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搜索关键字:机器学习 模糊c均值 kmeans    ( 9578个结果
mooc机器学习第六天-K近邻,决策树,朴素贝叶斯分类器简单尝试
1.下面的代码是上一篇理论中的小例子 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # K近邻分类器 from sklearn.datasets import load_iris # 鸢尾花数据 from sklearn.tree import ...
分类:其他好文   时间:2020-06-28 22:54:43    阅读次数:101
有关kmeans训练结果不一样的问题(转)
最近一直在实现一篇注释轨迹的文章,里面要用到kmeans聚类方法,先在网上随便找了一个kmeans程序进行聚类,结果发现时间太长,最后问了作者,作者采用的是vlfeat的系列程序,里面的kmens++程序速度较一般的来说比较快,网址如下: http://www.vlfeat.org/index.ht ...
分类:其他好文   时间:2020-06-28 13:15:49    阅读次数:68
Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南第二版
零、前言 一、机器学习概览 二、一个完整的机器学习项目 三、分类 四、训练模型 五、支持向量机 六、决策树 七、集成学习和随机森林 八、降维 十、使用 Keras 搭建人工神经网络 十一、训练深度神经网络 十二、使用 TensorFlow 自定义模型并训练 十三、使用 TensorFlow 加载和预 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-28 12:40:18    阅读次数:160
【Model Log】模型评估指标可视化,自动画Loss、Accuracy曲线图工具,无需人工参与!
Model Log 是一款基于 Python3 的轻量级机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)模型训练评估指标可视化工具,与 TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle结合使用,可以记录模型训练过程当中的**超参数、Loss、Accu... ...
分类:其他好文   时间:2020-06-27 21:39:16    阅读次数:72
深度学习“四大名著”发布!Python、TensorFlow、机器学习、深度学习四件套!
Python 程序员深度学习的“四大名著”: 这四本书着实很不错!我们都知道现在机器学习、深度学习的资料太多了,面对海量资源,往往陷入到“无从下手”的困惑出境。而且并非所有的书籍都是优质资源,浪费大量的时间是得不偿失的。 给大家推荐这几本好书并做简单介绍: 1、《Deep Learning with ...
分类:编程语言   时间:2020-06-27 20:04:15    阅读次数:132
机器学习是否需要完整扎实的数学基础?
一个比较高质量的参考语雀网站 https://www.yuque.com/angsweet/machine-learning/jian-jie 线代高数概率论高数,微积分,线代,概率论,运筹学(优化) 微积分、线性代数、概率与统计、矩阵和数值分析、优化方法线代,微积分,概率论,数理统计,一些算法思想 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-27 11:57:41    阅读次数:99
机器学习的最佳学习路线原来只有四步
AI这个词相信大家都非常熟悉,近几年来人工智能圈子格外热闹,光是AlphoGo就让大家对它刮目相看。今天小天就来跟大家唠一唠如何进军人工智能的第一步——机器学习。 在机器学习领域,Python已经成为了主流。一方面因为这门语言简单易上手,另一方面是因为Python有足够完善的库可以调用,能为我们节省 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-27 11:55:04    阅读次数:88
[ML] 机器学习简介
监督学习(Supervised Learning) 添加标签,手把手训练。 比如线性回归算法。 半监督学习(Semi-supervised Learning) 非监督学习(Unsupervised Learning) 通过有标签或没标签的数据集,让机器自己去找出规律。比如分类算法。 结构化学习(St ...
分类:其他好文   时间:2020-06-26 18:40:25    阅读次数:55
使用PARL与Gym仿真环境进行深度Q学习(DQL)
blog翻译。原blog:https://keon.github.io/deep-q-learning/ 强化学习 强化学习是一种允许你创造能从环境中交互学习的AI agent 的机器学习算法。就跟我们学习骑自行车一样,这种类型的AI通过试错来学习。如上图所示,大脑代表AI agent并在环境中活动 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-26 01:13:31    阅读次数:156
对抗训练
对抗训练 对抗训练是防御对抗样本攻击的一种方法。将对抗样本和正常样本一起训练是一种有效的正则化,可以提高模型的准确度,同时也能有效降低对抗样本的攻击成功率。不过这种防御也只是针对同样用来产生训练集中的对抗样本的方法。 探索网络对底层任务的理解层次,通过对抗训练减少原有独立同分布的测试集的错误率——在 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-25 23:23:40    阅读次数:67
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