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经典CNN VGGNet、GoogleNet、ResNet模型
艰难的爬出此时的人生低谷
该说不说居然到了2020年的5月份了，时间真的是一晃而逝，刚刚看了看上一篇日记发布的时间2020年02月27日，3月份、4月份我居然没有更新日记，居然断更了。其实用“断更”这个词并不准确，因为通过https://woj.app/archives通过文章归档还是可以看出来的，我每个月都是有记录和发表博客的(如果你足够细心也许你通过这个文章归档就可以了解我这个人的大部分)，只是没有写日记罢了...
Keras.layers.Conv2D参数详解 搭建图片分类 CNN （卷积神经网络）
filters：
卷积核（就是过滤器！）的数目（即输出的维度）
kernel_size：
单个整数或由两个整数构成的list/tuple，卷积核（过滤器）的宽度和长度。（kernel n.核心，要点，[计]内核）
如为单个整数，则表示在各个空间维度的相同长度。
strides：
单个整数或由两个整数构成的list/tuple，为卷积的步长。
如为单个整数，则表示在各个空间维度的相同步长。任何不为1的strides均...
python 多特征数据标准化 归一化的方法
第一种方法引用已有库：
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from sklearn.preprocessing import scale # 归一化
a = np.array([[0, 3452, 6],
[2, 4564, 1]])
print(scale(a))from sklearn.preprocessing import scale # 归一化
a = np.array([[0, 3452, 6],
[2, 4564, 1]])
print(scale(a))
第二种手动处理：
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a = np.array(...
在LSTM神经网络Keras实践中一些报错的处理分享
最近用LSTM神经网络做了一下财务选股，自己是刚自学的小白，因为处理的是三维数据，也即面板数据，在网上有的报错没有直接的处理办法，对中间出现的报错，有一些自己的理解，如果不对，还希望指正。
分享一下处理经验：
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一个是shape()、reshape()函数的问题，经常会有：
ValueError:cannot reshape array of size 220110 into <870,7,36>
这其实是对这两个函数...
python 发送邮件代码 无任何错误 亲测可用
你以为一个代码这么简单？？？ 中间折腾了好久好久，花了好长好长时间。 遇到了好些问题，最终发现是有顺序的。
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#!/usr/bin/python
# coding:utf-8
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.header import Header
# The gmail test, fails
from_add...
机器学习：各种优化器Optimizer的总结与比较
优化器总结
机器学习中，有很多优化方法来试图寻找模型的最优解。比如神经网络中可以采取最基本的梯度下降法。
梯度下降法(Gradient Descent)
梯度下降法是最基本的一类优化器，目前主要分为三种梯度下降法：标准梯度下降法(GD, Gradient Descent)，随机梯度下降法(SGD, Stochastic Gradient Descent)及批量梯度下降法(BGD, Batch Gradient Descent)。
1. 标准梯度下降法(G...
机器学习：过拟合、神经网络Dropout
过拟合
过拟合现象
机器学习中，过拟合现象就是训练模型高度适用于训练集，而对测试集或未知数据集效果不好的情况。表现为训练集过度拟合具有高准确率，而测试集的准确率明显低于测试集。
防止过拟合
防止过拟合的方法有：增加数据集，正则化方法以及Dropout方法。
1. 增加数据集
数据挖掘中，数据量越多，对模型参数调整就越准确。多的数据往往比好的训练模型要重要，因...
TensorFlow之tf.keras的基础分类
出自：https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification
本指南训练神经网络模型，对运动鞋和衬衫等服装图像进行分类。如果您不了解所有细节，这是可以的，这是一个完整的TensorFlow程序的快节奏概述，详细解释了我们的细节。
本指南使用tf.keras，一个高级API，用于在TensorFlow中构建和训练模型。
一、导入库
主要使用的3个库：
# TensorFlow and tf.ker...
使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices五步加载数据集
前言:
最近在学习tf2
数据加载感觉蛮方便的
这里记录下使用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices 进行加载数据集.
使用tf2做mnist（kaggle）的代码
思路
Step0: 准备要加载的numpy数据
Step1: 使用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices() 函数进行加载
Step2: 使用 shuffle() 打乱数据
Step3: 使用 map() 函数进行预处理
Step4: 使用 batch() 函数设置 batch size 值
Step5:...