要计算的百分位数或百分位数序列，必须在 0 和 100 之间（包括 0 和 100）。
深度学习算法(第29期)----可视化自编码器和无监督预训练 今天我们一起学一下降噪自编码器和稀疏自编码器方面的知识。
许多教程中的数据与现实世界中的数据之间的差异在于，真实世界的数据很少是干净和同构的。特别是，许多有趣的数据集缺少一些数据。为了使事情变得更复杂，不同的数据源可能以不同的方式标记缺失数据。
在pandas中，缺失数据显示为NaN。缺失值有3种表示方法，np.nan，none，pd.NA。
在二十世纪初，数学家 Andrey Markov 研究了没有记忆的随机过程，称为马尔可夫链。这样的过程具有固定数量的状态，并且在每个步骤中随机地从一个状态演化到另一个状态。它从状态S演变为状态S'的概率是固定的，它只依赖于(S, S')对，而不是依赖于过去的状态（系统没有记忆）。
之前一直在分享pandas的一些骚操作：pandas骚操作，根据大家反映还不错，但是很多技巧都混在了一起，没有细致的分类，这样不利于查找，也不成体系。
在很多情况下，有些数据并不是完整的，丢失了部分值，这一节将学习如何处理这些丢失的数据。
之前有翻译整理过关于TensofFlow的Debugger的简单教程，具体内容见这里。这次用自己实际的例子，来简要的做个使用介绍。 首先是代码遇到了问题，训练过程中的loss不是为nan，就是为负数，让我觉得很奇怪，但是自己去检查代码又找不到问题出在哪里，这时候就想到了TensorFlow自带的Debugger。之前也有使用过，如果在没出问题的情况下，Debugger还是比较给力的。 01 用Debugger封装需要调试的Session 首先在代码的开头需要import对应的debugger模块(官方教程喜
之前在TensorFlow中实现不同的神经网络，作为新手，发现经常会出现计算的loss中，出现Nan值的情况，总的来说，TensorFlow中出现Nan值的情况有两种，一种是在loss中计算后得到了Nan值，另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值，本文接下来，首先解决计算loss中得到Nan值的问题，随后介绍更新网络时，出现Nan值的情况。
之前在TensorFlow中实现不同的神经网络，作为新手，发现经常会出现计算的loss中，出现Nan值的情况，总的来说，TensorFlow中出现Nan值的情况有两种，一种是在loss中计算后得到了Nan值，另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值，本文接下来，首先解决计算loss中得到Nan值的问题，随后介绍更新网络时，出现Nan值的情况。 01 Loss计算中出现Nan值 在搜索以后，找到StackOverflow上找到大致的一个解决办法（原文地址：这里），大致的解决办法就是，在出现Nan值的
之前有翻译整理过关于TensofFlow的Debugger的简单教程，具体内容见这里（https://www.jianshu.com/p/9fd237c7fda3）。这次用自己实际的例子，来简要的做个使用介绍。 首先是代码遇到了问题，训练过程中的loss不是为nan，就是为负数，让我觉得很奇怪，但是自己去检查代码又找不到问题出在哪里，这时候就想到了TensorFlow自带的Debugger。之前也有使用过，如果在没出问题的情况下，Debugger还是比较给力的。 01 用Debugger封装需要调试的Se
TensorFlow调试器是TensorFlow专门的调试器。它提供运行的TensorFlow的图其内部的结构和状态的可见性。从这种可见性中获得的洞察力有利于调试各种模型在训练和推断中出现的错误。 这个教程将展现tfdbg的命令行界面的功能，并聚焦于如何调试在TensorFLow的模型开发中经常发生的一种错误：错误数值（nan和inf）导致的训练失败。 为了观察这个问题，在没有调试器的情况下，运行下列代码： python -mtensorflow.python.debug.examples.debug_mn
自然语言处理是机器学习的一个领域，涉及到对人类语言的理解。与数字数据不同，NLP主要处理文本。探索和预处理文本数据需要不同的技术和库，本教程将演示基础知识。
上一篇 第一个机器学习问题 其实是一个线性回归问题（Linear Regression），呈现了用数据来训练模型的具体方式。本篇从平行世界返回，利用TensorFlow，重新解决一遍该问题。 TensorFlow的API有低级和高级之分。 底层的API基于TensorFlow内核，它主要用于研究或需要对模型进行完全控制的场合。如果你想使用TF来辅助实现某个特定算法、呈现和控制算法的每个细节，那么就该使用低级的API。 高级API基于TensorFlow内核构建，屏蔽了繁杂的细节，适合大多数场景下使用。如果
最近开源了一个 Vue 组件，还不够完善，欢迎大家来一起完善它，也希望大家能给个 star 支持一下，谢谢各位了。
排名这个功能目前我用的不怎么多，但还是简单说明一下。排名用到了rank方法。默认情况下，rank通过将平均排名分配到每个组来打破平级关系。
在数据表或 DataFrame 中有很多识别缺失值的方法。一般情况下可以分为两种：一种方法是通过一个覆盖全局的掩码表示缺失值， 另一种方法是用一个标签值（sentinel value） 表示缺失值。在掩码方法中， 掩码可能是一个与原数组维度相同的完整布尔类型数组， 也可能是用一个比特（0 或 1） 表示有缺失值的局部状态。在标签方法中， 标签值可能是具体的数据（例如用 -9999 表示缺失的整数） ， 也可能是些极少出现的形式。另外， 标签值还可能是更全局的值， 比如用 NaN（不是一个数） 表示缺失的浮点数。
除了F1分数之外，F0.5分数和F2分数，在统计学中也得到了大量应用，其中，F2分数中，召回率的权重高于精确率，而F0.5分数中，精确率的权重高于召回率。
该文章讲述了作者在使用TensorFlow时遇到的一个训练速度慢、难以收敛的问题，并分析了出现问题的可能原因。作者通过更改学习率、优化算法等调整，最终成功解决了该问题。
本章介绍了 Python 的基本数据类型和数据结构。尽管 Python 解释器本身已经带来了丰富的数据结构，但 NumPy 和其他库以有价值的方式添加了这些数据结构。
导语：今天为大家带来最近更新的Pytorch的更新点介绍，另外，小编Tom邀请你一起搞事情！，源代码可以扫描二维码进群找小编获取哦~ Tensorflow 主要特征和改进 •在Tensorflow库中添加封装评估量。所添加的评估量列表如下： 1. 深度神经网络分类器（DNN Classifier） 2. 深度神经网络回归量（DNN Regressor） 3. 线性分类器（Linear Classifier） 4. 线性回归量（Linea rRegressor） 5. 深度神经网络线性组合分类器（DNN L
一般在数据分析的过程中，拿到数据不会去直接去建模，而是先做描述性分析来对数据有一个大致的把握，很多后续的建模方向也是通过描述性分析来进一步决定的。那么除了在Excel/R中可以去做描述性分析。
在数据统计中，经常需要进行一些范围操作，这些范围我们可以称之为一个window 。Pandas提供了一个rolling方法，通过滚动window来进行统计计算。
有了 GroupBy 对象，通过分组数据进行迭代非常自然，类似于itertools.groupby()的操作：
在实际应用中对于数据进行分析的时候，经常能看见缺失值，下面来介绍一下如何利用pandas来处理缺失值。常见的缺失值处理方式有，过滤、填充。
沿着坐标轴给出的维数减少input_张量。除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。
前面 有篇博文 讲了讲Ubuntu环境下安装TensorFlow，今天来说一说在TensorFlow中如何进行线性回归。
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame s1 = Series([1,2,3],index=['A','B','C']) s1 A 1 B 2 C 3 dtype: int64 s2 = Series([4,5,6,7],index=['B','C','D','E']) s2 B 4 C 5 D 6 E 7 dtype: int64 # Series相加（
一、人工智能和新科技革命 2017年围棋界发生了一件比较重要事，Master（Alphago）以60连胜横扫天下，击败各路世界冠军，人工智能以气势如虹的姿态出现在我们人类的面前。围棋曾经一度被称为“人
导语 2016年，继虚拟现实（VR）之后，人工智能（AI）的概念全面进入大众的视野。谷歌，微软，IBM等科技巨头纷纷重点布局，AI 貌似将成为互联网的下一个风口。 很多开发同学，对人工智能非常感兴趣，确不知从何入手进行学习，精神哥也同样被这个问题困扰。直至看见汉彬同学的这篇文章，豁然开朗，让我坚定地迈出了成为“AI 工程师”的第一步！ 本文来自：腾讯QQ会员技术团队 微信公众号：小时光茶社 一、人工智能和新科技革命 2017年，围棋界发生了一件比较重大的事，Master（AlphaGo）以60连胜横扫天下，
一、人工智能和新科技革命 2017年围棋界发生了一件比较重要事，Master（Alphago）以60连胜横扫天下，击败各路世界冠军，人工智能以气势如虹的姿态出现在我们人类的面前。围棋曾经一度被称为“人类智慧的堡垒”，如今，这座堡垒也随之成为过去。从2016年三月份AlphaGo击败李世石开始，AI全面进入我们大众的视野，对于它的讨论变得更为火热起来，整个业界普遍认为，它很可能带来下一次科技革命，并且，在未来可预见的10多年里，深刻得改变我们的生活。 其实，AI除了可以做我们熟知的人脸、语音等识别之外，它
numpy中的数组函数有很多，通过使用函数可以大大减少使用for、if等语句，常见的一元通用函数和二元通用函数如下表：
本文介绍了如何使用深度学习算法进行股票价格预测，并通过一个具体的例子进行了说明。首先介绍了股票价格预测的背景和意义，然后介绍了深度学习算法的原理和实现，最后通过一个具体的例子说明了该算法的有效性。
地址：https://github.com/kwaiDA/KwaiSurvival
本文目录 1. 基础概念 1.1. 缺失值分类 1.2. 缺失值处理方法
3. 缺失数据的运算与分组 3.1. 加号与乘号规则 3.2. groupby方法中的缺失值 4. 填充与剔除 4.1. fillna方法 4.2. dropna方法 5. 插值
目前为止，我们只是使用了TensorFlow的高级API —— tf.keras，它的功能很强大：搭建了各种神经网络架构，包括回归、分类网络、Wide & Deep 网络、自归一化网络，使用了各种方法，包括批归一化、dropout和学习率调度。事实上，你在实际案例中95%碰到的情况只需要tf.keras就足够了（和tf.data，见第13章）。现在来深入学习TensorFlow的低级Python API。当你需要实现自定义损失函数、自定义标准、层、模型、初始化器、正则器、权重约束时，就需要低级API了。甚至有时需要全面控制训练过程，例如使用特殊变换或对约束梯度时。这一章就会讨论这些问题，还会学习如何使用TensorFlow的自动图生成特征提升自定义模型和训练算法。首先，先来快速学习下TensorFlow。
argmax(...): 返回一个张量在轴上的最大值的指标。 (deprecated arguments)
玩转Pandas系列已经连续推送5篇，尽量贴近Pandas的本质原理，结合工作实践，按照使用Pandas的逻辑步骤，系统地并结合实例推送Pandas的主要常用功能，已经推送的5篇文章：
常见的图像分割损失函数有交叉熵，dice系数，FocalLoss等。今天我将分享图像分割FocalLoss损失函数及Tensorflow版本的复现。
pandas 包含一组紧凑的 API，用于执行窗口操作 - 一种在值的滑动分区上执行聚合的操作。该 API 的功能类似于groupby API，Series和DataFrame调用具有必要参数的窗口方法，然后随后调用聚合函数。
TensorFlow 和其他数字计算库（如 numpy）之间最明显的区别在于 TensorFlow 中操作的是符号。这是一个强大的功能，这保证了 TensorFlow 可以做很多其他库（例如 numpy）不能完成的事情（例如自动区分）。这可能也是它更复杂的原因。今天我们来一步步探秘 TensorFlow，并为更有效地使用 TensorFlow 提供了一些指导方针和最佳实践。
导语：据介绍，Google Developers Codelabs 提供了有引导的、教程式的和上手式的编程体验。大多数 Codelabs 项目都能帮助你了解开发一个小应用或为一个已有的应用加入新功能的过程。这些应用涉及到很多主题，包括 Android Wear、Google Compute Engine、Project Tango、和 iOS 上的 Google API。 本项目的原文可参阅：https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tens
由于pandas的底层是集成了numpy，因此Series的底层数据就是使用ndarray来构建的，因此我们得到了一个Series后，就可以使用numpy中的函数，对数据进行操作。但是Series与ndarry不同的地方在于，Series中多了一个索引。
NumPy，即 Numerical Python，是 Python 中最重要的数值计算基础包之一。许多提供科学功能的计算包使用 NumPy 的数组对象作为数据交换的标准接口之一。我涵盖的关于 NumPy 的许多知识也适用于 pandas。
在经历成千上万个小时机器学习训练时间后，计算机并不是唯一学到很多东西的角色，作为开发者和训练者的我们也犯了很多错误，修复了许多错误，从而积累了很多经验。在本文中，作者基于自己的经验（主要基于 TensorFlow）提出了一些训练神经网络的建议，还结合了案例，可以说是过来人的实践技巧了。
在我们的机器学习实验室，我们在许多高性能的机器已经积累了成千上万个小时的训练。然而，并不是只有计算机在这个过程中学到了很多东西：我们自己也犯了很多错误，修复了很多错误。
在机器学习中，目前主流的方法是利用LSTM等递归神经网络来对未来数据进行预测，这次介绍的DeepAR模型也不例外，不过不同的是，DeepAR模型并不是直接简单地输出一个确定的预测值，而是输出预测值的一个概率分布，这样做的好处有两点：
我们都熟悉深度学习模型的训练过程。随着模型变得越来越复杂，训练时间也显着增加。因此，模型通常需要花费数小时来训练。
因为最近事情略多，最近更新的不勤了，但是学习的脚步不能停，一旦停下来，有些路就白走了，今天就盘点一下R语言和Python中常用于处理重复值、缺失值的函数。 在R语言中，涉及到数据去重与缺失值处理的函数一共有下面这么几个： unique distinct intersect union duplicated #布尔判断 is.na()/!is.na() #缺/非缺失值 na.rm=TRUE/FALSE #移除缺失值 na.omit(lc) #忽略缺失值 complete.
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