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机器学习实战篇——用卷积神经网络算法在Kaggle上跑个分
之前的文章简单介绍了Kaggle平台以及如何用支撑向量(SVM)的机器学习算法识别手写数字图片。可见即使不用神经网络,传统的机器学习算法在图像识别的领域也能取得不错的成绩(我跑出来了97.2% 的正确率), 但是要将正确率再往上提升就会遇到瓶颈了。
ZhuSuan 是建立在Tensorflow上的贝叶斯深层学习的 python 库
ZhuSuan 是建立在Tensorflow上的贝叶斯深层学习的 python 库。 与现有的主要针对监督任务设计的深度学习库不同,ZhuSuan 的特点是深入到贝叶斯推理中,从而支持各种生成模式:传统的分层贝叶斯模型和近代深层次的生成模式。
【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 ——第12章 设备和服务器上的分布式TensorFlow(下)
并行运行 当 TensorFlow 运行图时,它首先找出需要求值的节点列表,然后计算每个节点有多少依赖关系。 然后 TensorFlow 开始求值具有零依赖关系的节点(即源节点)。 如果这些节点被放置在不同的设备上,它们显然会被并行求值。
TensorFlow学习笔记之一——初步印象
最近工作太忙,赶上孩子刚刚出生不久,简直是忙的四脚朝天。对技术的跟踪、论文的阅读和代码的编写,都拉下了一段时间。跟朋友聊天的时候得知TensorFlow,而且是朋友极力推荐的开源项目,马上关注了一下。
如何使用PAI深度学习TensorFlow读写OSS教程?
Python不支持读取oss的数据, 故所有调用 python Open(), os.path.exist() 等文件, 文件夹操作的函数的代码都无法执行。 如Scipy.misc.imread(), numpy.load() 等。
12个核心知识点+20个干货案例+110道面试题,Python面试宝典来啦 | 开发者必读(046期)
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