『Sklearn』机器学习绪论

机器学习概述 SKLearn相关模块 老师扯得闲篇

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机器学习问题是一个搜索优化问题 思路实例--人工智能西洋棋学习器

自带数据集类型如下: # 自带小型数据集# sklearn.datasets.load_<name># 在线下载数据集# sklearn.datasets.fetch_<name># 计算机生成数据集# sklearn.datasets.make_<name># svmlight/libsvm格式数据集# sklearn.datasets.load_svmlight_file(path)# mldata.org在线下载网站数据集# sklearn.datasets.fe

『TensorFlow』降噪自编码器设计 之前学习过的代码,又敲了一遍,新的收获也还是有的,因为这次注释写的比较详尽,所以再次记录一下,具体的相关知识查阅之前写的文章即可(见上面链接). # Author : Hellcat # Time : 2017/12/6 import numpy as np import sklearn.preprocessing as prep import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mni

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以A字母开头的词汇 英文 中文 abstract module 抽象模组 access 访问.存取 access control 存取控制 access control information 存取控制资讯 access mechanism 存取机制 access rights 存取权限 accessibility 无障碍性 accessibility information 无障碍网页资讯 accessibility problem 无障碍网页问题 accessible 无障碍的 access

神经网络(Neural Network) 激活函数(Activation Functions) 操作 描述 tf.nn.relu(features, name=None) 整流函数:max(features, 0) tf.nn.relu6(features, name=None) 以6为阈值的整流函数:min(max(features, 0), 6) tf.nn.elu(features, name=None) elu函数,exp(features) - 1 if < 0,否则featuresE

随手写了一个 跨数据库 的 数据迁移工具:>目前支持 SQLServer,MySql,SQLite: >迁移工具 可以自动建表,且 保留 主键,自增列: >迁移工具 基于 Laura.Source  ORM框架 开发: >迁移工具 支持 崩溃恢复(重启迁移工具,将会继续 未完成的 数据迁移): >每张表一个事务(即使  表中有 >100W 的数据,也是一个事务完成): >迁移后 的 自增列 和 原数据库 保持一致: 只是展示一下,直接上图片: 操作工具: 迁移工具