IMDB影评分类
IMDB影评分类输入数据要求
分类问题
输入数据是向量，标签是标量[0/1]代表差/好评
数据导入
from keras.datasets import imdb
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_d
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Boston房价预测
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实战
Boston房价预测输入数据要求
回归问题
标准化处理输入数据
k-折评估少样本模型
滑动均值平滑epoch均方差观测图
输入数据是向量，对应13个特征，且每个特征都有不同的取值范围.标签是标量,代表房价中位数。样本数很少，404个训练样本和102个测试样本。
train_data.shape#
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快速浏览数据结构——Pandas
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数据处理与分析
知识点data.iloc[train_indices]对于一个DataFrame A，A.loc[k]是读取A中index为k的那一行。A.iloc[k]是读取A中的第k行。
数据观测
#返回一个DataFrame对象
housing = pd.read_csv("housing.csv")
#预
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创建测试机集——数据层分割(随机·分层)
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技巧
见“各个模型”里详细的分割数据集和测试集
# to make this notebook's output identical at every run
np.random.seed(42)
import numpy as np
# For illustration only. Sklearn
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Scrapy框架笔记
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爬虫·框架
概念:摘自网上
Scrapy主要包括了以下组件：
引擎(Scrapy)用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心)
调度器(Scheduler)用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 由它来决
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正则化，学习率指数衰减和滑动均值模型
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技巧
序浏览学长博客有感，稍微记一点：1.正则化损失函数L22.学习率的指数衰减3.滑动平均模型ps：看到类似的博客也不错
正则化损失函数L2概念简述：由于数据存在很多干扰或者噪声，容易产生过拟合现象。在相同网络结构下，决策面越复杂，参数w的值往往更大，而w较小时候，得到的决策面相对平缓。L2正则化是
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Opencv均值漂移pyrMeanShiftFiltering彩色图像分割流程剖析
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Opencv
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
using namespace cv;
using names
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