一.TensorFlow高层次机器学习API (tf.contrib.learn) 1.tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header 加载csv格式数据 2.tf.contrib.learn.DNNClassifier 建立DNN模型 ...

本文是关于Xilinx HLS的简单介绍，从HLS是什么以及HLS的优势出发，进一步阐述了其功能，并针对Xilinx官方的例子对其进行了分析。关键观点包括 HLS采用C/C+ ...

前言 本文接着上一篇继续来聊Tensorflow的接口，上一篇中用较低层的接口实现了线性模型，本篇中将用更高级的API——tf.estimator来改写线性模型。 还记得之前的文章《机器学习笔记2 - sklearn之iris数据集》吗？本文也将使用tf.estimator改造该示例。 本文 ...

GitHub: https://github.com/storagezhang Emai: debugzhang@163.com 华为云社区: https://bbs.huaweiclo ...

打破牢笼，展望更高层次的世界 -------------------------------------------------------------- 笔者袁永福是一个十多年的老程序猿，一穷二白的出来创业多年，期间经历许多曲折和磨难，成功的在炮火连天的商业战场上活了 ...

作者：Víctor Manuel Pineda 时间：Feb 14, 2017 原文链接：https://antonioleiva.com/kotlin-realm-extensions/ ...

Hierarchical clustering-层次聚类 概念：层次聚类（hierarchical clustering）试图在不同层次对数据集进行划分，从而形成树形的聚类结构。数据集的划分可以采用“自底向上”的聚合策略，也可以采用“自顶向下”的分拆策略。 算法：AGNES ...

转载请注明作者：梦里风林 Google Machine Learning Recipes 7 官方中文博客 - 视频地址 Github工程地址 https://github.com/ahangc ...