一 寫在前面 未經允許，不得轉載，謝謝~ 這篇文章是對UCF101視頻數據集處理以及加載的一個記錄，也適用于其他的視頻數據集。 1 需求所在 PyTorch提供了像對CIF...
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視頻數據集UCF101的處理與加載（未使用深度學習框架）
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【轉】使用sklearn做單機特征工程作者：jasonfreak，原文地址：使用sklearn做單機特征工程 目錄 特征工程是什么？ 數據預處理2.1 無量綱化2.1.1 標準化2.1.2 區間縮放法2.1.3 ...
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NLPer，中國統計網特邀認證作者<br>個人博客：<br><a href="http://mcgrady.cn" rel="nofollow" target="_blank">http://mcgrady.cn</a><br>github：<a href="https://github.com/TracyMcgrady6" rel="nofollow" target="_blank">https://github.com/TracyMcgrady6</a>
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（史上最詳細）批量梯度下降算法、隨機梯度下降算法、小批量梯度下降算法python代碼實現
偽代碼： 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）:Repeat until convergence{} 隨機梯度下降法（Stochastic Batc...
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機器學習——邏輯回歸??線性回歸用于處理因變量是連續量的預測問題，而邏輯回歸是解決二分類的問題（邏輯回歸名字叫“回歸”其實解決的是分類問題）。邏輯回歸的結果只有兩種情況（0或1），那么為什么冠以...
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利用爬蟲Scrapy中的LinkExtractor（鏈接提取器）爬租房信息（全站爬蟲）??從圖上可以看到每一條出租房屋信息，主要包括：價格，戶型，面積，樓層，裝修，類型，所在區，小區，出租方式，朝向，鄰近的地鐵線。 ??下面，跳過scrapy的"setting...
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IPython Notebook引入ECharts做可視化
作者：無與童比 。本文約 2196 字，讀完可能需要 4 分鐘。原文鏈接：http://www.lxweimin.com/p/609193efee1a IPython Note...
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機器學習——線性回歸（二）梯度下降求解
??在上文中利用矩陣運算的方法對損失函數進行優化，但其有一定的局限性，其要求矩陣必須可逆，下面用梯度下降的方法對其進行優化。 ??初始化，沿著負梯度方向迭代，更新后的，使更小...
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機器學習——線性回歸（一）矩陣求解什么是線性回歸 ??相對于其他算法來說線性回歸的原理相對簡單，而且它的表現形式與我們數學中的線性方程較為相似，更加利于大家所理解。所以線性回歸一般會作為機器學習愛好者學習機器...
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機器學習——拉格朗日對偶
拉格朗日對偶與凸優化、拉格朗日乘子、KKT條件有著密切的聯系，KKT條件可以通過朗格朗日對偶推到得到。 步入正題 原問題 對于一個不等式優化問題： 首先定義一...
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機器學習——求解優化問題的Lagrange乘子法、KKT條件優化問題一般是給定一個函數f(x)，求這個函數在給定作用域上的最小值（若是求最大值可通過加負號轉化為最小值問題）。 在高等數學上，常用的函數最優化方法有三種：1、利用函數...
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