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吾名思过留痕

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2019年总结

天大晴,风小微,凝固刺骨不失意。匆匆,穿梭,人群。地铁上,男男女女,像是电影中的机器人,被手机操纵,一眼望去,尽是低头盯着手机。今天,2019年的最后一天。过去这一年,可用心境一词形容。人岁长,心里有明镜,不管照人还是照自己,一切看得透亮。少年轻狂渐远,随之而来心态越好,得无数朋友眷顾,感恩于斯,工作上融洽相处有进步,学习上更进一步,并得朋友的相助,与驴友去了茶山、灵雾山、世园会、丰宁...

2019-12-31 19:52:44

07 TensorFlow 2.0:RNNCell实战1

import osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layers, optimizers, datasets, Sequential from tensorflow.python.client import device_libpri...

2019-11-18 16:14:36

06 TensorFlow 2.0:CNN CIFAR-100实战

白衣纵马风流年少佳人倾城回眸浅笑玉笛声声月色皎皎起舞翩翩清影窈窕姻缘树下共求月老执手暮暮朝朝                        &nb...

2019-11-16 23:13:22

DL理论笔记与理解

gradient的方向代表函数值增大的方向(这个方向由沿着各个轴方向偏导方向综合的方向),大小代表函数值变化的快慢。 导数概念很大,偏导是沿着某方向上的导,梯度是沿着各个方向数偏导的向量。 softmax函数叫这个的原因,把原来较大的数值压缩成相对的大数,把原来较小的数压缩在密集的空间,把数据间的margin压缩得越来越大,这就类似金字塔效应,你能力比别人强一些,得到的收益可能比别人强太多。...

2019-11-14 21:31:02

05 TensorFlow 2.0:CNN总结及实战

浮云爱蹉跎 流光怕寂寞填残篇脉络 续断章因果问今生旅途几时交错前尘灯火 隔世传说                         &n...

2019-11-13 00:12:52

04 TensorFlow 2.0:高阶OP之meshgrid

谁诀别相思成疾莫问天涯也莫问归期怎奈何无人了解 情断之时冷暖自知                           ...

2019-11-10 23:42:44

03 TensorFlow 2.0:TOPK Accuracy实战

这江山风雨 岁月山河刀光剑影 美了多少世间传说且看他口若悬河 衣上有风尘却原来是一位江湖说书人                        &...

2019-11-10 17:49:52

集成算法之CatBoost参数解释

参考1Catboost基础介绍作者介绍的很详细了,包括:安装Pool/FeaturesData(内存和速度都更优)CaseVisualization(fit时settingplot=True,实时观测训练情况)Early Stopping策略(防止过拟合、节约训练时间)Feature-Importance value&Visualization outputCV(Cro...

2019-11-10 10:31:12

02 TensorFlow 2.0:前向传播之张量实战

import tensorflow as tfprint(tf.__version__)import osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'import warningswarnings.filterwarnings('ignore')from tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras i...

2019-11-10 09:26:19

提升方法AdaBoost你真的懂吗

1. 来源提升(boosting)方法是一种常用的统计学习方法。其代表性的提升算法就是AdaBoost(Adaptive Boosting 自适应增强的缩写),AdaBoost算法是1995年由Yoav Freund和Robert Schapire提出。2. 思路AdaBoost基于思想:针对一复杂任务,综合多个专家判断得出的结论,好过其中任何一个专家的结论,类似“三个臭皮匠赛过诸葛亮”。...

2019-10-09 16:40:32

数据降维PCA

主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)是最常用的一种降维方法,早在1901年卡尔(Karl)与皮尔逊(Pearson)提出,应用于非随机变量,后经霍蒂林(Hostelling)将这个概念推广至随机向量。1. 简介PCA,就是找出多个多维变量之间的线性组合关系,用线性组合后的向量来代表新的维度,说明一下,这里新型组合后的向量之间是正交的,选择少数几个组合...

2019-10-20 21:47:10

os.path.splitext文件名与扩展名分离

from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literalsimport osimport pandas as pdimport tensorflow as tfzip_path = tf.keras.utils.get_file( origin='https://storag...

2019-10-18 10:02:07

与君欢喜城,暖色度余生——CSDN

㙓与君曾约黄昏后   君问归期未可知 欢情薄,黄花瘦 喜相逢,畅叙迟   城东梨花落相知暖香扑鼻欣喜宴  色娇艳,语莺啼   度玉箫,声百意   余华难尽清婷依   生死相依伴君痴2019.10.13,我意志决绝,我坚定不决,我迫不及待,我刻不容缓,(我与你结识2222天),写你,写你,写你。初识——前世今生结缘2013年,大学。我从一名叫“浏览器”的家伙那里得知你,并...

2019-10-13 09:30:32

kNN源码解析

说明'''Created on 10,2019kNN: k Nearest Neighbors@author: Watch_dou(modifucations bases on pbharrin)'''import operatorimport matplotlib.pyplot as pltfrom numpy import *from os import listdir...

2019-10-03 16:24:25

Bagging你真的懂吗

Bagging概念Bagging算法 (英语:Bootstrap aggregating,引导聚集算法),又称装袋算法,是一种重要的集成学习方法。最初由Leo Breiman于1996年提出。用途Bagging算法可用于分类、回归。优点提高其准确率、稳定性的同时,通过降低结果的方差,避免过拟合的发生。工作机理通过多次多轮的sampling with replacement,构建多...

2019-10-09 12:43:31

L-P norm你真的懂吗

L-P norm公式如下:∥x∥p=(∑i∈N∣xi∣p)1/p \left\| x \right\| _p = \bigg( \sum_{ i \in \mathbb N} \left| x_i \right| ^p \bigg) ^{1/p} ∥x∥p​=(i∈N∑​∣xi​∣p)1/pL-P代表什么L0——>向量非零元素数目L1——>曼哈顿距离L2——>欧式距离L...

2019-10-01 15:22:16

梯度下降你真的懂吗

已知:(X,Y)=(X,f(x))对应的数据(1,1),(2,1.8),(3,3.2),(4,3.8),(5,5.25),找到这些点拟合出的函数?假设: 的函数最简单的形式为h(x)=θxh(x)=\theta xh(x)=θx目标:min⁡θL(θ)=12N∑i(h(xi)−f(xi))2\min_{ \theta} L(\theta)=\frac{1}{2N} \sum_{i} \le...

2019-10-02 16:06:31

行列式的值你真的懂吗

有如下2*2行列式:∣A∣=∣abcd∣=ad−bc=向量(a,b)与(c,d)围成平行四边形的面积 \left|\begin{matrix} A \end{matrix}\right| = \left|\begin{matrix} a & b \\ c & d \end{matrix}\right| =ad-bc=向量(a,b)与(c,d)围成...

2019-10-01 14:27:20

7、Django板块介绍

1、创建项目mysitedjango-admin.py startproject mysite2、创建APP blogcd mysitepython manage.py startapp blog3、将APP添加到setting.py不要忘了把 blog 加入到 settings.py 中的 INSTALLED_APPS 中。# Application definitionI...

2019-10-03 10:22:29

KL散度非负证明推导

2019-09-24 12:51:06

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