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py基础-字符串与编码
转载于：廖雪峰的官方网站-python教程字符编码我们已经讲过了，字符串也是一种数据类型，但是，字符串比较特殊的是还有一个编码问题。因为计算机只能处理数字，如果要处理文本，就必须先把文本转换为数字才能处理。最早的计算机在设计时采用8个比特（bit）作为一个字节（byte），所以，一个字节能表示的最大的整数就是25...
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py基础-数据类型与变量
转载于：廖雪峰的官方网站-python教程数据类型计算机顾名思义就是可以做数学计算的机器，因此，计算机程序理所当然地可以处理各种数值。但是，计算机能处理的远不止数值，还可以处理文本、图形、音频、视频、网页等各种各样的数据，不同的数据，需要定义不同的数据类型。在Python中，能够直接处理的数据类型有以下几种：...
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诈勒索病毒席卷全球99个国家，做到这些让你免遭勒索！（最新策略）
5月12日，全球范围内99个国家遭到大规模网络攻击，被攻击者被要求支付比特币解锁。其中英国的 NHS 服务受到了大规模的网络攻击，至少 40 家医疗机构内网被黑客攻陷，电脑被勒索软件锁定，这些医疗机构被要求支付约 300 美元的比特币来解锁电脑，否则所有的资料将被删除。同时俄罗斯，意大利，整个欧洲都受到不同程度的威...
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解决决策树的过拟合
参看书籍：Machine Learning(Tom Mitchell)之前我们已经比较详细的介绍啦决策树的相关知识，如ID3（Machine Learning -- ID3算法）和C4.5（Machine learning -- C4.5算法详解及Python实现）.本文章介绍决策树学习的实际问题包括确定决策树增长的深度；处理连续值的属性；选择一个适当的属性筛选度量标准；处理属性...
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阿里移动推荐比赛-数加平台的使用
前一段时间发表过一篇名为《天池新人实战赛之[离线赛]（完整）》的文章，今天这一篇为该篇的继续与加深。在《天池新人实战赛之[离线赛]（完整）》中的商品推荐模型是完全基于人工规则的，对于规则的制定有相当大的影响，而且一些动态规则难以挖掘。今天这篇文章介绍的是以阿里云服务的数据加工平台(简称：数加平台)为基...
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随机森林与GBDT
转自于：博客园-LeftNotEasy前言： 决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。但是同时，单决策树又有一些不好的地方，比如说容易over-fitting，虽然有一些方法，如剪枝可以减少这种情况...
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Python做文本挖掘的情感极性分析（基于情感词典的方法）
「情感极性分析」是对带有感情色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。按照处理文本的类别不同，可分为基于新闻评论的情感分析和基于产品评论的情感分析。其中，前者多用于舆情监控和信息预测，后者可帮助用户了解某一产品在大众心目中的口碑。目前常见的情感极性分析方法主要是两种：基于情感词典的方法（...
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Python数据分析相关资料整理（博客&视频链接）
机器学习算法与Python微信公众号关键字全网搜索最新排名【机器学习算法】：排名第一【机器学习】：排名第二【Python】：排名第三【算法】：排名第四我们会再接再厉成为全网优质的技术类公众号主要学习内容包括四大部分：Python工作环境及基础语法知识了解(包括正则表达式相关知识学习);数据采集相关知识(python爬...
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循环神经网络(RNN)
前言：前馈神经网络的输入和输出的维数都是固定的，不能任意改变。当处理序列数据时，前馈神经网络就无能力为了。因为序列数据是变长的。为了使得前馈神经网络能处理变长的序列数据，一种方法是使用延时神经网络（Time-Delay Neural Networks，TDNN）[Waibel et al., 1989]。循环神经网络(recurrent neural network， RN...
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瞬间了解AI如何应用在无人驾驶
文章来自网易科技(原标题：AI 到底怎么在自动驾驶领域派上用场？看这篇你就懂了)编者按：以深度学习架构为基础的人工智能技术（如深度神经网络，DNN）早已在全球铺开，其应用范围覆盖了汽车市场、计算机视觉、自然语言处理、传感器融合、物体识别和自动驾驶等领域。眼下，自动驾驶新创公司、互联网公司和 OEM 商都在探索...
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深度卷积生成对抗网络的无监督学习，补全人脸合成图像匹敌真实照
Github 用户 saikatbsk 最近做了一个项目，使用深度卷积生成对抗网络进行图像补完，取得了非常不错的效果。他表示不久后会将具体方法公布出来。计算机视觉，尤其是人脸识别、生成这块是最近的热点。Github 用户 saikatbsk 做了一个项目，使用深度卷积生成对抗网络进行图像补完，取得了非常不错的效果。右上角是原始图像...
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卷积神经网络详解
注：看本文之前最好能构理解前馈圣经网络以及BP(后向传播)算法，可以看之前发的相关文章或者看知乎、简书、博客园等相关博客。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种前馈神经网络。卷积神经网络是受生物学上感受野（Receptive Field）的机制而提出的。感受野主要是指听觉系统、本体感觉系统和视觉系...
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Machine Learning -- 主动学习(AL)
主动学习算法作为构造有效训练集的方法，其目标是通过迭代抽样，寻找有利于提升分类效果的样本，进而减少分类训练集的大小，在有限的时间和资源的前提下，提高分类算法的效率。主动学习已成为模式识别、机器学习和数据挖掘领域的研究热点问题。介绍了主动学习的基本思想，一些最新研究成果及其算法分析，并提出和分析了...
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TensorFlow：TensorBoard可视化
在学习深度网络框架的过程中，我们发现一个问题，就是如何输出各层网络参数，用于更好地理解，调试和优化网络？针对这个问题，TensorFlow开发了一个特别有用的可视化工具包：TensorBoard，既可以显示网络结构，又可以显示训练和测试过程中各层参数的变化情况。TensorBoard的输入是tensorflow保存summary data的日志文件...
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Machine Learning -- EM算法
0 EM算法综述迭代使用EM步骤，直至收敛。可以有一些比较形象的比喻说法把这个算法讲清楚。比如说食堂的大师傅炒了一份菜，要等分成两份给两个人吃，显然没有必要拿来天平一点一点的精确的去称分量，最简单的办法是先随意的把菜分到两个碗中，然后观察是否一样多，把比较多的那一份取出一点放到另一个碗中，这个过...