美酒爱尔兰的博客

caffe配置超详细教程，这几天终于搞通，贴出来大家互相学习。这周一直在搞caffe。编译开源代码是一件很痛苦的事情，在教程开始之前，还是建议同学要有耐心，不要怕麻烦，一步一步来，等到调通之日，发现确实没有想象之中那么复杂。

from sklearn.svm import SVC clf = SVC(kernel='rbf')#调参 clf.fit(X, y)#训练 print(clf.fit(X, y))#输出参数设置 p = 1#正确分类的个数 for i in range(len(test_dataset)):#循环检测测试数据分类成功的个数 if clf.predict(np.array([test_...

from __future__ import print_function import random import numpy as np import xlrd import xlwt class RBM: def __init__(self, num_visible, num_hidden):#初始化 可见单元和隐藏单元个数 self.num_hidden = ...

# 传递神经元的激活值 import time import numpy as np import xlrd import xlwt def transfer(activation): return 1.0 / (1.0 + np.exp(-activation)) # 计算神经元输出值的导数 def transfer_derivative(output): return ou...