接上一部分，此篇将用tensorflow建立神经网络，对波士顿房价数据进行简单建模预测。 二、使用tensorflow拟合boston房价datasets 1、数据处理依然利用sklearn来分训练集和测试集。 2、使用一层隐藏层的简单网络，试下来用当前这组超参数收敛较快，准确率也可以。 3、激活函 ...
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编程语言 时间：
2018-11-25 17:54:59
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callbacks的ModelCheckpoint参数详解（原文：https://blog.csdn.net/breeze5428/article/details/80875323） keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath,monitor='val_loss ...
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2018-11-25 13:25:56
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一、题目描述 Given an array nums of n integers and an integer target, find three integers in nums such that the sum is closest to target. Return the sum of ...
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2018-11-24 14:31:37
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数据集示意： 效果： Training Step: 30 | total loss: 0.10088 | time: 1.185s| Adam | epoch: 010 | loss: 0.10088 - acc: 0.9591 | val_loss: 0.18730 - val_acc: 0.95 ...
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2018-11-22 12:30:18
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在做开发的时候，排名函数是sqlserver经常用到的函数，在分页的时候需要用，分组的时候也要用，主要排名函数有row-number,rank(),dense-rank(),NTILE()接下来详细说明其使用 1.row-number 作用：排序，实现分页 例如: 结果如下： 注意：1、要使用ove ...
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数据库 时间：
2018-11-21 21:01:52
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随机梯度下降分类器并不是一个独立的算法，而是一系列利用随机梯度下降求解参数的算法的集合。 from sklearn.linear_model import SGDClassifier clf = SGDClassifier(loss="hinge", penalty="l2") loss funct ...
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2018-11-16 22:35:16
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"博客" 给出了三个算例。 可以看出，focal loss 对可很好分类的样本赋予了较小的权重，但是对分错和不易分的样本添加了较大的权重。 对于类别不平衡，使用了$\alpha_t$进行加权，文章中提到较好的值是0.25，说明在训练过程中仍然需要对正样本进行降权。 正常的理解是训练过程中负样本的数量 ...
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2018-11-15 22:25:20
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一、项目简介 手动实现mini深度学习框架，主要精力不放在运算优化上，仅体会原理 相关博客 『TensorFlow』卷积层、池化层详解 『科学计算』全连接层、均方误差、激活函数实现 文件介绍 Layer.py 层 class，已实现：全连接层，卷积层，平均池化层 Loss.py 损失函数 class ...
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2018-11-15 15:33:22
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参考了这个博客：https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834 主要用于多分类、单分类任务中，计算loss，交叉熵定义如下： 其中: p是实际概率，在机器学习中通常为label值，且取值为0或则1 q是预测概率，在机器学习中通常为预测结果 ...
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2018-11-13 23:55:38
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1. 解决方法：把 F.log_softmax(x)改为F.log_softmax(x,dim=0) , 而且我发现改为F.log_softmax(x,dim=1)，这个到底哪个更合理需要进一步确认。 2. 解决方法：把 train_loss+=loss.data[0] 修改为 train_loss ...
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2018-11-13 20:16:09
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