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Computational Graph实际上是一种描述计算过程的“语言”。这种语言中用node表示variable，用edge表示operation。

前言 原來還想多介紹幾個應用，但是，一直擔心忘了另一個RNN的變形 -- GRU，所以，還是先把它處理掉，才好 focus 在應用上。另一方面，LSTM 執行速度非常慢，如果改用 GRU，希望測試可以...

貝氏定理（Bayes' theorem）是機率論中，一個概念簡單卻非常強大的定理。有了機率論的存在，人們才能理性且合理地評估未知事物發生的可能性（例：今天的下雨機率有多少？我中樂透的可能性有多高？），並透過貝氏定理搭配經驗法則來不斷地改善目前的認知，協助我們做更好的決策。這篇將利用生活上我們（或人工智慧）常需要考慮的事情當作引子，如今天的下雨機率是多少？來直觀地了解貝氏定理是怎麼被應用在各式各樣的地方。我們甚至可以效仿貝氏定理的精神，讓自己能更理性地評估未知並從經驗中學習。

逆序对模板题，逆序对一般正解是 O(n\log n) 的，但是看到了“入门”你就知道这道题 O(n^2) 是绝对过得了的。 但O(n^2) 的冒泡排序不是重点，我们来讲一讲以后用的到的 O(n \log n) 归并排序。 归并排序运用的是“分而治之”的思想，首先把数组…

日前也接受了Wipro的面試貌似也通過了 目前到了填基本資料的階段 請問有人知道這家嗎？ 可否大概分享目前狀況? 謝謝

本篇教學會介紹「字串操作與轉換」的內建函式，透過字串操作的函式，能進行數字轉換成字串或格式化字串等相關操作。

Value error problem using tensorflow I have an issue from part of my tensor flow code when building a neural network: The error is a ValueError: Argument(s) not recognized : {'lr' : 0.001} The sec...

在本節中，我們將深入探索如何使用深度學習中的循環神經網絡（RNN），特別是長短期記憶網絡（LSTM），來進行時間序列數據的預測。我們將使用PyTorch框架，從數據預處理、模型構建、訓練到評估，完整地...

本文討論梯度消失與爆炸的原因及常見的解決方式

文章浏览阅读10w+次，点赞19次，收藏72次。Python os.remove() 方法os.remove() 方法用于删除指定路径的文件。如果指定的路径是一个目录，将抛出OSError。在Unix, Windows中有效以下实例演示了 remove() 方法的使用：#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-import os, sys# 列出目录print "目录为: %s"..._python 清空文件夹

想象一下，假如今天是你作为数据分析师入职的第一天，老板交给你一个数据分析任务：通过公司已经有的信用卡用户和交易信息，预测用户未来是否会逾期还款。 这个问题看似简单，实则隐藏了一个非常大的坑：据粗略估…

我有一个非常不平衡的数据集。我使用sklearn.train_test_split函数来提取训练数据集。现在我想对训练数据集进行过采样，所以我过去常常计算type1的数量(我的数据集有两个类别和类型(type1和tupe2)，但我的所有训练数据都是type1。所以我不能过度抽样。以前，我用我编写的代码拆分训练测试数据集。在所有type1数据编码0.8和所有type2数据的0.8在训练数据集中。如何

Using the Tensorflow Object Detection API, what's the current recommendation / best practice around the train / test split percentage for labeled examples? I've seen a lot of conflicting info, anyw...

此為系列文第二篇文點此回顧-透過機器學習預測「電信業」顧客流失率 — 基礎概況分析（附Python程式碼）

I am confused about what the difference is between client.persist() and client.compute() both seem (in some cases) to start my calculations and both return asynchronous objects, however not in my s...

俗話說「好的指導教授帶你上天堂」! 希望本系列文章，能夠幫助要找指導教授的碩士生、專題生！

Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from TalkingData AdTracking Fraud Detection Challenge

零、引言 當我們在訓練模型時，並不是訓練越久越好，雖然對訓練模型可以有好的擬合度，但對於「非訓練集」的資料卻不是這麼回事，訓練過度就有可能造成「過擬合」(overfitting)。今天就想來談一談ov...

不是資工系能找到機器學習工作嗎？可以！2021 年我從商管學士跨領域挑戰了機器學習職缺，投了 10 家公司的履歷、經歷了 9 場面試、最終拿到 1 間錄取。本文寫下我的面試歷程、機器學習面試題、以及準備方法與學習資源，希望為大家增加信心：非本科系是有機會拿到機器學習工作錄取的！

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