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RSS订阅原创 CNN手写数字识别（基于tensorflow）
关于卷积神经网络的原理， 网上资料比较多， 这里不做介绍。我基于tensorflow搭建了一个含有三层卷积层（包含池化层和dropout）和2层全连接层的卷积神经网络， 使用了L2正则化和AdamOptimizer。结构较为简单，直接看代码就可以了， 非常适合新手上路。如果使用cpu进行模型训练（比如我）， 训练速度比较慢， 在我的电脑上大概需要20分钟左右，在测试集上进行Valida...
2019-03-07 19:06:58
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原创 python-opencv基础入门（一）
最近想学习opencv, 先总结一下基础的操作。贴出来分享一下！一、图片读写img1 = cv2.imread('01.jpg')cv2.imshow('', img1)cv2.imwrite('res.jpg', img1)cv2.waitKey()二、显示彩色图像img1 = cv2.imread('01.jpg')cv2.namedWindow('my_win'...
2019-01-19 13:04:05
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原创 常见排序算法的python实现（二）
离上次更新blog过去四个月了， 感觉写blog跟写日记差不多，是需要耐心和坚持的。 这次更新两个排序算法，一个是面试官最爱考的快排，一个是比较简单的归并排序。一，快速排序：首先贴代码："""快速排序"""def quick_sort(list): len_of_list = len(list) if len_of_list <=...
2018-12-12 20:08:04
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原创 kaggle入门之Titanic实战（二）
这是继《kaggle入门之Titanic实战（一）》的更新，主要加入了两点更新。 一、其中对baseline中没有分析利用的一些特征进行了处理，比如对Name进行了隐藏特征提取，并对其他特征进行了较为详细的分析； 二、加入了简单的模型融合。以下是正文：1、对数据的缺失值和离群点进行处理。其中Cabin缺失值用众数进行填充；做Fare的散点图可以看出，取值基本分...
2018-08-10 11:44:05
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原创 kaggle入门之Titanic实战（一）
为了提高自己的实践能力，最近打算在kaggle上做一些开源的项目。同时在blog上记录一下自己的学习过程。 对于新手，毫无疑问Titanic是一个非常好的入门级项目。数据集较小，特征数目也不多，处理起来不是太难。数据集见以下网址。 Titanic地址：https://www.kaggle.com/c/titanic/data 一、首先读取训练集，并观察是否有缺...
2018-07-27 18:08:12
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原创 常见搜索算法的python实现（一）
最近打算把常用的排序和搜索算法都用python实现一下，但是发现网上的大多数程序实际运行的时候都有问题，要么是陷入循环出不来要么是列表中有的元素查找失败。所以自己实现了一下，经过实际运行，都可以正常工作。贴出来和大家分享，如有问题，欢迎指正！一、 线性查找 线性查找是最基础的查找方法，主要用于无序表。将待查找列表中的元素逐个与目标元素进行比较。 算法分析：如果目标元素刚好位于列表中第一...
2018-07-09 16:15:42
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原创 Softmax Regression多分类中的求导及参数更新
Softmax Regression是Logistic Regression的拓展，主要用于多分类问题。Softmax Regression一般与交叉熵损失函数结合使用，但是关于交叉熵损失函数的求导和参数更新资料比较少，讲的也不是让我很满意，所以决定自己写一篇，就当是总结一下自己的认识，和大家一起交流进步。首先是假设函数：假设有3个目标类别，直接使用Softmax Regression进行分类，注...
2018-07-06 11:25:22
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原创 常见排序算法的python实现（一）
本文主要使用python实现了四种最基础的排序算法，分别是插入排序、希尔排序、冒泡排序和直接选择排序。后续在（二）里会更新堆排序、归并排序等、快速排序等一、插入排序 插入排序是最简单的排序算法之一，插入排序由N-1趟排序组成。对于P=1到P=N-1趟，插入排序保证从位置0到位置P上的元素已为排序状态。简单来说就是依次将第2到最后一个元素作为待插入对象，倒序比较，直到找到合适的位置。程序如下：...
2018-07-05 18:01:25
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原创 python实现决策树分类
基于信息增益的决策树分类是较为常见的一种分类方法，特征属性一般为标称型数据。原理较为简单，这里不做推导。网上的程序许多是基于python2.x，我在这里将基于python3.6的程序列出来供大家参考。欢迎多多交流！def create_dataset(): data_set = [[1, 1, 'yes'], [1, 1, 'yes'], [1, 0, 'no'], [0, 1, 'no'...
2018-06-25 22:49:58
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原创 朴素贝叶斯模型的简单应用
朴素贝叶斯模型是贝叶斯理论中最简单的一类，基本假设有两个，一是特征相互独立，二是特征同等重要，这样可以大大简化计算，虽然在实际中属性之间未必是相互独立的，甚至存在严重的依赖性（此时会用到半朴素贝叶斯模型，比如贝叶斯网），但是这并不影响朴素贝叶斯的使用价值。在很多情况下可以取得很好的效果。以下用一个简单的模拟数据集来展示了朴素贝叶斯模型的基本实现过程，使用python3.6版本from numpy ...
2018-06-14 17:24:52
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原创 基于TensorFlow1.4.0的FNN全连接网络识别MNIST手写数据集
MNIST手写数据集是所有新手入门必经的数据集，数据集比较简单，训练集为50000张手写图片，测试集为张手写图片10000，大小都为28*28，不用自己下载，直接从TensorFlow导入即可后续随着学习的深入，会继续更新卷积神经网络等，目前全连接网络能实现大概98.3%左右的正确率。欢迎大家一起学习讨论！以下为源代码，TensorFlow版本为1.4.0from tensorflow.examp...
2018-06-14 17:07:29
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空空如也
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