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  • 曾梓华
    5年前
    TensorFlow 人工智能 Google
    构建并用 TensorFlow Serving 部署 Wide & Deep 模型
    Wide & Deep 模型是谷歌在 2016 年发表的论文中所提到的模型。在论文中，谷歌将 LR 模型与 深度神经网络 结合在一起作为 Google Play 的推荐获得了一定的效果。在这篇论文后，Youtube，美团等公司也进行了相应的尝试并公开了他们的工作（相关链接请看本…
    • 2331
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    构建并用 TensorFlow Serving 部署 Wide & Deep 模型
  • 曾梓华
    5年前
    掘金翻译计划
    基于 TensorFlow 的上下文机器人
    如果你想要快速搭建一个基于 TensorFlow 的目标驱动型聊天机器人，看这篇文章就对啦。
    • 1694
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    基于 TensorFlow 的上下文机器人
  • 曾梓华
    5年前
    掘金翻译计划
    在使用过采样或欠采样处理类别不均衡的数据后，如何正确的做交叉验证？
    本文很好的讲述了在进行过采样或者欠采样中会遇到的坑，以及深刻的讨论了欠采样和过采样是否真的可以大幅度提高分类器的性能。
    • 1267
    • 评论
    在使用过采样或欠采样处理类别不均衡的数据后，如何正确的做交叉验证？
  • 曾梓华
    6年前
    TensorFlow 机器学习 数据挖掘
    神经网络中 BP 算法的原理与 Python 实现源码解析
    如果想知道神经网络原理和实现的，就赶紧戳开链接阅读和查看吧
    • 1651
    • 评论
    神经网络中 BP 算法的原理与 Python 实现源码解析
  • 曾梓华
    6年前
    数据挖掘 数据可视化 R
    使用 R 语言从拉勾网看数据挖掘岗位现状
    拉勾网数据挖掘岗位现状
    • 1021
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    使用 R 语言从拉勾网看数据挖掘岗位现状
  • 曾梓华
    6年前
    机器学习 数据挖掘 数据库
    机器学习 - 加权关联规则挖掘算法原理
    快速了解机器学习中的关联规则挖掘算法。
    • 835
    • 评论
    机器学习 - 加权关联规则挖掘算法原理
  • 曾梓华
    6年前
    Python 数据挖掘 掘金翻译计划
    [译] 简明 TensorFlow 教程 — 第二部分：混合学习
    文章简明的阐述了广泛深度网络的基本原理、优缺点、应用、以及示例代码。
    • 3580
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    [译] 简明 TensorFlow 教程 — 第二部分：混合学习
  • 曾梓华
    6年前
    Python 机器学习 数据挖掘
    [译] 简明 TensorFlow 教程 -  第三部分: 所有的模型
    这篇文章简述了 TensorFlow 当前所有可用的模型和快速上手的示例代码。
    • 4092
    • 评论
    [译] 简明 TensorFlow 教程 -  第三部分: 所有的模型
  • 曾梓华
    6年前
    iOS Android 设计
    [译] 移动开发中的极简设计
    想设计高大上的极简应用，这里有不错的建议和注意的事项。
    • 1.0w
    • 评论
    [译] 移动开发中的极简设计
  • 曾梓华
    6年前
    测试 Java 掘金翻译计划
    [译] 使用强大的 Mockito 测试框架来测试你的代码
    本文介绍了模拟测试框架 Mockito 的一些基础概念,，介绍该框架的优点，讲解应用 Mockito 的 Java 示例。
    • 2.2w
    • 评论
    [译] 使用强大的 Mockito 测试框架来测试你的代码
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