又是一年,最近网易云音乐推出了年度听歌报告,来看看我的报告吧,也是记录下来和以后做个比较 😄
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译者注:
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CSDN 真是💊,经常性的不能访问,而且如果不用广告插件的话页面简直不能看,前段时间又挂了,发了个帖子吐槽了一下:CSDN 博客又挂了。。。 - V2EX。本来也考虑过自己做个,看了好久,但是由于自己对网站相关的不太懂,看着教程又复杂,就没弄了。CSDN 这次挂真让我铁了心弄自己的网站,然后用了一个下午搭起来了,随后又陆陆续续改了改主题配置之类的,弄这个还是我最近第一次一两点才睡,后来还感冒了 😞
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Google 在 2017 年 9 月 12 号的博文 Introduction to TensorFlow Datasets and Estimators 中介绍了新引入的两个新特性 Datasets 和 Estimators:
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原文作者简介:Sebastian Ruder 是我非常喜欢的一个博客作者,是 NLP 方向的博士生,目前供职于一家做 NLP 相关服务的爱尔兰公司 AYLIEN,博客主要是写机器学习、NLP 和深度学习相关的文章。
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阅读全文译者注:这篇文章是对 PythonWeekly 推荐的一篇讲集成模型的文章的翻译,原文为 Ensemble Learning to Improve Machine Learning Results,由 Vadim Smolyakov 于 2017 年 8 月 22 日发表在 Medium 上,Vadim Smolyakov 是一名 MIT 的研究生。水平有限,如有错误,欢迎评论区或者邮件或者私信指出。建议阅读英文原文。
TensorBoard 是用于可视化 TensorFlow 模型的训练过程的工具(the flow of tensors),在你安装 TensorFlow 的时候就已经安装了 TensorBoard。我在前面的 【TensorFlow】TensorFlow 的卷积神经网络 CNN - TensorBoard版 和 【Python | TensorBoard】用 PCA 可视化 MNIST 手写数字识别数据集 分别非常简单的介绍了一下这个工具,没有详细说明,这次来(尽可能详细的)整体说一下,而且这次也是对 前者 代码的一个升级,很大程度的改变了代码结构,将输入和训练分离开来,结构更清晰。小弟不才,如有错误,欢迎评论区指出。
阅读全文tf.contrib.learn.DNNRegressor
是 TensoFlow 中实现的一个神经网络回归器。一般神经网络用于分类问题的比较多,但是同样可以用于回归问题和无监督学习问题。
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关于什么是 XGBoost
,我在这里不再解释,如果有时间的话再写一篇文章来解释,在数据科学里非常有用。大家可以参考 Tianqi Chen 的论文 XGBoost: A Scalable Tree Boosting System ,本篇文章只是在 Windows 10 和 Ubuntu 上安装 XGBoost
的 Python 包的方法,Ubuntu 版本为 16.04 LTS,Python 版本均为 3.5,Anaconda。