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AI论文
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7.3. 并行性、资源管理和配置
7. 使用scikit-learn计算 7.1. 大规模计算的策略: 更大量的数据 7.1.1. 使用外核学习实例进行拓展 7.1.1.1. 流式实例 7.1.1.2. 提取特征 7.1.1.3. 增量学习 7.1.1.4. 示例 7.1.1.5. 注释 7.2. 计算性能 7.2.1. 预测延迟 7.2.1.1. 批量与原子模式 7.2.1... -
1.9. 朴素贝叶斯
1.9. 朴素贝叶斯 1.9. 朴素贝叶斯 1.9.1. 高斯朴素贝叶斯 1.9.2. 多项分布朴素贝叶斯 1.9.3. 补充朴素贝叶斯 1.9.4. 伯努利朴素贝叶斯 1.9.5. 基于外存的朴素贝叶斯模型拟合 1.9. 朴素贝叶斯 1.9. 朴素贝叶斯 校验者: @Kyrie @Loopy @qinhanmin2014 翻译者: ... -
阅前必读
MachineLearning 第一部分 分类 第二部分 利用回归预测数值型数据 第三部分 无监督学习 第四部分 其他工具 第五部分 项目实战(非课本内容) 阶段性总结 联系方式 网站视频 ApacheCN 组织资源 MachineLearning 欢迎任何人参与和完善：一个人可以走的很快，但是一群人却可以走的更远 ... -
Ex 7: Face completion with a multi-output estimators
通用範例/範例七: Face completion with a multi-output estimators (一)引入函式庫及內建影像資料庫 (二)資料訓練 (三)matplotlib.pyplot 畫出結果 通用範例/範例七: Face completion with a multi-output estimators http://s... -
TensorFlow 实现
TensorFlow 实现 在 Tensorflow 中，每个输入图像的通常被表示为三维张量 。 一个小批次被表示为四维张量 。 卷积层的权重被表示为四维张量 。 卷积层的偏差项简单地表示为一维形状的张量 。我们来看一个简单的例子。 下面的代码使用 Scikit-Learn 的load_sample_images() （加载两个彩色图像，一个中国庙宇... -
External Links and Articles
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LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）
Deeplearning Algorithms tutorial Lasso算法(least absolute shrinkage and selection operator) 应用案例 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义... -
5.2. 特征提取
5.2. 特征提取 5.2.1. 从字典类型加载特征 5.2.2. 特征哈希（相当于一种降维技巧） 5.2.2.1. 实现细节 5.2.3. 文本特征提取 5.2.3.1. 话语表示 5.2.3.2. 稀疏 5.2.3.3. 常见 Vectorizer 使用方法 5.2.3.3.1 使用停止词 5.2.3.4. Tf–idf 项加权 5.2.... -
后记：一个吃货和一道菜的故事
一个吃货和一道菜的故事 一，一个吃货转行算法的心路历程 二，吃货为什么要写这本书？ 三，吃货写的这本书怎么样？ 四，如何获取吃货写的这本书? 五，鼓励和联系这个吃货 一个吃货和一道菜的故事 《30天吃掉那只TensorFlow2》这本书已经全部整理完稿。本篇文章算是这本书的一个后记。 本文介绍了一个吃货与算法结缘的故事，并介绍了本书的写作...