什么造就好的Feature Google Machine Learning Recipes 3 官方中文博客 http://chinagdg.org/2016/03/machine-learning-recipes-for-new-developers/ 视频地址 http://v.youku.com/v_show/id_XMTU1MDU5OTY2OA==.html?f=26979872&from=y1.2-3.4.4 Github工程地址 https://github.com/ahangche…

Visualizing a Decision Tree Google Machine Learning Recipes 2 官方中文博客 http://chinagdg.org/2016/03/machine-learning-recipes-for-new-developers/ 视频地址 http://v.youku.com/v_show/id_XMTUzNDE5Mzg0MA==.html?f=26979872&from=y1.2-3.4.3 Github工程地址 https://githu…

Hello world Google Machine Learning Recipes 1 官方中文博客 http://chinagdg.org/2016/03/machine-learning-recipes-for-new-developers/ 视频地址 http://v.youku.com/v_show/id_XMTUxODA1NTY3Mg==.html Github工程地址 https://github.com/ahangchen/GoogleML 欢迎Star Supervised…

模式识别领域应用机器学习的场景非常多,手写识别就是其中一种,最简单的数字识别是一个多类分类问题,我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架,后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 什么是tensorflow tensor意思是张量,flow是流. 张量原本是力学里的术语,表示弹性介质中各点应力状态.在数学中,张量表示的是一种广义的"数量",0阶张量…

python机器学习实战(三) 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 www.cnblogs.com/fydeblog/p/7277205.html  前言 这篇notebook是关于机器学习中基于概率论的分类方法--朴素贝叶斯,内容包括朴素贝叶斯分类器,垃圾邮件的分类,解析RSS源数据以及用朴素贝叶斯来分析不同地区的态度. 操作系统:ubuntu14.04 运行环境:anaconda-python2.7-jupyter notebook 参考书籍:机器学习实战和源码,机器学习(周志…

机器学习入门 - Google机器学习速成课程 https://www.cnblogs.com/anliven/p/6107783.html MLCC简介 前提条件和准备工作 完成课程的下一步 机器学习入门01 - 框架处理(Framing) https://www.cnblogs.com/anliven/p/10252938.html 机器学习基本术语. 了解机器学习的各种用途. 机器学习入门02 - 深入了解机器学习 (Descending into ML) https://www.cnbl…

https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/81449509 本文档旨在帮助那些掌握机器学习基础知识的人从Google机器学习的最佳实践中获益.它提供了机器学习的风格,类似于Google C ++风格指南和其他流行的实用编程指南.如果您参加了机器学习课程,或者在机器学习模型上构建或工作,那么您就具备了阅读本文档的必要背景知识. 术语 在我们关于有效机器学习的讨论中,将反复提出以下术语: 实例:您想要做出预测的事情.例如,实例可能是您要将其分类为“…

学习心得:图层可以说是Photoshop的核心,看似简单,但是对于图像的各种编辑都是基于图层.他就像一层透明的.没有厚度的玻璃纸,每张玻璃纸设置不同的效果,层层叠加,最后显现出绚烂的效果. 在进行图像处理工作时,最好不要破坏原片,不要直接在原片上进行编辑.因为当工作到后期时,可能发现之前的操作需要修改,但是操作步骤数太多,“历史记录”工具已经派不上用途了.这时,图层就成了拯救世界的英雄,一个简单的方法就是在开始修片工作前将原片复制一层作为备份图层再编辑.善于运用图层这个Photoshop里最基础…

不多说,直接上干货! 肯定也有不少博友,跟我一样,刚开始接触的时候,会对这三个概念混淆. 以下是,特征处理.特征提取.特征转换和特征选择的区别! 特征处理主要包含三个方面:特征提取.特征转换和特征选择. 见我下面的博客 机器学习概念之特征提取(Feature extraction) 机器学习概念之特征转换(Feature conversion) 机器学习概念之特征选择(Feature selection)…

这是2DToolkit官方文档中 Whack a Mole 打地鼠教程的译文,为了减少文中过多重复操作的翻译,以及一些无必要的句子,这里我假设你有Unity的基础知识(例如了解如何新建Sprite等).当前2D Toolkit版本为2.4. 这是一篇系列教程,全文共13节(官方文档为4章,不过为了每节有明确目的,我根据官方文档的标题拆成了13节),下面是本系列教程的所有链接: 2DToolkit官方文档中文版打地鼠教程(一):初始设置 2DToolkit官方文档中文版打地鼠教程(二):设置摄像机…