讓我們將模型從 MPL 修改為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），解決我們早期的數(shù)字識別問題。 CNN可以表示如下：  ### 該模型的核心特征如下 - 輸入層由 (1, 8, 28) 個值組成。 - 第一層...
http://www.o2fo.com/keras_zw/keras_zw-fo3x3kct.html下面是一組用于回歸的方法， 其中目標(biāo)值是特征的線性組合。在數(shù)學(xué)表示法中，如果表示預(yù)測值,那么有： 在整個模型中， 我們定義向量 作為 coef_,定義作為 intercept_。 若需要使用廣義線性模型進行分類， 請看 Logistic regression ...
http://www.o2fo.com/gkiwe/gkiwe-xd2e3rc1.htmlsklearn.metrics.pairwise子模塊工具的實用程序，以評估成對距離或樣品集的近似關(guān)系。 該模塊包含距離度量和內(nèi)核。這里對兩者進行了簡要總結(jié)。 距離度量函數(shù)d(a, b)，如果對象a和b被認為比對象a和c更相似 ,則d(a, b) < d(a, c)。兩個...
http://www.o2fo.com/gkiwe/gkiwe-wpo73rd6.html＃版權(quán)所有2015 TensorFlow作者.版權(quán)所有. ＃ ＃根據(jù)Apache許可證版本2.0(“許可證”)許可; ＃除非符合許可證,否則您不得使用此文件. ＃您可以獲得許可證的副本 ＃ ＃http ://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 ＃ ＃除非適用法律要求或書...
http://www.o2fo.com/tensorflow_python/tensorflow_python-6z392d31.html可以使用sklearn.cluster.bicluster模塊進行Biclustering(雙聚類) 。 雙聚類算法同時對數(shù)據(jù)矩陣的行和列進行聚類。而這些行列的聚類稱之為雙向簇(biclusters)。每一次聚類都會基于原始數(shù)據(jù)矩陣確定一個子矩陣, 并且這些子矩陣具有一些...
http://www.o2fo.com/gkiwe/gkiwe-5ahk3rcl.html原文： https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html 作者： Sean Robertson 這是關(guān)于“從頭開始進行 NLP”的第三篇也是最后一篇教程，我們在其中編寫自己的類和函數(shù)來預(yù)處理數(shù)據(jù)以完成 NLP 建模任務(wù)。 我們希望在完...
http://www.o2fo.com/pytorch/pytorch-9dfn3bnh.html本節(jié)向您介紹使用遺傳算法實現(xiàn)解決方案。 **生成位模式** 以下示例顯示了如何根據(jù) One Max 問題生成一個包含15個字符串的位串。 如下所示導(dǎo)入必要的軟件包 - ```python import random from deap import base, creator, tools ``` 定義評估函數(shù)。 ...
http://www.o2fo.com/artificial_intelligence/artificial_intelligence-68q43cdf.html警告 scikit-learn中的所有分類器都可以開箱即用進行多分類。除非您想嘗試不同的多類策略，否則無需使用sklearn.multiclass模塊。 sklearn.multiclass 模塊通過將 multiclass和 multilabel分類問題分解為二分類問題，實現(xiàn)了meta-estimators(元估...
http://www.o2fo.com/gkiwe/gkiwe-kbgz3rcc.html> 原文：[PyTorch 張量屬性_blank](https://pytorch.org/docs/stable/tensor_attributes.html) 每個`torch.Tensor`具有 `torch.dtype` ， `torch.device` 和 `torch.layout` 。 ## torch類型 ------ ``` class torch.dtype? ``` `torch.dtype` 是表示 `torch.Tensor` 的數(shù)據(jù)類型的對象。 P...
http://www.o2fo.com/pytorch/pytorch-8ixf3bwh.html＃版權(quán)所有2015 TensorFlow作者.版權(quán)所有.＃根據(jù)Apache許可證版本2.0(“許可證”)許可; ＃除非符合許可證,否則您不得使用此文件. ＃您可以獲得許可證的副本＃http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0＃除非適用法律要求或書面同意軟件 根...
http://www.o2fo.com/tensorflow_python/tensorflow_python-5s4x2flq.html抱歉，暫時沒有相關(guān)的微課
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