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机器学习
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    sklearn中的集成模型

    本文是sklearn官网文档中集成模型一文的翻译,加入了自己的理解，翻译中难免有误，仅作参考。 集成学习的目标是结合一组基学习器的预测构建学习算...

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  • 用RNN进行mnist分类

    RNN与LSTM RNN网络是在传统神经网络的基础上加入了记忆的成分。对于RNN模型来说，序列被看做一系列随着时间步长递进的事件序列。这里的时间...

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  • TensorFlow入门（五）tf.contrib.learn的输入函数

    Building Input Functions with tf.contrib.learn 这个教程将指引你构建tf.contrib.lear...

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  • TensorFlow入门（四）高级API用法示例

    tf.contrib.learn Quickstart TensorFlow的机器学习高级API(tf.contrib.learn)使配置、训练...

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  • CNN的笔记

    google CNN 视频教程如果你的数据具有某种结构，但你的网络并不需要从头开始学习这个结构，他可能表现的更好，比如字母或者数字的分类识别，这...

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  • TensorFlow的简单两层神经网络设计

    前言 用TensorFlow做分类任务，最基本的还是两个步骤，构建计算图和执行计算图。构建计算图中，涉及到数据的读取，变量、占位符的定义，神经网...

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  • TensorFlow入门（三）构建简单的卷积神经网络

    Deep MNIST for Experts TensorFlow是一个用于大数据计算强有力的库，擅长的任务之一就是实现及训练深度神经网络。这个...

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  • TensorFlow入门（二）mnist与softmax

    MNIST For ML Beginners 这个教程是给机器学习和TensorFlow的新手准备的，如果你已经知道MNIST是什么，softm...

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  • TensorFlow入门(一)安装与基本框架

    安装 TensorFlow分为CPU和GPU两个版本，如果系统没有NVIDIA® GPU，就安装CPU版本，GPU版本的TensorFlow计算...

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