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使用假设检验分析PS4,XBox,Switch 谁是最好的游戏主机

在索尼准备推出PS5的时候,微软绞尽脑汁想办法在下一款游戏机的名称中加入字母“X”,现在是回顾第八代视频游戏机的好时机,我们来尝试使用假设检验判断哪一款游戏机,...

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机器学习中评估分类模型性能的10个重要指标

在这篇文章中,我们将学习10个最重要的模型性能度量,这些度量可用于评估分类模型的模型性能。

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DevOps与机器学习的集成:使用Jenkins自动调整模型的超参数

这里使用ngrok作为样例来为github webhooks payload url建一个隧道,这样我们的内网github就可以发布到公网上。除了ngrok以外...

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15个能使你工作效率翻倍的Jupyter Notebook的小技巧

在数据科学界,Jupyter Notebook是一个受欢迎的工具,采用率很高。本文旨在分享一些很酷的技巧和技巧,帮助您在使用Jupyter Notebook的同...

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在Python中用Seaborn美化图表的3个示例

进行研究时,选择图像模式一般很容易,说实话:向团队或客户传达图像模式有时要困难得多。不仅很难用外行术语解释某些图像模式(尝试向非数学家解释一个数学符号),而且有...

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自动美化你的Matplotlib ,使用Seaborn控制图表的默认值

如果您曾经在 Python 中进行过数据可视化,那么很可能您使用了 Matplotlib 库。这个库包含了许多绘图的功能。但是一些概念上简单的可视化需要大量的代...

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为什么中位数(大多数时候)比平均值好

开始我的数据分析冒险之旅,我发现了解数据描述的主要统计方法是非常必要的。当我深入研究时,我意识到我很难理解为给定的数据选择哪个集中趋势指标有三种:平均值,中位数...

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AI如何能比人类的眼睛看得更清楚?通俗的解释卷积神经网络

本文介绍了现代计算机视觉的主要思想。我们探索如何将数百个学习图像中低级特征的神经元堆叠成几层。

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权重衰减== L2正则化?

1943年,沃伦·麦卡洛克(Warren McCulloch)和沃尔特·皮茨(Walter Pitts)首次提出了神经网络,但它并不受欢迎,因为它们需要大量的数...

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为时间序列分析准备数据的一些简单的技巧

TS可能看起来像一个简单的数据对象,易于处理,但事实是,对于新手来说,在真正有趣的事情开始之前,仅仅准备数据集就可能是一项艰巨的任务。

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多元线性回归的模型解释、假设检验、特征选择

线性回归是最流行和讨论最多的模型之一,它无疑是深入机器学习(ML)的入门之路。这种简单、直接的建模方法值得学习,这是进入ML的第一步。

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1D卷积入门:一维卷积是如何处理数字信号的

卷积是对两个函数(f和g)进行的一种数学运算,它产生的第三个函数表示其中一个函数的形状如何被另一个函数修改。

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条件变分自动编码器CVAE:基本原理简介和keras实现

变分自动编码器(VAE)是一种有方向的图形生成模型,已经取得了很好的效果,是目前生成模型的最先进方法之一。它假设数据是由一些随机过程,涉及一个未被注意的连续随机...

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使用PyTorch手写代码从头构建完整的LSTM

这是一个造轮子的过程,但是从头构建LSTM能够使我们对体系结构进行更加了解,并将我们的研究带入下一个层次。

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Python手写强化学习Q-learning算法玩井字棋

Q-learning 是强化学习中的一种常见的算法,近年来由于深度学习革命而取得了很大的成功。本教程不会解释什么是深度 Q-learning,但我们将通过 Q-...

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通过Ti-One机器学习平台玩转2020腾讯广告算法大赛:数据预处理

腾讯的2020腾讯广告算法大赛已经开始快2周了,因为腾讯云有提供优惠卷,所以这总结一下一些基础的操作,帮助大家薅腾讯的羊毛

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简单的统计学:如何用Python计算扑克概率

在本文中,我们展示了如何在Python中表示基本的扑克元素,例如“手”和“组合”,以及如何计算扑克赔率,即在无限额德州扑克中获胜/平局/失败的可能性。

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Python和R之间转换的基本指南:使用Python或R知识来有效学习另一种方法的简单方法

这里介绍的方法与我们自学习外语的时候使用的方法是有共同之处的,例如我们要学习英语,可以使用以下三个关键的练习帮助我从笨拙地将中文单词翻译成英语,转变为直接用英语...

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使用Python线性回归预测Steam游戏的打折的幅度

上篇文章我们解决了Steam是否打折的问题,这篇文章我们要解决的是到底打折幅度有多少,这里我们就不能使用分类模型,而需要使用回归的模型了。

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来自G胖的微笑:使用python监督学习预测Steam游戏打折的概率

本期文章分为两期,第一篇我们先解决是否Steam平台的游戏会不会打折?下一期我们会详细分析影响Steam的打折因素

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