机器学习： 1. 李宏毅面部表情识别，数据处理+卷积神经网络 2. 老师推荐交通论文时间预测复现 3. 搜集交通领域应用论文，仅几年或里程碑式论文 数据结构： 1.leetcode 数组，每天一题？ 英语： 1.presentation three cup of tea ...
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2020-04-01 01:10:59
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KKT理解： https://www.cnblogs.com/pursued-deer/p/7858122.html Numpy ： CNN训练相关： 贝塔和伽玛是网络学出来的 上一层的输出先求均值，在求方差，然后每个输出给它搞成正太分布 让一部分神经元随机失活 CNN推展案例： R-CNN FAS ...
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2020-03-31 20:40:45
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在进行数据分析或者机器学习时，通常需要对数据进行预处理，其中主要的步骤就是数据标准化/归一化。 常用的数据标准化和归一化方法主要有： 1. 最大最小标准化 y=(x-min(x))/(max(x)-min(x))，x为一序列，即x={x1,x2,x3......}，max(x)为最大值，min(x) ...
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2020-03-31 20:35:40
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这周主要学习了机器学习、MVC模式、SpringMVC、python的matplotlib统计图等等部分内容。 博客地址： [错误解决]SpringMVC接收对象 中文乱码问题解决 [架构]myeclipse配置SpringMVC 以及简单应用 教程 [机器学习]AttributeError: mo ...
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2020-03-31 12:36:13
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本文作者用python代码示例解释了3种处理不平衡数据集的可选方法，包括数据层面上的2种重采样数据集方法和算法层面上的1个集成分类器方法。 分类是机器学习最常见的问题之一，处理它的最佳方法是从分析和探索数据集开始，即从探索式数据分析（Exploratory Data Analysis， EDA）开始 ...
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2020-03-31 12:14:57
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random_state是一个随机种子，是在任意带有随机性的类或函数里作为参数来控制随机模式。当random_state取某一个值时，也就确定了一种规则。 random_state可以用于很多函数，我比较熟悉的是用于以下三个地方：1、训练集测试集的划分 2、构建决策树 3、构建随机森林 1、划分训练 ...
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2020-03-31 01:25:49
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在所有后量子密码体制中，格是研究最活跃和最灵活的。它们具有很强的安全性，能够进行密钥交换、数字签名，以及构造出像全同态加密这样复杂的算法。尽管格密码体制的优化和安全性都需要非常复杂的数学证明，但基本思想只需要基本的线性代数。假设你有一个如下线性方程组： 求解x是一个经典的线性代数问题，可以用高斯消元 ...
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2020-03-30 20:06:02
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什么是机器学习？ 机器学习指的是机器通过统计学算法，对大量的历史数据进行学习从而生成经验模型，利用经验模型指导业务。 目前机器学习主要在一下一些方面发挥作用： 营销类场景：商品推荐、用户群体画像、广告精准投放 金融类场景:贷款发放预测、金融风险控制、股票走势预测、黄金价格预测 SNS关系挖掘:微博粉 ...
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2020-03-30 16:39:57
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对于从事IT行业的小伙伴来说，可能都非常疑惑，什么编程语言更简单易学呢?那当然是Python。Python语言简单清晰，对于其他语言来说更容易上手，更招人喜欢，适合IT小白学习，那么Python技术前景怎么样?为大家简单的分析一下吧。
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2020-03-30 15:54:15
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SAP官方帮助文档： https://www.sapanalytics.cloud/resources smart discovery/ SAP Analytics Cloud的Smart Discovery功能，底层基于机器学习技术，帮助用户对其业务数据进行挖掘，以作出更快更有效的商业决策。 新建 ...
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2020-03-29 12:36:42
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