无常是生活的常态

Digit Recognizer是Kaggle的入门题，我尝试下训练一个卷积神经网络来解决该问题，主要记录下写代码中遇到的一些问题。代码：import tensorflow as tfimport pandas as pdfrom keras.models import Sequential, load_modelfrom keras.layers import Dense, Conv2D,...

今天没什么动力写代码，正确率也一直停在80%上不去，整理下之前写的代码吧。代码整体的逻辑是使用XGBoost 和神经网络训练两个结果，然后和之前表现最好的结果放在一起投票，然后得出最终的结果。代码结构：    对于特征选择，我首先去掉了Name', 'Ticket', 'PassengerId'然后对sex、Pclass、SibSp、Embarked 进行了特征因子化...

import numpy as npimport pandas as pd# This trick will enable those participants with less than 16GB of RAM to effectively# iterate on Santander competition. The code below shows how to save arou...

seaborn 相当于对matplotlib的一些函数进行了封装，使用起来还是很方便的。train.csv数据来源：https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques/data...

这周读了AlexNet的论文，大概总结下论文的内容。0、论文地址http://https//papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf 1、激活函数和之前通常使用的softmax或者tanh激活函数不同，论文中使用了ReLU激活函数，论...

因为考试中没有截图下来，所有只能说个大致的题意。第一题是一题SQL语句转编程语言。如果拿了70分的话应该是没考虑group by 和之后的去重。如果拿了80分的话是没有考虑到需要size>0。第二题其实是一题HMM，通过HMM前向算法就可以做出来。前向算法本质上属于动态规划的算法，也可以用DP去做。第三题要自己根据题目给出的公式计算梯度。第二题的思路其实和刘...

0、DCN网络模型结构：特征分为类别型与数值型，类别型特征经过 embedding 之后与数值型特征直接拼接作为模型的输入。所有的特征分别经过 cross 和 deep 网络，经过拼接后输出。1、embedding层这部分和DeepFM所用到的方法一致，都采用了NLP中常用的word2vec思想。不同的是DCN网络中只需要对离散特征做embedding，连续特征不需要进行em...