使用飞桨完成手写数字识别模型 通过极简方案快速构建手写数字识别模型 【手写数字识别】之数据处理 【手写数字识别】之网络结构 【手写数字识别】之损失函数 【手写数字识别】之优化算法 【手写数字识别】之资源配置 【手写数字识别】之训练调试与优化 【手写数字识别】之恢复训练 总结：完整掌握深度学习建模

1.2 机器学习的一些基本术语 1.2 机器学习的一些基本术语 假设我们收集了一批西瓜的数据，例如：（色泽=青绿;根蒂=蜷缩;敲声=浊响)， (色泽=乌黑;根蒂=稍蜷;敲声=沉闷)， (色泽=浅自;根蒂=硬挺;敲声=清脆)……每对括号内是一个西瓜的记录，定义： 所有记录的集合为：数据集。 每一条记录为：一个实例（instance）或...

3.6 scikit-learn：Python中的机器学习 3.6 scikit-learn：Python中的机器学习 In [5]: % matplotlib inline import numpy as np 作者: Fabian Pedregosa, Gael Varoquaux 先决条件 Numpy, ...

3.15 学习Web API 和浏览器API 3.15 学习Web API 和浏览器API 图片来源: http://www.evolutionoftheweb.com/ BOM(浏览器对象模型)和DOM(文档对象模型)并不是浏览器内部唯一可以在Web平台上使用的浏览器API。所有不是特定的DOM或BOM，而是用于对浏览器进行编程的接口，都可...

1.关于 MapR 的 Sandbox 2.在 Sandbox 中安装 Drill 3.在 Sandbox 中使用 Drill 4.课程1：学习数据集 5.课程2：使用 ANSI SQL 查询 6.课程3：查询复杂的数据类型 7.总结

node-webkit学习(1)hello world 目录 1.1 环境安装 1.1.1 windows下的安装 1.1.2 linux环境下的安装 1.2 hello world node-webkit学习(1)hello world 作者：玄魂 来源：node-webkit学习(1)hello world 目录 1....

无监督学习: 寻求数据表示 无监督学习: 寻求数据表示 聚类: 对样本数据进行分组 K-means 聚类算法 分层聚类算法: 谨慎使用 连接约束聚类 特征聚集 分解: 将一个信号转换成多个成份并且加载 主成份分析: PCA 独立成分分析: ICA 无监督学习: 寻求数据表示 无监督学习: 寻求数据表示 校验者: @片刻 翻译者:...

hello paddle: 从普通程序走向机器学习程序 一、普通程序跟机器学习程序的逻辑区别 二、导入飞桨 三、准备数据 四、用飞桨定义模型的计算 五、准备好运行飞桨 六、告诉飞桨怎么样学习 七、运行优化算法 八、机器学习出来的参数 九、hello paddle hello paddle: 从普通程序走向机器学习程序 作者: Pa...

hello paddle: 从普通程序走向机器学习程序 一、普通程序跟机器学习程序的逻辑区别 二、导入飞桨 三、准备数据 四、用飞桨定义模型的计算 五、准备好运行飞桨 六、告诉飞桨怎么样学习 七、运行优化算法 八、机器学习出来的参数 九、hello paddle hello paddle: 从普通程序走向机器学习程序 作者: Pa...