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笔记/交流想法/idea

anacondaAnaconda完全入门指南 - 简书 (jianshu.com) activate // 切换到 base 环境 activate learn // 切换到 learn 环境 conda create -n learn python=3 // 创建一个名为 learn 的环境并指定 python 版本为 3(的最新版本) conda env list // 列出 conda 管理的所有环境 conda list // 列出当前环境的所有包 conda install requests 安装 requests 包 conda remove requests 卸载 requets 包 conda remove -n learn –all // 删除 learn 环境及下属所有包 conda update requests 更新 requests 包 conda env export > environment.yaml /&#x ...

22fb12a1b130edf3ae4552b520fde5fd5d683c2a5a83acb48c1178055a3c3cd4786be123b4cba699c49e40611242f5e471f5f770b5b6f42d2a519978fe6b5b48fa270a45b2bb3035af9de3d9686db35e140f35033786c96bac89242752ca2edcd34feedf3f215a68d77be8e977fcd6a5125c0428c71b447b1ceb058496a66e17b743e0720f0c419151fd536209304f04f7c555cfdf997892e0b0d9e30a24736bc9db361472aea542ff585f1df7cf2cfb2bf692ce3bc51bbad03a2b958d19ba565b85d355d23101af78e41071a5e4a051ee911b1b04080255bb0ec46ee2f7b823e7509b356161758f141aba70690d3b75f022f76a7e3fffc52 ...

DNN、CNN、RNN、LSTM的区别，最全最详细解答_cnn dnn_Jfightingk的博客-CSDN博客深度学习知识梳理（干货满满详解DNN/CNN/RNN）之深度学习网络模型（三）_熊猫小伙的博客-CSDN博客 总神经网络的变种目前有，如误差反向传播（Back Propagation，BP）神经网路、概率神经网络、RNN-循环神经网络DNN-深度神经网络CNN-卷积神经网络（－适用于图像识别）、LSTM-时间递归神经网络（－适用于语音识别）等。但最简单且原汁原味的神经网络则是多层感知器（Muti－Layer Perception ，MLP）。 常见的基于深度学习的分类模型包括CNN、RNN、LSTM、GRU、BERT等。其中，CNN是卷积神经网络，主要用于图像识别；RNN是循环神经网络，主要用于序列数据的处理；LSTM和GRU是RNN的变种，可以解决长期依赖问题；BERT是自然语言处理领域的预训练模型，可以用于文本分类等任务。 对于时间序列分类，常用的深度学习算法有LSTM、GRU、TCN等。其中，LSTM和GRU是基于循环神经网络的模型，可以处理任意 ...

【Python机器学习】——决策树DecisionTreeClassifier详解_小猪课堂的博客-CSDN博客机器学习路线图_天泽28的博客-CSDN博客机器学习——Sklearn学习笔记（2）模型选择和评估_sklearn模型选择与算法评估实验总结_Robin_Pi的博客-CSDN博客 总【绝对干货】机器学习模型训练全流程！ - 知乎 (zhihu.com) 处理分类问题的常用算法包括：逻辑回归(工业界最常用)，支持向量机，随机森林，朴素贝叶斯(NLP中常用)，深度神经网络(视频、图片、语音等多媒体数据中使用)。 处理回归问题的常用算法包括：线性回归，普通最小二乘回归（Ordinary Least Squares Regression），逐步回归（Stepwise Regression），多元自适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines） 处理聚类问题的常用算法包括：K均值（K-means），基于密度聚类，LDA等等。 降维的常用算法包括：主成分分析（PCA）,奇异值分解（SVD） 等。 推荐系统的常用算法：协同过滤算法 模 ...

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星球流浪奇遇