程序员的开源月刊《HelloGitHub》第 68 期
HelloGitHub分享 GitHub 上有趣、入门级的开源项目。 这里有实战项目、入门教程、黑 科技 、开源书籍、大厂开源项目等，涵盖多种编程语言 Python、Java、Go、CC++、Swift...让你在短
推荐阅读
热门文章
60-R语言中的神经网络
《深度学习精要（基于R语言）》学习笔记 机器学习主要用于开发和使用那些从原始数据中学习、总结出来的用于进行预测的算法。 深度学习是一种强大的多层架构，可以用于模式识别、信号检测以及分类或预测等多个领域。 神经网络包括一系列的神
如何在R语言中进行神经网络模型的建立
不能发链接，所以我复制过来了。#载入程序和数据 library(RSNNS) data(iris)#将数据顺序打乱 iris <- iris[sample(1:nrow(iris),length(1:nrow(iris))),1
60-R语言中的神经网络
《深度学习精要（基于R语言）》学习笔记 机器学习主要用于开发和使用那些从原始数据中学习、总结出来的用于进行预测的算法。 深度学习是一种强大的多层架构，可以用于模式识别、信号检测以及分类或预测等多个领域。 神经网络包括一系列的神
R语言如何远程连接sql server？
服务端配置：1、（SQL2005、SQL2008）：开始-->程序-->Microsoft SQL Server 2008（或2005）-->配置工具-->SQL Server 配置管理器--
基于R语言绘制Network几种方式
《深度学习精要（基于R语言）》学习笔记 机器学习主要用于开发和使用那些从原始数据中学习、总结出来的用于进行预测的算法。 深度学习是一种强大的多层架构，可以用于模式识别、信号检测以及分类或预测等多个领域。 神经网络包括一系列的神
R语言数据过拟合怎么办
这是代码加速的问题。且默认您的数据读入速度没有问题（数据量级在百万以下）。如果只是建立模型的那一行代码跑的很慢，如果建立模型的代码本身没有提供并行计算功能，部分模型可以尝试把公式换成则分别传入x=, y= 参数，多数模型无法加速。再除非有
深度学习 python怎么入门 知乎
自学深度学习是一个漫长而艰巨的过程。您需要有很强的线性代数和微积分背景，良好的Python编程技能，并扎实掌握数据科学、机器学习和数据工程。即便如此，在你开始将深度学习应用于现实世界的问题，并有可能找到一份深度学习工程师的工作之前，你可能需
R语言建模参数初始值
没有具体的建模数值，因为根据不同形态的建模，需要设置的数值都是不同的，最基础的是可选择的缩放参数。例如：w = torch.Tensor(3, 5)nn.init.xavier_uniform(w, gain=nn.init.calcu
2019-10-22 R语言Seurat包下游分析-1
下游分析 cellranger count 计算的结果只能作为错略观测的结果，如果需要进一步分析聚类细胞，还需要进行下游分析，这里使用官方推荐 R 包（Seurat 3.0） 流程参考官方外周血分析标准流程（ https:sat
目标检测系列（一）：R-CNN
目标检测（object detection）是计算机视觉中非常重要的一个领域。在卷积神经网络出现之前，都利用一些传统方法手动提取图像特征进行目标检测及定位，这些方法不仅耗时而且性能较低。而在卷积神经网络出现之后，目标检测领域发生了翻天覆地的
卷积神经网络Convolutional Neural Network(CNNsConvNets)
cnn主要适合处理图片，比如给图片分类、给图片自动打标签、无人驾驶等。一般2D的cnn用来处理图片，3D的cnn用来处理视频。近来也有人开始用于nlp自然语言处理 (参考阅读) 。cnn卷积神经网络是对传统神经网络的改进，改进点包括：
python最优分箱中woe计算（求大圣）
>>>list =[None,None,None,None,"a","b","c",None,"d",12,None,2,4
网络用语r是什么意思 网络用语r解释
1、网络用语“r”意思是太阳。网络语言是指从网络中产生或应用于网络交流的一种语言，包括中英文字母、标点、符号、拼音、图标和文字等多种组合。2、医学的R是指人的呼吸频率。例如：正常的人的R是16～20次分。3、计算机的R一个用于统计
R语言操作数据框怎么插入哑变量
我在网上找的是这样的。iris$x=relevel(iris$Species,ref="setosa")iris.lm=lm(Sepal.Length~Sepal.Width+x,data=iris)summary(ir
60-R语言中的神经网络
《深度学习精要（基于R语言）》学习笔记 机器学习主要用于开发和使用那些从原始数据中学习、总结出来的用于进行预测的算法。 深度学习是一种强大的多层架构，可以用于模式识别、信号检测以及分类或预测等多个领域。 神经网络包括一系列的神
R语言 特征
R语言特征：1. type.convert()函数主要用在read.table()函数中，返回向量和因子类型，当输入为double型时会丢失精度。>type.convert(c('abc','bcd
神经网络Kohonen模型
一、Kohonen模型概述1981年芬兰赫尔辛基大学Kohonen教授提出了一个比较完整的，分类性能较好的自组织特征影射(Self-Organizing Feature Map)人工神经网络(简称SOM网络)方案。这种网络也称为Kohon
传说中的RNN到底是何方神圣？（后附作者及相关信息）
假设你已经知道最基本的人工神经网络模型（也就是全连接的前馈神经网络），那么希望本文可以帮助你理解RNN，也就是传说中的循环神经网络。严格来说，本文是综合了（或翻译了）网上若干最容易理解、写得最棒的文章而成的。但问题在于网上的文章龙蛇混杂，水
60-R语言中的神经网络
《深度学习精要（基于R语言）》学习笔记 机器学习主要用于开发和使用那些从原始数据中学习、总结出来的用于进行预测的算法。 深度学习是一种强大的多层架构，可以用于模式识别、信号检测以及分类或预测等多个领域。 神经网络包括一系列的神