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leeyangtju
程序猿 攻城狮 蒜法 @ABC
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2年前
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[译]如何使用 Python 中的 PyPA setuptools 打包和部署 CLI 应用程序
如何使用 Python 中的 PyPA setuptools 打包和部署 CLI 应用程序 本文介绍了如何仅使用官方提供的 PyPA 工具将 Python 代码打包为 CL...
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TokenJan
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5年前
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[译] 如何用 Keras 从头搭建一维生成对抗网络
生成对抗网络,或简称 GANs,是一个深度学习框架,用于训练强大的生成器模型。 生成器模型可以用来生成新的假样本,这很可能来自于现有的样本分布。 GANs 由生成器模型和判...
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程序猿 攻城狮 蒜法 @ABC
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6年前
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[译] 降维技术中常用的几种降维方法
在本文中,我将尽最大的努力来阐明降维技术中常用的三种降维方法:即 PCA、t-SNE 和自动编码器。本文的动机是由于这些方法多被当作黑盒使用,而有时会被误用。理解它们将可以...
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程序猿 攻城狮 蒜法 @ABC
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6年前
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[译] 时间序列异常检测算法
在 Statsbot 中, 我们不断回顾了异常检测方法的发展,并在此基础上重新完善了我们的模型。 本文概述了最常用的时间序列异常检测算法及其优缺点。 本文针对的是只想了解一...
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程序猿 攻城狮 蒜法 @ABC
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6年前
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[译] 鲜为人知的数据科学 Python 库
Python 是一个很棒的语言。它是世界上发展最快的编程语言之一。它一次又一次地证明了在开发人员职位中和跨行业的数据科学职位中的实用性。整个 Python 及其库的生态系统...
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程序猿 攻城狮 蒜法 @ABC
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6年前
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[译] Google Colab 免费 GPU 使用教程
现在你可以使用 Google Colaboratory(带有免费的 Tesla K80 GPU)使用 Keras、Tensorflow 和 PyTorch 来开发深度学习的...
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leeyangtju
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程序猿 攻城狮 蒜法 @ABC
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6年前
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[译] 强化学习中的好奇心与拖延症
强化学习(RL)是机器学习中最活跃的研究技术之一,在这项技术中,当一个人工代理(artificial agent)做了正确的事情时会得到积极的奖励,反之则会受到消极的奖励。...
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程序猿 攻城狮 蒜法 @ABC
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6年前
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[译]使用递归神经网络(LSTMs)对时序数据进行预测
Statsbot 团队已经发表了一篇关于使用时间序列分析进行异常检测的文章。今天,我们将讨论使用长短时记忆模型(LSTMs)进行时间序列的预测。我们请数据科学家 Neela...
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LeviDing
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程序猿 攻城狮 蒜法 @ABC
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6年前
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[译] 在 Keras 中使用一维卷积神经网络处理时间序列数据
许多技术文章都关注于二维卷积神经网络(2D CNN)的使用,特别是在图像识别中的应用。而一维卷积神经网络(1D CNNs)只在一定程度上有所涉及,比如在自然语言处理(NLP...
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leeyangtju
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程序猿 攻城狮 蒜法 @ABC
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6年前
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[译] 使用 Pandas 对 Kaggle 数据集进行统计数据分析
有时,当遇到一个数据问题的时候,对于数据集,我们必须首先深入研究并了解它。了解它的性质,它的分布等等,这是我们需要专注的领域。 今天,我们将利用 Python Pandas...
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leeyangtju
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leeyangtju
程序猿 攻城狮 蒜法 @ABC
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6年前
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[译] 使用 Python 的 Pandas 和 Seaborn 框架从 Kaggle 数据集中提取信息
好奇心和直觉是数据科学家最强大的两个工具。第三个可能就是 Pandas 了。 我在 上一篇文章 中,展示了如何了解一个数据集的完整性,并绘制一些变量,以及查看随时间变化的趋...
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