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  • 如何改變并成為更好的自己?

    1、早睡早起,寧吃早餐,不吃夜宵。 2、定期運(yùn)動(dòng),人生最后拼的是健康。 3、不停地學(xué)習(xí),建立起自己的讀書計(jì)劃,腦袋里有知識(shí)才能讓你更清醒。 4、每天冥想一會(huì)兒,讓自己腦袋放空...

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    如何用 Python 和 Tensorflow 2.0 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類表格數(shù)據(jù)?

    以客戶流失數(shù)據(jù)為例,看 Tensorflow 2.0 版本如何幫助我們快速構(gòu)建表格(結(jié)構(gòu)化)數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型。 變化 表格數(shù)據(jù),你應(yīng)該并不陌生。畢竟, Excel 這東...

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    如何用 Python 和 BERT 做中文文本二元分類?

    興奮 去年, Google 的 BERT 模型一發(fā)布出來,我就很興奮。 因?yàn)槲耶?dāng)時(shí)正在用 fast.ai 的 ULMfit 做自然語言分類任務(wù)(還專門寫了《如何用 Pytho...

  • 樸素貝葉斯以及三種常見模型推導(dǎo)

    樸素貝葉斯 在機(jī)器學(xué)習(xí)中,樸素貝葉斯分類器是一系列以假設(shè)特征之間強(qiáng)(樸素)獨(dú)立下運(yùn)用貝葉斯定理為基礎(chǔ)的簡單概率分類器。 樸素貝葉斯算法Naive Bayes定義中有兩個(gè)關(guān)鍵定...

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    機(jī)器學(xué)習(xí)(6)——決策樹

    前言: 通過第前面的學(xué)習(xí)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型創(chuàng)建的流程,并且知道了機(jī)器學(xué)習(xí)要做的事情是找到目標(biāo)函數(shù),優(yōu)化它,通過每次迭代都使目標(biāo)函數(shù)值最小,最優(yōu)解就是目標(biāo)函數(shù)最小化時(shí)侯對(duì)應(yīng)...

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    別了,該死的2018!

    2018年已經(jīng)過去,仔細(xì)回想,這真是該死的一年! 2018年上醫(yī)院的次數(shù)多得夸張,醫(yī)院都成了“最熟悉”的地方。強(qiáng)直,痛風(fēng),結(jié)膜炎,真的是花樣百出! 2018年運(yùn)氣真是夠背的,...

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    2017再見,2018您好

    2017年已經(jīng)過去,2018年已經(jīng)到來。在過去的這一年里,我的生活發(fā)生了很多變化,有人走了有人來了,努力去成為最好的自己但也經(jīng)常性懈怠,收獲了些許成果但仍需努力。 父...

  • 深入理解React、Redux

    React+Redux非常精煉,良好運(yùn)用將發(fā)揮出極強(qiáng)勁的生產(chǎn)力。但最大的挑戰(zhàn)來自于函數(shù)式編程(FP)范式。在工程化過程中,架構(gòu)(頂層)設(shè)計(jì)將是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。要不然做出來的東...

  • Python史上最全開發(fā)總結(jié)

    兩本不錯(cuò)的書: 《Python參考手冊(cè)》:對(duì)Python各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模塊,特性介紹的比較詳細(xì)。 《Python核心編程》:介紹的比較深入,關(guān)鍵是,對(duì)Python很多高級(jí)特性都有介...

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