本文轉(zhuǎn)載至知乎ID：Charles（白露未晞）知乎個(gè)人專欄下載W3Cschool手機(jī)App，0基礎(chǔ)隨時(shí)隨地學(xué)編程>>戳此了解導(dǎo)語(yǔ)利用Python簡(jiǎn)單地預(yù)測(cè)一下NBA比賽結(jié)果。。。這大概就叫蹭熱度吧。。。畢竟貌似今天朋友圈都在刷NBA相關(guān)的內(nèi)容。...
http://o2fo.com/python3/python3-loc42ypb.html原文： https://pytorch.org/tutorials/intermediate/quantized_transfer_learning_tutorial.html 作者： Zafar Takhirov 被審核： Raghuraman Krishnamoorthi 由編輯：林 ess 琳 本教程以 Sasank Chilamkurthy 編寫(xiě)的原始 PyTorch 轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)教程為基礎(chǔ)。 轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)是指利用預(yù)...
http://o2fo.com/pytorch/pytorch-wvl73btg.html在這個(gè)例子中，我們創(chuàng)建了一個(gè)由多個(gè)層組成的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以提取訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的基礎(chǔ)模式。 這個(gè)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將像一個(gè)回歸器一樣工作。 我們將根據(jù)下面等式生成一些數(shù)據(jù)點(diǎn): `y = 2x2 + 8`。 如下所示導(dǎo)入必要的軟件包 - ```pyt...
http://o2fo.com/artificial_intelligence/artificial_intelligence-q7ma3cd5.html表征音頻信號(hào)涉及將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域，并通過(guò)以下方式理解其頻率分量。 這是一個(gè)重要的步驟，因?yàn)樗峁┝岁P(guān)于信號(hào)的大量信息。 可以使用像傅立葉變換這樣的數(shù)學(xué)工具來(lái)執(zhí)行此轉(zhuǎn)換。 **示例** 以下示例將逐步說(shuō)明如何...
http://o2fo.com/artificial_intelligence/artificial_intelligence-batx3ccq.html我們已經(jīng)知道，某種格式的數(shù)據(jù)對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)算法是必需的。 另一個(gè)重要的要求是，在將數(shù)據(jù)作為機(jī)器學(xué)習(xí)算法的輸入發(fā)送之前，必須正確標(biāo)記數(shù)據(jù)。 例如，如果所說(shuō)的分類，那么數(shù)據(jù)上會(huì)有很多標(biāo)記。 這些標(biāo)記以文字，數(shù)字...
http://o2fo.com/artificial_intelligence/artificial_intelligence-iwp93cb6.html3個(gè)不同的API可供評(píng)估模型預(yù)測(cè)質(zhì)量： 評(píng)估器評(píng)分方法：評(píng)估器有一個(gè)score方法，它給計(jì)劃解決的問(wèn)題提供一個(gè)初始評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。這部分內(nèi)容不在這里討論，但會(huì)出現(xiàn)在每一個(gè)評(píng)估器的文件中。評(píng)分參數(shù)：使用交叉驗(yàn)證（cross-validat...
http://o2fo.com/gkiwe/gkiwe-5dv83rct.html當(dāng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，我們會(huì)遇到很多帶有日期、時(shí)間格式的數(shù)據(jù)集，在處理這些數(shù)據(jù)集時(shí)，可能會(huì)遇到日期格式不統(tǒng)一的問(wèn)題，此時(shí)就需要對(duì)日期時(shí)間做統(tǒng)一的格式化處理。比如“Wednesday, June 6, 2020”可以寫(xiě)成“6/6/20”，或者寫(xiě)...
http://o2fo.com/pandas/pandas-date-formatting.html問(wèn)題 你想直接讀取二進(jìn)制數(shù)據(jù)到一個(gè)可變緩沖區(qū)中，而不需要做任何的中間復(fù)制操作?；蛘吣阆朐匦薷臄?shù)據(jù)并將它寫(xiě)回到一個(gè)文件中去。 解決方案 為了讀取數(shù)據(jù)到一個(gè)可變數(shù)組中，使用文件對(duì)象的 readinto() 方法。比如： impo...
http://o2fo.com/youshq/las3mozt.html在這個(gè)例子中，我們來(lái)創(chuàng)建一個(gè)單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它由獨(dú)立的神經(jīng)元組成，這些神經(jīng)元在輸入數(shù)據(jù)上起作用以產(chǎn)生輸出。 請(qǐng)注意，這里使用 `neural_simple.txt` 文件作為輸入。 如下所示導(dǎo)入所需的軟件包 - ```python import numpy as np import m...
http://o2fo.com/artificial_intelligence/artificial_intelligence-dafi3cd4.htmlsklearn.neighbors提供了基于近鄰的無(wú)監(jiān)督和有監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法的功能。無(wú)監(jiān)督最近鄰是許多其他學(xué)習(xí)方法的基礎(chǔ)，特別是流形學(xué)習(xí)(manifold learning)和光譜聚類(spectral clustering)。有監(jiān)督的 neighbors-based (基于鄰居的) 學(xué)習(xí)有兩種方式：離...
http://o2fo.com/gkiwe/gkiwe-bwdj3rc6.html抱歉，暫時(shí)沒(méi)有相關(guān)的微課
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