5 忧郁一休

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resnet笔记(Deep Residual Learning for Image Recognition)

paper下载地址,请戳这里之前学习的时候,写了笔记,这里不再重写啦。请戳这里,查看笔记这个系列的笔记(alexnet、vggnet、googlenet、resnet)写的不是很详细,主要原因是,写笔记的时候,已经不是第一次看paper的时候啦,所以自己能理解的东西就没有再次记到笔记里,只是后来再次看一些博主对论文的解读时,把一些重要的知识点和不太理解的地方,写到笔记里,供自己回忆~

2017-06-08 22:20:40

googlenet笔记(Going Deeper with Convolutions)

paper下载地址 请戳这里之前学习时就做了笔记,懒得重写啦。请戳这里

2017-06-08 22:05:14

vggnet笔记(Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition)

之前学习这篇paper的时候在有道云笔记里就做了记录,懒得再写一遍啦(捂脸)我直接把这篇笔记分享到这里,请戳这里论文下载地址,请戳这里

2017-06-08 21:31:43

alexnet笔记(ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks)

笔记一定要在看过paper的基础上再学习,切记!!! 我建议paper看至少两遍吧,我都是这样做的,每一遍都有不同的收获~之前学习这篇paper的时候在有道云笔记里就做了笔记,不想再写一遍啦,直接附上笔记分享地址paper下载地址还是写了一遍,当然内容不大相同啦,建议都看看,加深印象哈哈摘要: 6千万参数,65万神经元 5个卷积层(其中一些层后面跟着pooling层)+ 3层全连接层(其中最后

2017-06-05 20:40:08

Ubuntu16.04安装XGBoost简明教程

一、pip方式(未测试,看好多博主推荐的极简安装方式) 打开终端,输入:sudo pip install xgboost二、git方式(官网给的,亲测可以~)1、打开终端,用git指令克隆GitHub上的xgboost代码仓库,注意recursive参数的使用:git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost2、建立共享库(此过程需要一点时

2017-06-02 11:02:50

Kaggle房价预测进阶版/bagging/boosting/AdaBoost/XGBoost

所谓进阶篇,无非是从模型的角度考虑,用了bagging、boosting(AdaBoost)、XGBoost三个牛X的模型,或者说是模型框架。 前期的数据处理阶段,即step1/2/3和 kaggle房价预测/Ridge/RandomForest/cross_validation 里面的step1/2/3没有任何不同。所以,我这里从step4开始写:Step 4: 建立模型 把数据集分回 训

2017-06-02 10:39:10

kaggle房价预测/Ridge/RandomForest/cross_validation

kaggle房价预测比赛官方地址实验平台:Windows10 64位 + sublime text 3 + anaconda 2 64位(Python2) + numpy + pandas + matplotlib + sklearnStep 0:引入相关的包# coding:utf-8# 注意读取文件时,Windows系统的\\和Linux系统的/的区别import numpy as npim

2017-06-02 09:59:07

Python的引用、浅拷贝、深拷贝的一个很好的小例子

import copya = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] #原始对象b = a #赋值,传对象的引用c = copy.copy(a) #对象拷贝,浅拷贝d = copy.deepcopy(a) #对象拷贝,深拷贝a.append(5) #修改对象aa[4].append('c') #修改对象a中的['a', 'b']数组对象print 'a = ', ap

2017-05-20 20:51:09

机器学习笔试题目

1、常见的生成式模型和判别式模型有哪些? 生成式模型:HMM、朴素贝叶斯 判别式模型:SVM、最大熵模型、神经网络、决策树、条件随机场2、EM算法的基本概念和应用场景? EM算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variable)。假设我们估计知道A和B两个参数,在开始状态下两者都是未知的,并且知道了A的信息就可以

2017-05-18 22:22:16

ImportError: No module named _tkinter, please install the python-tk package

ubuntu运行散点图,不出图像. python默认没有安装tkinter,在终端输入下面的代码安装即可.sudo apt-get install python-tk

2017-05-15 16:15:19

Sublime Text 3 3126 注册码

Sublime Text 3 3126 注册码亲测第一个就能用~~~—– BEGIN LICENSE —– Michael Barnes Single User License EA7E-821385 8A353C41 872A0D5C DF9B2950 AFF6F667 C458EA6D 8EA3C286 98D1D650 131A97AB AA919AEC EF20E143 B361

2017-05-11 13:47:28

TensorBoard可视化demo--summary/scalar/histogram/FileWriter

本程序基于tensorflow下对MNIST数据集进行识别的程序代码 修改得到. 主要就是为了实现TensorBoard的可视化,加入了summary data到event file中去,有summary.scalar和summary.histogram还有name_scope的应用,这些都是为了可视化程序运行完成后,在命令行执行tensorboard --logdir=/tmp/tensorfl

2017-05-09 22:08:27

用DNN对Iris数据分类的代码--tensorflow--logging/monitoring/earlystopping/visualizing

本博客是对 用深度神经网络对Iris数据集进行分类的程序–tensorflow 里面的代码进行修改,使其可以记录训练日志,监控训练指标,并在TensorBoard中进行可视化.from __future__ import absolute_importfrom __future__ import divisionfrom __future__ import print_functionimp

2017-05-09 16:23:06

用深度神经网络对boston housing data进行回归预测的程序--tensorflow

"""DNNRegressor with custom input_fn for Housing dataset."""from __future__ import absolute_importfrom __future__ import divisionfrom __future__ import print_functionimport itertoolsimport pandas as

2017-05-08 22:12:10

用深度神经网络对Iris数据集进行分类的程序--tensorflow

先确保你已经安装了tensorflow…# 引入必要的modulefrom __future__ import absolute_importfrom __future__ import divisionfrom __future__ import print_functionimport osimport urllibimport numpy as npimport tensorflow

2017-05-08 15:58:29

用卷积神经网络对mnist进行数字识别程序(tensorflow)

#下载数据集from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot = True)#引入tensorflowimport tensorflow as tf#建立session对象sess = tf.InteractiveS

2017-05-06 16:01:13

tensorflow下对MNIST数据集进行识别的程序代码

# 下载mnist数据集:from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)# 引入tensorflow:import tensorflow as tfx = tf.placeholder(tf.float

2017-05-06 14:02:57

tensorflow的contrib的基本用法和自定义模型

tensorflow的contrib.learn的基本用法import tensorflow as tf# NumPy is often used to load, manipulate and preprocess data.import numpy as np# Declare list of features. We only have one real-valued feature. T

2017-05-06 13:03:40

linux/ubuntu常用bash/shell命令

过一遍,有个印象就好,不需要特别的记忆,用的多的指令自然就记住啦1. 学会使用命令帮助1.1 查看命令的简要说明whatis command# 简要说明命令的作用(显示命令所处的man分类页面)whatis -w "loca*"# 正则匹配info command# 更加详细的说明文档1.2 使用man(在man的帮助手册中,将帮助文档分为了9个类别,对于有的关键字可能存在多个类别中, 我们

2017-05-05 22:09:04

tensorflow实现线性回归的完整程序

ubuntu version:16.04 LTS tensorflow version:1.1.0 python version:2.7.12import numpy as npimport tensorflow as tf# Model parametersW = tf.Variable([.3], tf.float32)b = tf.Variable([-.3], tf.float32

2017-05-05 16:51:18

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