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ImportError: No module named conda.cli解决办法

服务器上下载Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh安装(首先cdAnaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh所在目录)bashAnaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh如果anaconda-V不能显示anaconda版本加入环境变量vim~/.bashrcexportPATH=/home/XXX/anac...

2019-04-18 09:34:54

统计学习方法笔记1概论

1.过拟合:由于训练集中存在噪音,模型学习的参数能拟合训练集但在测试集中不一定拟合,所以有过拟合;需要同时考虑对已知和未知的预测能力改变参数看测试误差的走势先降后升中间点是比较好的选择2.模型的复杂度:多项式的次数然后经验风险最小化3.模型的选择:正则化和交叉验证正则化:结构风险最小化策略经验风险+正则化项/罚项作用:选择经验风险和模型复杂度同时较小的模型交...

2019-03-18 11:24:45

Python装饰器

一个一直以来很模糊的概念。一个函数想要在调用前后打印日志,又不想改变函数的定义,这种在函数运行期间动态增加功能的方式叫装饰器。本质:返回函数的高阶函数装饰器也是一个函数,接收函数作为参数,返回一个函数,用@装饰器置于待调用函数之外。(廖雪峰官方示例)https://www.cnblogs.com/cicaday/p/python-decorator.htmldeflog...

2019-01-07 16:52:54

pandas read txt

https://blog.csdn.net/u011077672/article/details/50960580?utm_source=cop

2018-09-23 08:54:15

pexpect python2.7

安装easy_installpexpect

2018-09-07 10:32:57

Mac -bash: wget: command not found

安装wgetbrewinstallwget

2018-09-07 10:10:08

信息熵相关概念

1.信息熵是什么:  类似于质量、密度、重力的概念,是一种度量概念,信息熵的单位是bit。2.信息熵度量什么?  这个概念是怎么引出的,还是列举经典例子,32只球队比赛你猜谁最后赢,有两种小道消息(1.每个队赢的概率是一样的,2.有的队好厉害(赢得概率大),有的不厉害(赢得概率小)). 若根据小道消息1,那么最多猜5次会猜出来了,这个5是怎么算出来的呢,直观的二分法一半一半排除...

2018-08-02 10:42:46

zip() 和zip(*)

欢迎关注博客:云端筑梦师描述zip()函数用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表。如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同,利用*号操作符,可以将元组解压为列表。语法zip([iterable,...])参数iterabl--一个或多个迭代器;返回值返回元组列表。实例示例代码:>>>a=[...

2018-05-09 14:40:13

ubantu python figure can't show

sudoapt-getinstallpython-tkorsudoapt-getinstallpython3-tk

2017-06-30 11:03:28

bankend

importosos.environ['KERAS_BACKEND']='theano'importkerascuttensorflowtotheano

2017-06-27 14:02:35

pyhton3 ubantu不能安装PIL

<spanstyle="color:#303336">查了好多资料都不行,要很多依赖包居然这个行了</span>sudoapt-getinstallpython3-pilsudoapt-getinstallpython3-pil

2017-06-27 09:38:11

element-wise

每个元素对应相乘

2017-06-20 14:36:32

字符串列表按字符长度排序

看一下例子,>>>list=['tom','jan','marry','coco']>>>list['tom','jan','marry','coco']对list进行默认排序>>>list.sort()>>>list['coco','jan','marry','tom']这时我们可以看到,默认的顺序是英文字母顺序,我们可以指定k

2017-05-16 11:16:07

递归神经网络的启示和神奇的效果

1、递归神经网络。2、字符语言模型。3、开心使用RNNs。4、代数几何(Latex)。5、Liunx源码。6、了解发生了什么。7、源代码。8、延伸阅读。9、总结。    递归神经网络(RNNs)有一些不可思议的地方。我仍然记得我训练的第一个用于图片字幕的递归网络。从花几十分钟训练我的第一个婴儿模型(相当随意挑选的超参

2016-01-11 14:25:34
勋章 我的勋章
  • 持之以恒
    持之以恒
    授予每个自然月内发布4篇或4篇以上原创或翻译IT博文的用户。不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!