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Python之sklearn：LabelEncoder函数简介(编码与编码还原)、使用方法、具体案例(在数据缺失和test数据内存在新值(train数据未出现过)环境下的数据LE化)之详细攻略
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日期 2023-06-12 10:48:40
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日期 2023-06-12 10:48:40
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日期 2023-06-12 10:48:40
TF之CNN：利用sklearn(自带手写数字图片识别数据集)使用dropout解决学习中overfitting的问题+Tensorboard显示变化曲线
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日期 2023-06-12 10:48:40sklearn.utils.shuffle-训练数据打乱的最佳方法
在进行模型训练前，我们要将数据打乱，以获得更好的训练效果。可以使用sklearn.utils中的shuffle，获得打乱后的数据索引，最后，迭代生成打乱后的batch数据，一个写好的模块如下。 思路是：1.先shuffle 2.再迭代生成 1 def fill_feed_dict(data_X, data_Y, batch_size): 2 """Generator to
日期 2023-06-12 10:48:40