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RSS订阅原创 有趣的tensorflow数据流
tensorflow符号主义的计算首先定义各种变量，然后建立一个“计算图”，计算图规定了各个变量之间的计算关系。代码：import tensorflow as tfvar1 = tf.Variable(0) # our first variable in the "global_variable" setadd1 = tf.add(var1, 1)# 不assign是不会更新的u...
2018-04-13 14:33:29
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原创 linux笔记（python2.7与python3.5版本切换）
设置优先级sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2 100sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3 150python就切换为3.5了使用以下命名查看优先级
2017-12-19 10:29:13
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原创 K-means聚类分析与python实现
K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。算法原理：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后
2017-12-12 11:23:15
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原创 LDA主题模型原理解析与python实现
LDA(Latent dirichlet allocation)[1]是有Blei于2003年提出的三层贝叶斯主题模型，通过无监督的学习方法发现文本中隐含的主题信息，目的是要以无指导学习的方法从文本中发现隐含的语义维度-即“Topic”或者“Concept”。隐性语义分析的实质是要利用文本中词项(term)的共现特征来发现文本的Topic结构，这种方法不需要任何关于文本的背景知识。文本的隐性语义表
2016-12-22 15:54:11
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K-means聚类分析与python实现
2017-12-12
空空如也
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