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在服务器使用TensorBoard的方法

Tensorboard 在本机可以方便使用,但使用服务器时需要设置一下。 (一)windows系统 在Windows系统装一个Xshell,在文件->属性->ssh->隧道->添加,类型local,源主机填127.0.0.1(意思是本机),端口设置一个,比如12345,目标主机为服务器,目标端口一般是6006,如果6006被占了可以改为其他端口。 在服务器上运行 tenso...

2018-10-07 20:26:23

Matlab中常用的运算集锦

1、矩阵相关 我们假设输入的矩阵是: a=[1−3416−7] a=\left[ \begin{matrix} 1 & -3 & 4 \\ 1 & 6 & -7 \end{matrix} \right] a=[11​−36​4−7​] sum sum函数在默认

2018-09-28 21:53:33

Python3迁移接口变化采坑记

1、除法相关 在python3之前, print 13/4 #result=3 然而在这之后,却变了! print(13 / 4) #result=3.25 “/”符号运算后是正常的运算结果,那么,我们要想只取整数部分怎么办呢?原来在python3之后,“//”有这个功能: print(13 // 4) #result=3.25 是不是感到很奇怪呢?下面我们再来看...

2018-09-28 21:53:00

机器学习知识点

线性回归的样本的输出,都是连续值,y∈(−∞,+∞) y\in (-\infty ,+\infty ),而逻辑回归中y∈(0,1)y\in (0,1),只能取0和1。 对于拟合函数也有本质上的差别: 线性回归:f(x)=θTx=θ1x1+θ2x2+...+θnxnf(x)=\theta ^{T}x=\theta _{1}x _{1}+\theta _{2}x _{2}+...+\theta

2018-09-28 21:52:00

搬运博客声明

我的博客即将搬运同步至腾讯云+社区,邀请大家一同入驻:https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?invite_code=1v5od044cgkjj

2018-09-05 17:19:54

Pandas使用DataFrame进行数据分析比赛进阶之路(二):日期数据处理:按日期筛选、显示及统计数据

首先,表格的数据格式如下: 1、获取某年某月数据 data_train = pd.read_csv('data/train.csv') # 将数据类型转换为日期类型 data_train['date'] = pd.to_datetime(data_train['date']) # 将date设置为index df = data_train.set_index('date') # ...

2018-04-02 22:20:52

XGboost数据比赛实战之调参篇(完整流程)

这一篇博客的内容是在上一篇博客Scikit中的特征选择,XGboost进行回归预测,模型优化的实战的基础上进行调参优化的,所以在阅读本篇博客之前,请先移步看一下上一篇文章。我前面所做的工作基本都是关于特征选择的,这里我想写的是关于XGBoost参数调整的一些小经验。之前我在网站上也看到很多相关的内容,基本是翻译自一篇英文的博客,更坑的是很多文章步骤讲的不完整,新人看了很容易一头雾水。由于本人也是一个

2018-03-26 17:50:01

Pandas使用DataFrame进行数据分析比赛进阶之路(一)

这篇文章中使用的数据集是一个足球球员各项技能及其身价的csv表,包含了60多个字段。数据集下载链接:数据集 1、DataFrame.info() 这个函数可以输出读入表格的一些具体信息。这对于加快数据预处理非常有帮助。 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv('dataset/soccer...

2018-03-25 13:31:12

Scikit中的特征选择,XGboost进行回归预测,模型优化的实战

前天偶然在一个网站上看到一个数据分析的比赛(sofasofa),自己虽然学习一些关于机器学习的内容,但是并没有在比赛中实践过,于是我带着一种好奇心参加了这次比赛。 赛题:足球运动员身价估计 比赛概述 本比赛为个人练习赛,主要针对于于数据新人进行自我练习、自我提高,与大家切磋。 练习赛时限:2018-03-05 至 2020-03-05 任务类...

2018-03-24 13:12:45

Python中排序函数sort()和sorted()的区别(这是一个大坑)

排序

2018-03-16 17:05:22

BAT机器学习面试1000题系列

几点声明: 1、本文的内容全部来源于七月在线发布的BAT机器学习面试1000题系列; 2、文章中带斜体的文字代表是本人自己增加的内容,如有错误还请批评指正; 3、原文中有部分链接已经失效,故而本人重新加上了新的链接,如有不当,还请指正。(也已用斜体标出) 4、部分答案由于完全是摘抄自其它的博客,所以本人就只贴出答案链接,这样既可以节省版面,也可以使排版更加美观。点击对应的问题即可跳转。

2017-12-14 15:19:15

机器学习之从极大似然估计到最大熵原理以及EM算法详解

机器学习之从极大似然估计到最大熵原理以及EM算法详解

2017-12-12 13:50:20

吴恩达深度学习课程笔记之卷积神经网络基本操作详解

卷积层CNN中卷积层的作用:CNN中的卷积层,在很多网络结构中会用conv来表示,也就是convolution的缩写。卷积层在CNN中扮演着很重要的角色——特征的抽象和提取,这也是CNN区别于传统的ANN或SVM的重要不同。对于图片而言,图片是一个二维度的数据,我们怎样才能通过学习图片正确的模式来对于一张图片有正确的对于图片分类呢?这个时候,有人就提出了一个观点,我们可以这样,对于所有的像素,全部都

2017-12-08 17:12:39

Python3下机器学习实战KNN代码出现AttributeError: ‘dict’ object has no attribute错误

错误显示:AttributeError: 'dict' object has no attribute 'iteritems'之所以会出现上述错误是因为python3中已经没有这个属性,直接改为items即可。

2017-11-29 20:39:46

交叉熵代价函数定义及其求导推导(读书笔记)

交叉熵代价函数

2017-11-24 21:07:10

机器学习中数据处理与可视化的python、numpy等常用函数

机器学习中数据处理与可视化的numpy常用函数

2017-11-19 14:31:31

后台开发常问面试题集锦(问题搬运工,附链接)

后台开发常问面试题集锦(问题搬运工,附链接)

2017-11-18 16:03:50

Python3读取深度学习CIFAR-10数据集出现的若干问题解决

今天在看网上的视频学习深度学习的时候,用到了CIFAR-10数据集。当我兴高采烈的运行代码时,却发现了一些错误。

2017-11-10 19:40:55

普通学渣的春招,秋招历程以及实习心路

回顾自己的春招,秋招经历,真的是无限感慨。由于自己对于读研和工作两个方向并没有太多的了解,自己内心对于读研还是工作也是很纠结的,于是在整个大三的寒假里,我一直跟相关的学长学姐询问相关东西。得到的结果都是类似于对于读研和工作,完全看自己的 兴趣,得自己决定之类的回答,诚然,他们的回答不无道理,但是,我自己本身感觉并没有得到很好的启示,于是乎我下定决心先找到一份实习,等9月份学校综合排名出来后再做决定。

2017-09-16 11:24:24

Shell常见命令实践

shell常见命令实践。

2017-08-04 20:13:31

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