原创 pandas指南-3.數據摘要與映射
目錄 數據摘要與映射 摘要功能 映射 數據摘要與映射 import pandas as pd pd.set_option('max_rows', 5) import numpy as np melbourne_data = pd.rea
2020-06-16 09:56:26
原创 pandas指南-6.數據重命名和合並
目錄 重命名 合併 我們還是先來加載一下數據 import pandas as pd pd.set_option('max_rows', 5) import numpy as np melbourne_data = pd.read_cs
2020-06-16 09:56:26
原创 pandas指南-2.數據索引，選擇與賦
目錄 索引，選擇與賦值 基於索引來選擇數據 基於標籤來選擇數據 操縱索引 條件選擇 賦值操作 索引，選擇與賦值 選擇要處理的pandas DataFrame或Series的特定值幾乎是你將研究的任何數據操作中的隱式步驟。 因此，對如何切分
2020-06-14 04:23:54
原创 pandas指南-1.數據創建與讀寫
目錄 數據創建，讀寫指南 讀常用文件csv 讀常用文件excel 讀常用文件sqlite 如何寫入常用文件 數據創建，讀寫指南 任何數據分析項目的第一步都可能是從某個文件中讀取數據，因此我們需要首先考慮這一點。 在本節中，我們將介紹有關創
2020-06-14 04:23:54
原创 機器學習實戰——kaggle 泰坦尼克號生存預測——六種算法模型實現與比較
一、初識 kaggle kaggle是一個非常適合初學者去實操實戰技能的一個網站，它可以根據你做的項目來評估你的得分和排名。讓你對自己的能力有更清楚的瞭解，當然，在這個網站上，也有很多項目的教程，可以跟着教程走，慢慢熟悉各種操作。在平時的
2020-06-01 18:07:56
原创 深度學習（五）序列模型-循環神經網絡（RNN）（2） -Andrew Ng
一、基礎知識 1.1 單詞表徵（one-hot表示） 上節我們學習了RNN、GRU單元和LSTM單元。本節你會看到我們如何把這些知識用到NLP上，用於自然語言處理，深度學習已經給這一領域帶來了革命性的變革。其中一個很關鍵的概念就是詞嵌入（
2020-05-14 17:32:52
原创 深度學習（五）序列模型-循環神經網絡（RNN）（3） -Andrew Ng
一、基礎知識 1.1 序列基本模型 seq2seq（sequence to sequence）模型在機器翻譯和語音識別方面都有着廣泛的應用。 從最基本的模型開始，之後你還會學習集束搜索（Beam search）和注意力模型（Attent
2020-05-14 17:32:52
原创 深度學習（五）序列模型-循環神經網絡（RNN）（1） -Andrew Ng
一、基礎知識 1.1 爲什麼選擇序列模型？ 序列模型能夠應用在許多領域，例如： 語音識別 音樂發生器 情感分類 DNA序列分析 機器翻譯 視頻動作識別 命名實體識別
2020-05-09 02:27:30
原创 深度學習（四）卷積神經網絡-人臉識別和神經風格轉換（4） -Andrew Ng
一、基礎知識 1.1 什麼是人臉識別？ 首先簡單介紹一下人臉驗證（face verification）和人臉識別（face recognition）的區別。 人臉驗證：輸入一張人臉圖片，驗證輸出與模板是否爲同一人，即一對一問題。 人臉識別
2020-05-07 16:43:22
原创 深度學習（四）卷積神經網絡-卷積神經網絡（2） -Andrew Ng
目錄 一、基礎知識 1.1 爲什麼要進行實例探究? 1.2 經典網絡 1.3 殘差網絡 1.4 殘差網絡爲什麼有用 1.5 網絡中的網絡以及 1×1 卷積 1.6 谷歌 Inception 網絡簡介 1.7 Inception 網絡
2020-04-29 01:57:54
原创 深度學習（四）卷積神經網絡-卷積神經網絡（3） -Andrew Ng
一、基礎知識 1.1 目標定位 前兩節課程中，我們介紹的是利用CNN模型進行圖像分類。除此之外，本週課程將繼續深入介紹目標定位和目標檢測（包含多目標檢測）。
2020-04-29 01:57:54
原创 深度學習-np.pad 填充詳解
參考博客：https://blog.csdn.net/weixin_43619146/article/details/89600078 大傢伙在學習深度學習的卷積網絡裏有一個填充的問題是難免遇到的 所以np給了pad（）這個函數來實現填充
2020-04-21 19:06:58
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原创 深度學習（四）卷積神經網絡-卷積神經網絡（1） -Andrew Ng
一、基礎知識 1.1 計算機視覺 視覺應用： 計算機視覺是一個飛速發展的一個領域，這多虧了深度學習。深度學習與計算機視覺可以幫助汽車，查明周圍的行人和汽車，並幫助汽車避開 它們。還使得人臉識別技術變得更加效率和精準，你們即將能夠體驗到或早
2020-04-21 19:06:58