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林轩田机器学习笔记

于 2020-04-17 发布

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量化投资以Python为工具（附数据及代码文件）
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【实例简介】目录 1 实验整体步骤 2 1.1 Main函数 2 1.2 Canny算法 2 1.3 Hough算法 2 2 算法介绍 3 2.1 Canny算法 3 2.1.1 使用高斯滤波器滤波 3 2.1.2 计算图像的梯度图并获得梯度方向 3 2.1.3 对梯度图进行非极大化抑制 3 2.1.4 使用双阈值法获得最终的边缘图 4 2.2 Hough算法 4 2.2.1 建立参数空间 5 2.2.2 依据边缘点的梯度方向对参数空间进行投票 5 2.2.3 依据预设定的投票阈值筛选出初步结果 5 2.2.4 对已筛选出的结果进行非极大化抑制 5 3 代码实现 5 3.1 Main函数 6 3.2 Canny算法 6 3.3 Hough算法 10 4 实验结果与分析 12 4.1 实验结果 12 4.2 各个参数对于最终定位结果的影响 14 4.2.1 Canny算法 14 4.2.2 Hough算法 14 附录 15

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《TensorFlow实战(黄文坚)》目录： 1 TensorFlow基础 11.1 TensorFlow概要 11.2 TensorFlow编程模型简介 42 TensorFlow和其他深度学习框架的对比 182.1 主流深度学习框架对比 182.2 各深度学习框架简介 203 TensorFlow第一步 393.1 TensorFlow的编译及安装 393.2 TensorFlow实现SoftmaxRegression识别手写数字 464 TensorFlow实现自编码器及多层感知机 554.1 自编码器简介 554.2 TensorFlow实现自编码器 594.3 多层感知机简介 664.4 TensorFlow实现多层感知机 705 TensorFlow实现卷积神经网络 745.1 卷积神经网络简介 745.2 TensorFlow实现简单的卷积网络 805.3 TensorFlow实现进阶的卷积网络 836 TensorFlow实现经典卷积神经网络 956.1 TensorFlow实现AlexNet 976.2 TensorFlow实现VGGNet 1086.3 TensorFlow实现GoogleInceptionNet 1196.4 TensorFlow实现ResNet 1436.5 卷积神经网络发展趋势 1567 TensorFlow实现循环神经网络及Word2Vec 1597.1 TensorFlow实现Word2Vec 1597.2 TensorFlow实现基于LSTM的语言模型 1737.3 TensorFlow实现BidirectionalLSTMClassifier 1888 TensorFlow实现深度强化学习 1958.1 深度强化学习简介 1958.2 TensorFlow实现策略网络 2018.3 TensorFlow实现估值网络 2139 TensorBoard、多GPU并行及分布式并行 2339.1 TensorBoard 2339.2 多GPU并行 2439.3 分布式并行 24910 TF.Learn从入门到精通 25910.1 分布式Estimator 25910.2 深度学习Estimator 26710.3 机器学习Estimator 27210.4 DataFrame 27810.5 监督器Monitors 27911 TF.Contrib的其他组件 28311.1 统计分布 28311.2 Layer模块 28511.3 性能分析器tfprof 293参考文献 297

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