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Kares入门资料打包

于 2020-06-17 发布 文件大小:4356KB
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代码说明:

  深度学习框架Keras入门资料,里面的代码包括课件和DEMO有利于新书入门学习,简单易懂(Keras Introductory Information of Deep Learning Framework, which includes courseware and DEMO, is helpful for introductory learning of new books. It is easy to understand.)

文件列表:

DS_Store, 6148 , 2018-12-04
kares入门, 0 , 2019-01-07
kares入门\1.keras安装.pdf, 1414306 , 2019-01-07
kares入门\1.线性回归.ipynb, 3073 , 2018-12-04
kares入门\10.模型保存.ipynb, 3906 , 2018-12-04
kares入门\10.过拟合,Dropout,正则化.pdf, 1100775 , 2019-01-07
kares入门\11.模型载入.ipynb, 4973 , 2018-12-04
kares入门\12.绘制网络结构.ipynb, 123505 , 2018-12-04
kares入门\14.优化器.pdf, 1023808 , 2019-01-07
kares入门\15.卷积神经网络.pdf, 1339729 , 2019-01-07
kares入门\2.非线性回归.ipynb, 61397 , 2018-12-04
kares入门\3.MNIST数据集分类.ipynb, 4400 , 2018-12-04
kares入门\4.交叉熵.ipynb, 4420 , 2018-12-04
kares入门\5.Dropout应用.ipynb, 4864 , 2018-12-04
kares入门\6.正则化应用.ipynb, 4925 , 2018-12-04
kares入门\7.MNIST分类.pdf, 911209 , 2019-01-07
kares入门\7.优化器.ipynb, 4457 , 2018-12-04
kares入门\8.CNN应用于手写数字识别.ipynb, 5211 , 2018-12-04
kares入门\9.RNN应用.ipynb, 4473 , 2018-12-04

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  • FDP聚类算法
    说明:  一种无监督的聚类算法,基于密度聚类,名称为基于快速搜索与寻找密度峰值的聚类(Clustering by fast search and find of desity peaks)
    2020-02-24 15:43:51下载
    积分:1
  • 512810
    自己写的一个分形程序,支持动态编译表达式()
    2017-11-28 16:57:06下载
    积分:1
  • pu_ju_lei
    将数据集转换为拉普拉斯矩阵,然后利用基于图论的谱聚类进行聚类。拉普拉斯矩阵采用高斯核函数,全连接方法计算。谱聚类擅长处理高维数据或非凸数据集。(The data set is transformed into Laplacian matrix, and then clustered by spectral clustering based on graph theory. The Laplacian matrix is calculated by using the Gauss kernel function and the full connection method. Spectral clustering is good at dealing with high-dimensional or non-convex data sets.)
    2019-07-01 16:05:39下载
    积分:1
  • arima
    时间序列法,通过过去数据来建立相应模型来预测未来数据(Time series, using past data to establish corresponding models to predict future data)
    2018-03-08 22:01:43下载
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    应用背景 数据   :两个月之内 40000个客户的15个数据字段   包含客户的 地          理位置,职业,职级,年收入,。。。。。。    购买过得产品 目的:对新客户进行推荐一个适合该客户的产品, 对老客户推荐可能再购买的产品 数据处理    数据清洗:   describe 每个特征统计分析       方差     -分析缺陷特征和波动性                 空值赋值为  “-1 “              -  保证模型的可使用    数据归一化:eg:邮编 相似度不高 根据一线二线….进行划分  – 特征的重要性 关键技术特征选择    随机森林:  判断特征的重要性 :思考为何重要性高     AHP    :  迭代设置每个特征的权重 模型选择   :根据数据量数量,是否有标签,分类or回归选取 关于模型选择时候我想用协同过滤  但是不知道关于特征的协同过滤是怎么执行的   是每个特征都有一个评分构成评价矩阵么?
    2022-02-25 17:28:51下载
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    基于密度的局部离群点检测,使用于当全部样本点的密度不一致的情况(Local outlier detection based on density)
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    Eclat算法是一种深度优先算法,采用垂直数据表示形式,在概念格理论的基础上利用基于前缀的等价关系将搜索空间(概念格)划分为较小的子空间(子概念格)。Eclat算法采用方法二计算支持度。对候选k项集进行支持度计算时,不需再次扫描数据库,仅在一次扫描数据库后得到每个1项集的支持度,而候选k项集的支持度就是在对k-1项集进行交集操作后得到的该k项集Tidset中元素的个数。本算法利用diffset数据格式实现。
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  • iqitiallybwindowbserial
    可以用黄金分割和斐波那契算法实现优化,只要改变相应的参数就可以用了(You can use the golden section and the Fibonacci algorithm to optimize, just change the corresponding parameters.)
    2018-09-11 21:57:11下载
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    利用python调用新浪api接口实现的新浪微博数据的挖掘,能够获取指定的经纬度地点的微博动态信息,还能够将其写入MySQL数据库中。
    2022-07-12 15:52:46下载
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