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1.17. 神经网络模型(有监督)
1633
2020-03-01
《scikit-learn (sklearn) 0.21.3 官方文档中文版》
1.17. 神经网络模型(有监督) 1.17.1. 多层感知器 1.17.2. 分类 1.17.3. 回归 1.17.4. 正则化 1.17.5. 算法 1.17.6. 复杂度 1.17.7. 数学公式 1.17.8. 实用技巧 1.17.9. 使用 warm_start 的更多控制 1.17. 神经网络模型(有监督) 校验者: @...
1.17. 神经网络模型(有监督)
1667
2020-03-01
《scikit-learn (sklearn) 0.19 官方文档中文版》
1.17. 神经网络模型(有监督) 1.17. 神经网络模型(有监督) 1.17.1. 多层感知器 1.17.2. 分类 1.17.3. 回归 1.17.4. 正则化 1.17.5. 算法 1.17.6. 复杂度 1.17.7. 数学公式 1.17.8. 实用技巧 1.17.9. 使用 warm_start 的更多控制 1.17....
4.5.1. 计算机视觉
1803
2019-07-19
《智能钛机器学习平台用户手册》
1. 计算机视觉 1.1. [2.0]Inception 训练节点 预测节点 1.2. [2.0] R-FCN 训练节点 预测节点 1.3. [2.0] ResNet 训练节点 预测节点 1.4. [2.0] SSD 训练节点 预测节点 1.5. [2.0] VGG 训练节点 预测节点 1.6. [2.0] MobileNet...
寻求帮助
1259
2020-03-01
《scikit-learn (sklearn) 0.21.3 官方文档中文版》
寻求帮助 项目邮件列表 机器学习从业者的 Q&A 社区 寻求帮助 校验者: @片刻 翻译者: @X 项目邮件列表 如果您在使用 scikit 的过程中发现错误或者需要在说明文档中澄清的内容,可以随时通过 Mailing List 进行咨询。 机器学习从业者的 Q&A 社区 Quora.com: Quora有一个和机器学习问题相关的...
3.32 学习版本控制
1140
2020-01-13
《前端开发者手册2019》
3.32 学习版本控制 3.32 学习版本控制 软件配置管理组件,版本控制,也就是修正管理和源码管理,是一种对文档,计算机程序,大型网站和其他信息集合的变更管理。变更常用数字和字母代码表示,术语叫做“修订数字”,“修订等级”或“修订”。举个例子,一个初始的文档集是“修订1”,当产生第一个变更时,得到的集合就是“修订2”,如此类推。每个修订都与时间戳...
序
1524
2018-02-07
《你不懂JS:类型与文法(You Dont Know JS)(第一版)》
你不懂JS:类型与文法 序 你不懂JS:类型与文法 序 人们曾说,“JavaScript 是唯一一种开发者在学会之前就使用的语言。” 我每次听到这句话都会笑出来,因为对我来说这是真的,而且我怀疑对于许多其他开发者也是。JavaScript,甚至可能还有 CSS 和 HTML,在因特网出现的早期都不是大学中教授的核心计算机语言,所以个人开发很大...
2. 无监督学习
1577
2020-03-01
《scikit-learn (sklearn) 0.19 官方文档中文版》
2. 无监督学习 2. 无监督学习 2.1 高斯混合模型 2.1.1 高斯混合 2.1.1.1 优缺点 2.1.1.1.1 优点 2.1.1.1.2 缺点 2.1.1.2 选择经典高斯混合模型中分量的个数 2.1.1.3 估计算法期望最大化(EM) 2.1.2 变分贝叶斯高斯混合 2.1.2.1 估计算法: 变分推断(var...
BP神经网络
3287
2021-04-11
《Deeplearning Algorithms Tutorial(深度学习算法教程)》
Deeplearning Algorithms tutorial BP神经网络 算法描述 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。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗,覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许多层面。苹果业已开始全面拥抱机器学...
PolynomialDecay
596
2020-05-01
《百度飞桨 PaddlePaddle 1.7 深度学习平台教程》
PolynomialDecay PolynomialDecay 注意:该API仅支持【动态图】模式 class paddle.fluid.dygraph. PolynomialDecay (learning_rate, decay_steps, end_learning_rate=0.0001, power=1.0, cycle=False, ...
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