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  • 【譯】技能測試解決方案:Python中的數(shù)據(jù)科學(xué)(二)

    ...值1,否則取值0。下列哪行代碼可以實現(xiàn)這個需求? A - train[Missing_Cabin] = train.Cabin.apply(lambda x: x == ) B - train[Missing_Cabin] = train.Cabin.isnull() == False C - train[Missing_Cabin] = train.Cabin.isnull().astyp...

    zhoutao 評論0 收藏0
  • 【譯】技能測試解決方案:Python中的數(shù)據(jù)科學(xué)(三)

    ...ime_of_event 變量中的日期替換為當月第一天的日期? A - train[Date_time_of_event] = train.Date_time_of_event.apply(lambda x: x.replace(day=1)) B - >>> train[month] = train.Date_time_of_event.dt.month; train[year] = tr...

    i_garfileo 評論0 收藏0
  • 機器學(xué)習(xí)之 K-近鄰算法

    ...多個新數(shù)據(jù)的預(yù)測放在后文中。 假定存在訓(xùn)練樣本集 X_train(X_train.shape=(10, 2)),對應(yīng)的標記 y_train(y_train.shape=(10,),包含0、1),使用 matplotlib.pyplot 作圖表示如下(綠色的點表示標記0,紅色的點表示標記1): 現(xiàn)有一個新的數(shù)...

    Jensen 評論0 收藏0
  • 使用權(quán)重正則化較少模型過擬合

    ...和阻塞[9,21,30]已廣泛用于提高CNNs的泛化能力。 Adversarial Training [1]被提出來通過在圖像中添加基于梯度的擾動來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)。 DisturbLabel [26]隨機地將樣本的一小部分子集的標簽改變?yōu)椴徽_的值,從而在損失層上規(guī)則化CNN。 過擬合...

    neroneroffy 評論0 收藏0
  • 使用機器學(xué)習(xí)識別出拍賣場中作弊的機器人用戶(二)

    ...后續(xù)進行訓(xùn)練和預(yù)測的特征數(shù)據(jù)文件 def merge_data(): train = pd.read_csv(train.csv) test = pd.read_csv(test.csv) time_differences = pd.read_csv(tdiff.csv, index_col=0) bids_auc = pd.read_csv(bid...

    YanceyOfficial 評論0 收藏0
  • 使用TensorFlow訓(xùn)練Weibo.cn驗證碼

    ...Flow-1.0 scikit-learn-0.18 pillow 加載數(shù)據(jù)集 數(shù)據(jù)集下載地址:training_set.zip 解壓過后如下圖: 我把同一類的圖片放到了一個文件夾里,文件夾的名字也就是圖片的label,打開文件夾后可以看到字符的圖片信息。 下面,我們把數(shù)據(jù)...

    Dr_Noooo 評論0 收藏0

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