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【火炉炼AI】机器学习018-项目案例:根据大楼进出人数预测是否举办活动
答案是肯定的,且听炼丹老顽童娓娓道来。 1. 准备数据集 本项目案例所使用到的原始数据集来源于: UCI大学数据集,该数据集是公开的,读者可以自行下载该数据集到自己的本地电脑上。 可以看出,该数据集一共有10080个样本,没有缺失数据,一共有四个基本属性,集四个features…
Caffe版Faster R-CNN可视化——网络模型,图像特征,Loss图,PR曲线
Netscope能可视化神经网络体系结构(或技术上说,Netscope能可视化任何有向无环图)。目前Netscope能可视化Caffe的prototxt 文件。网址为: Netscope的使用非常简单,只需要将prototxt的文件复制到Netscope的编辑框,再按快捷键Sh…
python|函数式编程——map,filter,reduce
开始陆续学习python相关知识,这一篇介绍函数式编程相关知识。在文章中会介绍三个主要的高阶函数,从基本例子入手了解函数式编程。map 意思是映射,在数学的学习中,映射即为x与y存在的关系,即x通过一定的方法称为y。首先来看一个例子:将数组[1,2,3,4,5,6,7,8]中…
Pygame 教程:《用 Python 和 Pygame 写游戏 - 从入门到精通》
看这个系列需要有Python的基础知识,虽然一开始想写一篇Python概要的,实在是很庞杂,而且有那么多好的Python基础教程,自己就不多插一脚了吧。个人觉得IBM上的“可爱的Python”系列不错。 OK,让我们开始吧~
几个有趣的开源Github项目
在碎片化阅读充斥眼球的时代,越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。在这个栏目里,你会快速get每篇精选论文的亮点和痛点,时刻紧跟AI前沿成果。点击本文底部的「阅读原文」即刻加入社区,查看更多最
用WordCloud词云+LDA主题模型,带你读一读《芳华》(python实现)
文本挖掘的必备步骤,毕竟理解中文的最小单位是词汇。这里没有使用简单的jieba.cut进行分词,因为我们需要知道单词的词性,便于稍后根据词性过滤不重要的词。 采用jieba.posseg.cut分词可以输出词性。我们并不能拍脑门决定是要动词还是名词等等,词性有非常多个,我把全部…
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2018-03-22