gcForest算法原理及Python实现-低调大师

gcForest算法原理及Python实现

2018-10-18 769

1.背景介绍

从目前来看深度学习大多建立在多层的神经网络基础上，也即一些参数化的多层可微的非线性模块，这样就可以通过后向传播去训练，Zhi-Hua Zhou和Ji Feng在Deep Forest论文中基于不可微的模块建立深度模块，这就是gcForest。

传统的深度学习有一定的弊端：

●  超参数个数较多，训练前需要大量初始化，主要靠经验调整，使得DNN更像一门艺术而非科学；
●  DNN的训练要求大量的训练数据，数据的标注成本太高；
●  DNN是一个黑盒子，训练的结果很难去解释描述，并且学习行为很难用理论去分析解释；
●  DNN在训练之前就得确定具体的网络结构，模型的复杂度也是提前设定好的，虽然有一些dropout等的技术。

但是有一点是我们相信的，在处理更复杂的学习问题时，算法的学习模块应该要变的更深，现在的深层网络结构依旧依

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Nginx 部署HTTPS

系统：Linux Centos 7.4 x64软件：Nginx 1.12.2注：需要阿里云申请本地域名与证书并添加下载到本地。注：证书文件为 xxxx.pem 与 xxxx.key 两个文件。Nginx 配置文件内添加HTTPS vim /etc/nginx/nginx.conf http { server { listen 443 ssl; server_name xxx.xxx.com; ssl on; root /; index index.html index.htm; ssl_certificate /etc/nginx/cert/215058739960601.pem; ssl_certificate_key /etc/nginx/cert/215058739960601.key; ssl_session_timeout 5m; ssl_ciphers ECDHE-RSA-AES128-GCM-SHA256:ECDHE:ECDH:AES:HIGH:!NULL:!aNULL:!MD5:!ADH:!RC4; ssl_protocols TLSv1 TLSv1.1 TLSv1....

2018-10-18

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我们在做数据挖掘项目或大数据竞赛时，如果个体是人的时候，获得的数据中可能有出生日期的Series，举个简单例子，比如这样的一些数： # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline data = {'birth': ['10/8/00', '7/21/93', '6/14/01', '5/18/99', '1/5/98']} frame = DataFrame(data) frame 从数据来看，'10/8/00'之类的数，最左边的数

2018-10-18

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