RNN tensorflow 集锦问题汇总
一、建Embeddin层优化1、报错信息：Unrecognized keyword arguments passed to Embedding:{'batch_input_shape': [64, None]}2、模型配置可优化在创建Embedding层时，使用了batch_size作为参数。这在某些情况下可以加速初始化过程，但不是必须的，且可能会导致在不同batch大小上重复使用模型时出现...
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ChatGPT 会取代搜索引擎吗？或者它只是一个具有高级功能的花哨的聊天机器人？
ChatGPT 风靡互联网。在发布的五天内，用户数量高达 100 万。OpenAI 团队很快意识到需要进行制衡。因为人们在询问 AI 工具方法如何制作燃烧弹。有人要求该工具编写 SQL 注入，好吧，一个特别的灵魂要求该工具列出世界各地存在漏洞的银行网站以及如何利用它们！因此，难怪上周，科技界最有影响力的人物之一桑达尔·皮查伊 (Sundar Pichai)向谷歌 发布了“红色代码”，要求其几...
Google vs. ChatGPT：这场技术大战会重塑万维网吗？
人工智能驱动的ChatGPT无疑是过去几周的讨论中心。与我互动的每个人，我关注的每个社交媒体帖子，以及我滚动浏览的每个热门话题都在谈论这个流行语 ChatGPT。（不夸张，我保证。）人们正在分享不同的提示，讨论它的优点，批评它等等。 话虽如此，我怎么能不写关于镇上的话题，唯一的 ChatGPT，以及科技巨头如何与它进行一场激烈的战斗呢？尽管我完全同意技术正在发展并将在未来几年继续发展的事实，...
ChatGPT：对话式 AI 的未来
[](#introduction)介绍人工智能正在改变我们的工作和生活方式。日常任务实现自动化，分析大量数据并做出预测，以帮助企业和组织做出决策。var jd_union_pid="624251670295876168";var jd_union_euid="";GPT-3.5 于周三推出了 ChatGPT，这是 GPT-3.5 的微调版本，可用作通用聊天机器人。[](#what-is-ch...
Tensorflow报错信息修改
一、Please use tf.compat.v1.get_variable instead确切的说不是报错，是警告⚠️；原因： 为了使TensorFlow在版本2.0中更加“Pythonic”，根据设计，TF 2.0没有tf.Session。修改方法：import tensorflow as tf
tf = tf.compat.v1或者：import tensorflow.compat....
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Kaggle、Python数据可视化seaborn(六)：自定义图表
到目前为止，您已经学习了如何创建许多不同的图表类型。现在，再学习一些可以用来改变图表样式的快速命令。你学到了什么?由于决定如何最好地讲述数据背后的故事并不总是很容易，因此我们将图表类型分为三大类来帮助解决这个问题。趋势——趋势被定义为变化的模式。sns.lineplot-线状图最适合显示一段时间内的趋势，多条线可以用来显示多个组中的趋势。关联 - 您可以使用许多不同的图表类型来理解数据中变量...
Kaggle、Python数据可视化seaborn(五)：直方图和密度图
在本教程中，您将学习有关直方图和密度图的所有信息。准备好笔记本和往常一样，我们从设置编码环境开始。import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import seaborn as sns
print("Setup Complete")选择一个数据集我们将使用一个包含150种不同...
Kaggle、Python数据可视化seaborn(四)：散点图
在本教程中，您将学习如何创建高级散点图。准备好笔记本和往常一样，我们从设置编码环境开始。import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import seaborn as sns
print("Setup Complete")加载并检查数据我们将使用一个(合成的)保险费用数据集，...
Kaggle、Python数据可视化seaborn(三)：柱状图和热力图
现在您可以创建自己的折线图了，现在让我们学习更多的图表类型了!顺便说一下，如果这是您第一次使用Python编写代码，那么您应该为到目前为止所完成的一切感到非常自豪，因为学习一项全新的技能从来都不是一件容易的事!如果您坚持使用微课程，您会注意到所有事情只会变得更简单(而您将构建的图表将会更令人印象深刻!)，因为所有图表的代码都非常相似。像任何技能一样，随着时间的推移和重复，编码变得很自然。在本...
Kaggle、Python数据可视化seaborn(二)：折线图
现在您已经熟悉了编码环境，接下来学习如何制作自己的图表!在本教程中，您将学习怎样用Python来创建专业的线形图。在接下来的练习中，您将使用您的新技能来处理真实世界的数据集。准备好笔记本我们首先设置编码环境。import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import seaborn as sns
...
Kaggle、Python数据可视化seaborn(一)：你好，seaborn
欢迎使用数据可视化：在这个动手实践的微课程中，您将学习如何使用seaborn（一种功能强大但易于使用的数据可视化工具）将您的数据可视化提升到新的水平。 要使用seaborn，您还将学习如何使用Python（一种流行的编程语言）编写代码。 那说，微课程针对那些没有任何编程经验的人，每个图表使用简短的代码，使得seaborn比许多其他数据可视化工具（例如Excel）更快更容易使用。所以，如果你从...
Kaggle、Python机器学习教程（六）：随机森林
介绍决策树会让您很难做出决定。 一棵有很多树叶的深树将会过度拟合，因为每个预测都来自其叶子上只有少数房屋的历史数据。 但是叶子很少的浅树会表现不佳，因为它无法捕获原始数据中的那么多区别。即使在今天，最复杂的建模技术也面临着欠装和过度装配之间的这种张力。 但是，许多模型都有聪明的想法，可以带来更好的性能。 我们将以随机森林为例。随机森林使用许多树，并通过平均每个组件树的预测来进行预测。 它通常...
Kaggle、Python机器学习教程（五）：过拟合和欠拟合
在这一步结束时，您将了解欠拟合和过度拟合的概念，并且您将能够应用这些想法使您的模型更准确。尝试不同的模型既然您有一种可靠的方法来测量模型精度，那么您可以尝试使用其他模型，并查看哪种模型可以提供最佳预测。但是你应该怎样选择模型？您可以在scikit-learn的文档中看到决策树模型有很多选项（比您长期想要或需要的更多）。最重要的选项决定了树的深度。回想一下这个微课程的第一课，树的深度是衡量它在...