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【优秀翻译】Dash用户指南 01-02 安装与应用布局
作者：呆鸟【翻译】简书专栏：https://www.jianshu.com/u/be48b04ecc3e坚持学习Python和English两门语言，致力于让读译文就像读中文的呆鸟原文作者： ActiveWizards原文地址：https://www.kdnuggets.com/2018/06/top-20-python-libraries-data-science-2018.html/2前文传送门：Python交互式数据分析报告框架~Dash介绍（...
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Python机器学习课后作业
房价和什么因素有关系？ 我们收集到13个特征和目标房价PRICE，具体如下： CRIM:城镇人均犯罪率ZN:城镇超过25000平方英尺的住宅区域的占地比例INDUS:城镇非零售用地占地比例CHAS:是否靠近河边，1为靠近，0为远离NOX:一氧化氮浓度RM:每套房产的平均房间个数AGE:在1940年之前就盖好，且业主自主的房子的比例DIS:...
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flask+seq2seq实现聊天机器人在线群聊
徐静 硕士研究生、算法工程师 兴趣方向：统计机器学习，深度学习，模型的线上化部署、网络爬虫，前端可视化。 个人博客：https://dataxujing.github.io/在大多数标准中，Flask都算是小型框架，小到可以称为“微框架”，所以你一旦熟悉使用它，很可能就能读懂他所有的源码，本项目是自己线下玩的项目，因此采用了Flask...
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【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 附录 D、自动微分
作者：ApacheCN【翻译】 Python机器学习爱好者Python爱好者社区专栏作者GitHub：https://github.com/apachecn/hands_on_Ml_with_Sklearn_and_TF前文传送门：【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 附录 C、SVM 对偶问题【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章 强化学习（下）【翻...
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【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 附录 C、SVM 对偶问题
作者：ApacheCN【翻译】 Python机器学习爱好者Python爱好者社区专栏作者GitHub：https://github.com/apachecn/hands_on_Ml_with_Sklearn_and_TF前文传送门：【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章 强化学习（下）【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章 强化学习（中）【...
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【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章 强化学习（下）
作者：ApacheCN【翻译】 Python机器学习爱好者Python爱好者社区专栏作者GitHub：https://github.com/apachecn/hands_on_Ml_with_Sklearn_and_TF前文传送门：【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章 强化学习（中）【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章 强化学习（上）&nb...
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【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章 强化学习（中）
作者：ApacheCN【翻译】 Python机器学习爱好者Python爱好者社区专栏作者GitHub：https://github.com/apachecn/hands_on_Ml_with_Sklearn_and_TF前文传送门：【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章 强化学习（上） 【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第15章 自编码器（...
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【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章 强化学习（上）
作者：ApacheCN【翻译】 Python机器学习爱好者Python爱好者社区专栏作者GitHub：https://github.com/apachecn/hands_on_Ml_with_Sklearn_and_TF前文传送门：【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第15章 自编码器（下） 【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第15章 自编码器（...
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【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第15章 自编码器（下）
作者：ApacheCN【翻译】 Python机器学习爱好者Python爱好者社区专栏作者GitHub：https://github.com/apachecn/hands_on_Ml_with_Sklearn_and_TF稀疏自编码器通常良好特征提取的另一种约束是稀疏性：通过向损失函数添加适当的项，自编码器被推动以减少编码层中活动神经元的数量。 例如，它可能被推到编码层中...
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【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第15章 自编码器（中）
作者：ApacheCN【翻译】 Python机器学习爱好者Python爱好者社区专栏作者GitHub：https://github.com/apachecn/hands_on_Ml_with_Sklearn_and_TF关联权重当自编码器整齐地对称时，就像我们刚刚构建的那样，一种常用技术是将解码器层的权重与编码器层的权重相关联。 这样减少了模型中的权重数量，加快了训练速...
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【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第15章 自编码器（上）
作者：ApacheCN【翻译】 Python机器学习爱好者Python爱好者社区专栏作者GitHub：https://github.com/apachecn/hands_on_Ml_with_Sklearn_and_TF自编码器是能够在无监督的情况下学习输入数据的有效表示（叫做编码）的人工神经网络（即，训练集是未标记）。这些编码通常具有比输入数据低得多的维度，使得自编码...
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【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第14章 循环神经网络（下）
作者：ApacheCN【翻译】 Python机器学习爱好者Python爱好者社区专栏作者GitHub：https://github.com/apachecn/hands_on_Ml_with_Sklearn_and_TF在多个 GPU 上分布式部署深度 RNN 网络Dropout 的应用对于深层深度 RNN，在训练集上很容易过拟合。Dropout 是防止过拟合的常用技术。可以简单的在 RNN 层之前或之...
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【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第14章 循环神经网络（中）
作者：ApacheCN【翻译】 Python机器学习爱好者Python爱好者社区专栏作者GitHub：https://github.com/apachecn/hands_on_Ml_with_Sklearn_and_TF处理变长输入序列到目前为止，我们只使用固定大小的输入序列（全部正好两个步长）。 如果输入序列具有可变长度（例如，像句子）呢？ 在这种情况下，你应该在调用dy...
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【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第14章 循环神经网络（上）
作者：ApacheCN【翻译】 Python机器学习爱好者Python爱好者社区专栏作者GitHub：https://github.com/apachecn/hands_on_Ml_with_Sklearn_and_TF击球手击出垒球，你会开始预测球的轨迹并立即开始奔跑。你追踪着它，不断调整你的移动步伐，最终在观众的一片雷鸣声中抓到它。无论是在听完朋友的话语还是早餐时预...
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【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第13章 卷积神经网络（下）
作者：ApacheCN【翻译】 Python机器学习爱好者Python爱好者社区专栏作者GitHub：https://github.com/apachecn/hands_on_Ml_with_Sklearn_and_TFTensorFlow 实现from sklearn.datasets import load_sample_image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import tensorflow as tf
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