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小叮当_加V的个人空间 - 开源中国社区
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加入于 2014/12/18 最近登录:05/08 13:56
最新博客 全部 (90)
18 0
正则表达式
2018/02/02 发布
8 0
小叮当_加V 1个月前
发表了博客 numpy 操作
python统计多维数组的行数和列 [rows, cols] = num.shape    
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小叮当_加V 1个月前
1 label输入的时候,如果是二分类,一维就可以,如果是三分类,必须三维 必须为  [1,0,0]、[0,1,0]、[0,1,1] 2 对于预测结果 result_1= model.predict(x_test) # 就是分类,输出哪个维度,本项目是三类,就输出0...
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小叮当_加V 1个月前
发表了博客 信息熵
信息熵:信息的不确定性的大小。一条信息消除的不确定性越大(即熵越大),它蕴含的信息量越大。 信息量:消除不确定性的大小。 比如在数据打标签过程中。 句子1  熵为2.7     标记为A类 句子2  熵为5.0...
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小叮当_加V 2个月前
比如我要安装1.4.0版本,如下 pip install --upgrade --ignore-installed  --upgrade tensorflow==1.4.0
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小叮当_加V 4个月前
发表了博客 正则表达式
.*?与.+?  ?在 + 和 * 后面表示非贪婪 + 表示重复前面的一次及以上 * 表示重复前面的0次及以上 (?:pattern) :匹配pattern但不获取匹配的子字符串,也就是说这是一个非获取匹配,不存储匹配的子字符串用于向后引...
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小叮当_加V 5个月前
file---setting--搜索 Keymap---选择eclipse
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小叮当_加V 6个月前
# 返回列名 def query(sql): try: conn = MySQLdb.connect(host=HOST, user=USER, passwd=PASSWORD, db=DATABASE, port=PORT, charset='utf8') cur = conn.cursor() cur.execute(sql...
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小叮当_加V 7个月前
<ArrayOfString xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"                xmlns:xsd="http://www.w3.org/2001/XMLSchema"                xmlns="http://WebXml.com...
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小叮当_加V 8个月前
最初理解的SVM是从最大化分类间隔提出的,直观的理解,最好的分类界面应该是使分割的类别越远越好,通过获得分类间隔转换成对偶问题,利用SMO算法解决。我理解的SVM的优势在于: 1.        对于二分类线性...
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小叮当_加V 8个月前
发表了博客 SVM参数设置
http://hi.baidu.com/yuanding232323/item/dee80e1a495c0b2bf6625c88 LIBSVM使用方法及参数设置 主要参考了一些博客以及自己使用经验。收集来觉得比较有用的。   LIBSVM   数据格式需要---------------------- ...
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