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    特征工程-数据清洗

    值数据清洗 刚开始接触的数据,并不如我们想的那么完美, 数据存在缺失值以及一些脏数据。数据清洗也包括对数据进行再处理比如归一化等。 皮马印第安人...

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    特征工程-数据分类

    特征工程 将数据转换为能更好地表示潜在问题地特征, 从而提高机器学习的性能。 定量数据和定性数据 定量数据本质上是数值,应该是衡量某样东西的数量...

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    word2vec

    一背景 word组成了句子,要想在文本上做一些研究或者工作,首先要解决的问题就是word的表示, word如"me", "I", "our"这些...

  • 基于策略梯度算法

    一 策略梯度法 前面部分的算法都是基于值函数,无论是策略迭代,还是Q-Learning,只要能够得到精确的值函数,就可以使用Bellman公式求...

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    Q-Learning基础

    一 背景 在前面的一小节中, 涉及到了一种蛇棋的游戏。 我们具有上帝视角,知道环境运转的细节,即知道状态的转移概率。但是在现实中,大部分都没有这...

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    强化学习基础算法

    一 背景 该部分主要是讲述强化学习一些基础知识,包括MDP,价值迭代以及策略迭代。 二 基础 蛇棋的玩法: 1. 玩家每人拥有一个棋子, 出发点...

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    Tensorflow:实战Google深度学习框架第八章

    一介绍 该部分主要讲述的是循环神经网络, 主要分为三部分来介绍, 循环神经网络的介绍、长短时记忆网络(LSTM)结构,对应的一些变种。 二循环神...

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    Tensorflow:实战Google深度学习框架第七章

    一介绍 本章节主要介绍数据预处理的相关操作,包括统一输入数据的格式,图像数据的预处理,多线程的数据处理方式,以及Dataset数据集API。 二...

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    Tensorflow:实战Google深度学习框架第六章

    一介绍 该部分是该书的第六章,该章节主要讲述了卷积神经网络, 该章节主要分为数据集介绍,神经网络介绍,神经网络的常用结构,当前经典的模型以及迁移...