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【机器学习】svm
机器学习算法——SVM 目录 机器学习算法——SVM 1. 背景 2. SVM推导 2.1 几何间隔和函数间隔 2.2 SVM原问题 2.3 SVM对偶问题 2.4 SMO算法 2.4.1 更新公式 2.4.2 裁 ......
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SVM
[机器学习] Yellowbrick使用笔记5-回归可视化
回归模型试图预测连续空间中的目标。回归计分可视化工具显示模型空间中的实例,以便更好地理解模型是如何进行预测的。代码下载 Yellowbrick已经实施了三种回归评估: ......
可视化
test
yellowbrick
train
import
[机器学习] 特征选择笔记4-使用SelectFromModel特征选择
特征选择 代码下载 本文主要介绍sklearn中进行特征选择的方法。 sklearn.feature_selection模块中的类可用于样本集的特征选择/降维,以提高估计量的准确性得分或提 ......
feature
特征
importances
import
SelectFromModel
[机器学习] Yellowbrick使用笔记1-快速入门
Yellowbrick是一个机器学习可视化库,主要依赖于sklearn机器学习库,能够提供多种机器学习算法的可视化,主要包括特征可视化,分类可视化,回归可视化,回归可视化,聚 ......
可视化
visualizer
模型
Yellowbrick
import
【机器学习实验】scikit-learn的主要模块和基本使用
【机器学习实验】scikit-learn的主要模块和基本使用 对于一些开始搞机器学习算法有害怕下手的小朋友,该如何快速入门,这让人挺挣扎的。在从事数据科学的人中,最 ......
model
fit
import
estimator
print
卷积神经网络---padding、 pool、 Activation layer
coding:utf-8 import tensorflow as tf tf.reset_default_graph() image = tf.random_normal([1, 112, 96, 3]) in_channels = 3 out_channels = 32 kernel_size ......
神经网络
tf
卷积
conv
shape
Sequence Model-week3编程题1-Neural Machine Translation with Attention
1. Neural Machine Translation 下面将构建一个神经机器翻译(NMT)模型,将人类可读日期 ("25th of June, 2009") 转换为机器可读日期 ("2009-06-25"). 使用 attent ......
0.
attention
LSTM
lstm
dense
Gif验证码类
package com.paic.bics.common.utils.vcode; import java.awt.AlphaComposite; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.awt.Graphics2D; imp ......
验证码
int
len
height
width
lasso-ridge
L1与L2正则化的区别与联系 L1正则化和L2正则化的说明如下: L1正则化:\(\min _{w} \frac{1}{2 n_{\text {samples}}}\|X w-y\|_{2}^{2}+\alpha\|w\|_{1}\) 绝对值 ......
ridge
正则
scores
L1
L2
机器学习- Attention Model结构解释及其应用
概述 Attention Model 的出现,在sequence model的领域中算是一个跨时代的事件。在Many-to-Many的sequence model中,在decoder network中的每一个time step的输出应 ......
Attention
Model
LSTM
attention
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linux下生成动态库和链接动态库