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作者 EGsux 在 PTT [ Python ] 看板的留言(推文), 共58則
限定看板:Python
[問題] 多組數據線性迴歸
[ Python ]36 留言, 推噓總分: +15
作者: abc95007 - 發表於 2018/03/05 14:54(8年前)
10FEGsux: 這不是deep learning 阿 是 optimization03/05 18:47
11FEGsux: 甚麼是最佳的30點 要講出來xd03/05 18:48
12FEGsux: 最常使用的30點嗎? 最平均分佈的三十點嗎?03/05 18:50
13FEGsux: 如果是代表曲線 你要用數學定義出"最佳"才可以用framework03/05 18:53
14FEGsux: 去幫你做微積分03/05 18:53
15FEGsux: 比如說 把你TF的 cost function 定為 x在0到255曲線下面積03/05 18:56
16FEGsux: 跟自定義直線面積的差03/05 18:56
33FEGsux: 其實這是微積分的問題 說不定用 excel也解的出囧03/06 09:37
34FEGsux: 你把tf跟pytorch當成微積分工具就好 不要管 DL甚麼的03/06 09:38
35FEGsux: 而且理論上頭尾都比較接近直線所以點沒那麼多才對吧03/06 09:46
[問題] 問一個excel寫檔的蠢問題
[ Python ]11 留言, 推噓總分: +4
作者: bckkt - 發表於 2018/03/02 21:44(8年前)
9FEGsux: 以後說不定excel自帶 python MS好像在研究了03/03 06:58
[問題] 新手入門推薦
[ Python ]18 留言, 推噓總分: +10
作者: goldak - 發表於 2018/03/01 13:49(8年前)
10FEGsux: 要寫個model 數學跟 finance很重要 不止要學 python03/01 17:40
[閒聊] 菜鳥上Kaggle: 房價預測
[ Python ]11 留言, 推噓總分: +4
作者: OnePiecePR - 發表於 2018/02/13 22:30(8年前)
3FEGsux: 呃 這樣玩會學有點久 加油xd02/14 08:38
4FEGsux: 你留意一下其他人怎做 feature engineering02/14 08:39
[問題] python 版本降轉
[ Python ]8 留言, 推噓總分: +2
作者: abc95007 - 發表於 2018/02/09 13:10(8年前)
8FEGsux: 有先 source activate py35嗎?02/09 22:09
[問題] 初學者 python資料處理
[ Python ]62 留言, 推噓總分: +16
作者: mathlover - 發表於 2018/02/01 22:15(8年前)
16FEGsux: excel的數據都假設只有x y 如果 dimension 更多就沒辦法用02/02 08:26
17FEGsux: excel 處理文字類 跟很多層if的資料整理也很煩02/02 08:29
[問題]用validation_curve找最佳參數
[ Python ]7 留言, 推噓總分: +5
作者: fig498 - 發表於 2018/01/11 16:33(8年前)
3FEGsux: 你的數據量是?01/12 12:50
4FEGsux: 順便用一下k fold01/12 12:53
5FEGsux: 你用甚麼演算法01/12 12:57
6FEGsux: 正常來說不管你怎調 cv都不會比training高 這種小data你要01/12 13:19
7FEGsux: 用 k fold做 cross validation01/12 13:19
[問題] python 與vba的使用搭配疑惑
[ Python ]3 留言, 推噓總分: +2
作者: thomasflee - 發表於 2017/10/27 19:08(8年前)
2FEGsux: VBA光是 loop都很麻煩了 用python比較好10/28 08:19
3FEGsux: 如果沒有用 python, pandas等 直接用VBA做會比較方便10/28 08:20
Re: [問題] CNN辨識特定物件
[ Python ]5 留言, 推噓總分: +3
作者: clliu168 - 發表於 2017/09/08 20:00(8年前)
3FEGsux: softmax在binary classification 就是sigmoid09/08 21:16
[問題] CNN辨識特定物件
[ Python ]9 留言, 推噓總分: +4
作者: gs8613789 - 發表於 2017/09/05 14:25(8年前)
6FEGsux: 跟你model複雜度有關 你也可以用pre-training network09/06 06:56
7FEGsux: 最後一兩個layer drop掉加新的去train09/06 06:57
8FEGsux: image可以去image net09/06 06:59