TF.Learn,TensorFlow重要模塊,各種類型深度學習及流行機器學習算法。TensorFlow官方Scikit Flow項目遷移,谷歌員工Illia Polosukhin、唐源發起。Scikit-learn代碼風格,幫助數據科學從業者更好、更快適應接受TensorFlow代碼。囊括許多 ...
TF.Contrib,開源社區貢獻,新功能,內外部測試,根據反饋意見改進性能,改善API友好度,API穩定后,移到TensorFlow核心模塊。生產代碼,以最新官方教程和API指南參考。 統計分布。TF.contrib.ditributions模塊,Bernoulli Beta Binomial Gamma Ecponential Normal Poisson Uniform等統計分布,統計研究 ...
2017-08-20 11:30 0 2019 推薦指數:
TF.Learn,TensorFlow重要模塊,各種類型深度學習及流行機器學習算法。TensorFlow官方Scikit Flow項目遷移,谷歌員工Illia Polosukhin、唐源發起。Scikit-learn代碼風格,幫助數據科學從業者更好、更快適應接受TensorFlow代碼。囊括許多 ...
在前面的章節中,我們給大家介紹了索引中的映射類型,也就是每一個字段都有一個類型,比如:long,text,date等。這和我們的數據庫非常的相似,那么它的不同之處是什么呢?對了,就是全文索引,在ES當中,只有text類型的字段才會用的全文索引,那么這里就會引出ES中一個非常重要的概念,文本分析器 ...
本文主要介紹以下內容:1.基本統計方法 2頻數表和列聯表 3.相關 4.t檢驗 5.組間差異的非參數檢驗 1.基本統計方法 summary()函數提供了最小值、最大值、四分位數、均值,另外還可以因子向量和邏輯型向量的頻數統計。另有apply()函數和sapply()函數計算所 ...
tf.contrib.layers.fully_connected 添加完全連接的圖層。 tf.contrib.layers.fully_connected( inputs, num_outputs, activation_fn=tf ...
1.求中位數 2.樣本量 平均值 標准差 最大值 最小值 3.綜合 ...
注:該文是上了開智學堂數據科學基礎班的課后做的筆記,主講人是肖凱老師。 概率與統計分析 描述性分析 用一個數字描述一組數字的特征。用一個數字來歸納一組數字,這個數字稱為統計量或統計指標。 均值、中位數:描述一組數據的集中趨勢 方差、標准差、四分位距:描述一組數據的離散趨勢 ...
計算文本的權重向量,有個很有效的權重方案:TF-IDF權重策略。TF-IDF含義是詞頻逆文檔頻率,指的是,如果某個詞或短語在一篇文章中出現的頻率高,並且在其他文章中很少出現,則認為此詞或短語具有很好的分類區分能力,適合用來分類。簡單的說,TF-IDF(詞頻-逆文檔頻率),它可以反映出 ...