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GRU模型與LSTM模型設計上十分的相似,LSTM包含三個門函式(input gate、forget gate和output gate),而GRU模型是LSTM模型的簡化版,僅僅包含兩個門函式(reset gate和update gate)。reset gate決定先前的資訊如何結合當前的輸入,update

前言 前段時間寫指令碼的時候,在呼叫函式的時候,一直在想在python中函式的引數是傳值還是傳引用?先看一下下面兩個例子 a = 1 def setvalue(arg): arg = 100 print(arg) setvalue(a) print(a) 這個例子中,會發現最後打印出的 a

tensorflow 由於需要學習語音識別,期間接觸了深度學習的演算法。利用空閒時間,想用神經網路做一個文字分類的應用, 目的是從頭到尾完成一次機器學習的應用,學習模型的優化方法,同時學會使用主流的深度學習框架(這裡選擇tensorflow)。 文章分為兩部分,本文僅實現流程,用簡單的s

該模組在Python值和表示為Python bytes物件的C結緩衝區構體之間進行轉換。可用於處理儲存在檔案中或者來自網路連線,以及其它來源的二進位制資料。它使用格式化字串,作為C結構體佈局的簡潔描述,以及從Python值,或者到Python值的預期轉換。 注意:預設情況下,封裝給定的C結構體的結構

下載 官網上下載python2.7.12,地址:https://www.python.org。 解壓 解壓安裝包: $ tar zxvf Python-2.7.12.tgz 安裝 進入解壓後的目錄 $ cd Python-2.7.12 安裝的時候最好使用root使用者,避免

邏輯迴歸(LogisticRegression) Logistic regression(邏輯迴歸)是當前業界比較常用的機器學習方法,用於估計某種事物的可能性。類似某使用者購買某商品的可能性,某病人患有某種疾病的可能性啊等等。這個世界是隨機的(當然了,人為的確定性系統除外,但也有可能有噪聲或產生錯誤的結果,

本節將向大家演示在 Python 中如何運用 Matplotlib 庫繪製直方圖與畫素圖。首先,我們需要在 Python 中匯入所需的庫與模組,並對 notebook 環境與圖表風格進行初步的設定: 1 Matplotlib 中的 hist 函式能夠幫助我們很方便的繪製出簡單的直方圖,下圖

簡介 Mahout是Apache旗下的開源專案,旨在提供機器學習經典演算法的APP實現,Mahout主要演算法包括聚類、分類、推薦引擎。此外,通過使用 Apache Hadoop ,Mahout 可以有效地擴充套件到分散式計算專案。宣告 1.本文提供的一切連結,幾乎都需要連結VPN以訪問 2.未經作者許

一、前言 今天我要做的是爬取鳳凰網資訊的一個即時新聞列表的標題和對應連結,很簡單的requests與lxml練習,同時使用xpath。貼出網址:http://news.ifeng.com/listpage/11502/0/1/rtlist.shtml 鳳凰資訊.png 二、執行環境 系統版

步驟 分詞、去停用詞 詞袋模型向量化文字 TF-IDF模型向量化文字 LSI模型向量化文字 計算相似度 理論知識 兩篇中文文字,如何計算相似度?相似度是數學上的概念,自然語言肯定無法完成,所有要把文字轉化為向量。兩個向量計算相似度就很簡單了,歐式距離、餘弦相似度等等各種方法,只需要中學水平的

上一篇最後示例中的那張圖,不知道還有沒有印象?就是這個: 很炫酷對吧!今天的內容就和這圖中豐富的色彩有關:選個自己舒心的“調色盤”吧。 # 萬年第一步 from ggplot import * %matplotlib inline 一、Colors ggplot 提供

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前言 當年看《別怕,Excel VBA其實很簡單》相見恨晚,看了第一版電子版之後,買了紙質版,然後將其送人。而後,發現出了第二版,買之收藏。之後,發現Python這一程式語言,簡直是逆天,業餘非程式設計師的福音。人生苦短,我用python。簡短几句程式碼,實現好多自己不敢想的功能。自學VBA發現對VBA

str()函式和repr()函式都是將任意資料型別轉換為字元型別,但是它們之間又有一些區別,網上以及一些書籍上大多數都是這樣描述: 函式str() 用於將值轉化為適於人閱讀的形式,而repr() 轉化為供直譯器讀取的形式。 或者是: str()函式得到的字串可讀性好,而rep