Rare0716

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最简单的神经网络实战

torch里面可以基于nn.Module类写自己的神经网络,这里使用最简单的线性层。

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手把手教你用Python实现批量文件的压缩处理

大家好,我是崔艳飞。接到项目求助,需要对上千个文件夹中的文件进行压缩处理,并要删除源文件,只保留压缩后的压缩文件,数据量大,手动完成耗时耗力,用Python处理...

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手把手教你利用Python轻松拆分Excel为多个CSV文件

在日常生活或者工作中的时候,我们偶尔会遇到这样一种让人头大的情况——当单个Excel文件较大或需要根据某一列的内容需要拆分为多个CSV文件时,用Excel的筛选...

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支持向量机-epsilon-SVR

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pandas1.2.0更新

不再维护写老格式xls的xlwt包,xlrd包仅用来读取旧格式xls文件。 之前,read_excel()使用默认参数engine=None会默认使用xlrd的...

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moviepy,短视频生成

moviepy是一个用于视频编辑的python模块,能够实现基本的操作,比如视频的裁剪,拼接,插入标题等等 甚至还自带了一些高级的特效,以后再说。当然,gif格...

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matlab|高斯白噪声的添加

SNR:信噪比,信号与噪声的比率 P:平均能量 信号功率和噪声功率有着相同的带宽 如果信号是一个常量s,或者随机变量S,那么对于随机噪声N的SNR为

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制作一个美团外卖的cps小程序

那么我们如何制作如何下面这样的分享返利小程序呢?即便在美团外卖关闭的个人接口的时候!

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使用python查询Oracle数据库

完成了cx_Oracle的安装之后,几乎就可以按照连接MySQL的思路操作Oracle。

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QtScrcpy,人人可用的多屏协同

他们的缺点显而易见,必须使用特定品牌的手机,甚至特定的品牌的电脑才可以。另外还有什么高延迟,只支持windows系统等等。

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机器学习day19概率图模型

概率图模型(Probabilistic Graphic Model),能够很好地挖掘潜在的内容。

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机器学习day18聚类算法评价

非监督学习往往没有标注数据,这是模型,算法的设计直接影响最终的输出和模型的性能。为了评估不同的聚类算法,我们可以从簇下手。

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机器学习day17使用自组织映射网络

输出层神经元的数量与训练集样本的类别数相关。不清楚类别数,尽可能多设置节点数。分类过细可适当减少输出节点,减少从未更新权值的死节点。

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机器学习day16自组织映射神经网络

先固定当前的正态分布不变,获取每个点由每个数据点生成的概率。然后固定改生成概率不变,根据数据点和生成概率,获取更佳的正态分布,如此循环反复,直至参数收敛。得到合...

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机器学习day15高斯混合模型

高斯混合模型(Gaussian Mixed Model,GMM)也是常见的聚类算法。使用EM算法进行迭代计算。高斯混合模型假设了每个簇的数据符合正态分布(高斯分...

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机器学习day14 K均值算法

简单说,就是一开始我们假设的簇中心是随便找的,并不能将数据合理的分类,我们不断计算各个数据与最近簇中心的误差,然后又计算每类簇新的中心,算出J,直到无法减少,也...

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机器学习day13非监督学习

给机器输入大量的特征数据,并期望机器通过学习找到数据中存在的共性特征或结构,亦或数据之间的关联。比如说,视频网站根据用户的观看行为进行分组,采取不同的推荐策略。...

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机器学习day12线性判别分析

线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)是一种监督学习算法,常常用于数据降维。 LDA是为分类问题服务的,因此需要先找到...

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机器学习day11降维

原始数据高维向量包含冗余与噪声。主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)是最经典的降维方法,具有线性、非监督、全局等特点...

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机器学习day9-决策树

决策树自上而下,对样本数据进行树形分类的过程。决策树由结点和有向边组成。结点又分内部结点和叶结点。每个内部结点表示一个特征或属性,叶子结点表示类别。 从顶部开始...

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