，每一个friend对应的建议分别是g1,g2,g3...gn，那么你应该怎么选择建议？
Object.entries()方法的作用是返回一个给定对象自身可枚举属性的键值对数组，其排列与使用 for...in 循环遍历该对象时返回的顺序一致（区别在于 for-in 循环也枚举原型链中的属性）。
视频地址 http://weibo.com/3164120327/EcF8g6jdw
Policy gradient 定理作为现代深度强化学习的基石，同时也是actor-critic的基础，重要性不言而喻。但是它的推导和理解不是那么浅显，不同的资料中又有着众多形式，不禁令人困惑。本篇文章MyEncyclopedia试图总结众多资料背后的一些相通的地方，并写下自己的一些学习理解心得。
最近用到了上采样下采样操作，pytorch中使用interpolate可以很轻松的完成
Feature Engineering， 称之为特征工程，属于机器学习中数据预处理阶段的重要内容，细分为以下两大类内容
答案是后者！上面这篇文章是一个经过TensorFlow训练的循环神经网络的产物，经过30个epoch的训练，并给出了一颗“FLORIZEL:”的种子。在本文中，我将解释并给出如何训练神经网络来编写莎士比亚戏剧或任何您希望它编写的东西的代码!
前面强化学习推送到第十二篇，迷宫问题已使用Q-learning解决过，今天使用另一种方法：深度Q网络，简称DQN网络解决。
这一篇我们从基础的深度ctr模型谈起。我很喜欢Wide&Deep的框架感觉之后很多改进都可以纳入这个框架中。Wide负责样本中出现的频繁项挖掘，Deep负责样本中未出现的特征泛化。而后续的改进要么用不同的IFC让Deep更有效的提取特征交互信息，要么是让Wide更好的记忆样本信息
在json大行其道并作为前后端主要通讯的数据格式之一时，对json本身的使用和了解多少人都会有些概念，当然随之而来的也是对json的对象以及其字符串形式的互相转换。在历史久远的过去，前端是通过低能的eval来实现格式转换的。
正则表达式是用于匹配字符串的语法。在 JavaScript中，被用于 RegExp 的 exec 和 test 方法, 以及 String 的 match、matchAll、replace、search 和 split 方法。正则表达式语法，看这里！
在深度学习中，当我们使用神经网络模型进行训练时，有时会遇到 "1D target tensor expected, multi-target not supported" 这样的错误信息。这个错误通常表示我们的模型期望一个一维向量作为目标值，但实际上我们传递了一个多维张量作为目标值。
这是用Excel制作的一个条形码生成器，仍然是在forum.ozgrid.com中找到的一个很好的示例。
这些结果反映了某些性别歧视。例如，“computer 计算机”更接近“man 男人”，“literature 文学”更接近“woman 女人”。
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