http://airbnb.io/aerosolve/
https://github.com/airbnb/aerosolve/
有关TensorFlow与其他框架的详细对比可以阅读: https://zhuanlan.zhihu.com/p/25547838 01 TensorFlow的编程模式 编程模式分为两种:命令式编程与符号式编程 前者是我们常用的C++,java等语言的编程风格如下 命令式编程看起来逻辑非常清晰,易于理解。而符号式编程涉及较多的嵌入和优化,如下 执行相同的计算时c,d可以共用内存,使用Tenso
Python 有着海量的可用于数据分析、统计以及机器学习的库,这使得 Python 成为很多数据科学家所选择的语言。 下面我们列出了一些被广泛使用的机器学习及其他数据科学应用的 Python 包。 Scipy 技术栈 Scipy 技术栈由一大批在数据科学中被广泛使用的核心辅助包构成,可用于统计分析与数据可视化。由于其丰富的功能和简单易用的特性,这一技术栈已经被视作实现大多数数据科学应用的必备品了。
主要内容 前言 课程列表 推荐学习路线 数学基础初级 程序语言能力 机器学习课程初级 数学基础中级 机器学习课程中级 推荐书籍列表 机器学习专项领域学习 致谢 前言 我们要求把这些课程的所有Notes,Slides以及作者强烈推荐的论文看懂看明白,并完成所有的老师布置的习题,而推荐的书籍是不做要求的,如果有些书籍是需要看完的,我们会进行额外的说明。 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资
机器学习与人工智能学习笔记,包括机器学习、深度学习以及常用开源框架(Tensorflow、PyTorch)等。 机器学习算法 _图片来自scikit-learn_。 机器学习全景图 _图片来自http://www.shivonzilis.com/_。
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“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。集成学习就是利用了这样的思想,通过把多分类器组合在一起的方式,构建出一个强分类器;这些被组合的分类器被称为基分类器。事实上,随机森林就属于集成学习的范畴。通常,集成学习具有更强的泛化能力,大量弱分类器的存在降低了分类错误率,也对于数据的噪声有很好的包容性。
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本文向大家介绍sails框架的学习指南,包括了sails框架的学习指南的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 上周通过搭建CMS系统接触到了sails框架,知道一些ORM的概念。这周开始深入后台数据交互,发现twenty框架的数据结构在sails上又设计了一番(比如node、category),不得不说师哥就是厉害。不过复杂度也提高了。而我在DTree项目中的任务就是使用sails来进行业务流程