小批量随机梯度下降（Mini Batch Stochastic Gradient Descent, MB-SGD）是梯度下降算法的一种改进，结合了批量梯度下降（Batch Gradient Descent）和随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）的优点。具体来说，AdaGrad通过累积过去所有梯度的平方和来为每个参数动态调整学习率，使得较少更新频繁出现的特

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~写过很多关于Pandas的文章，本文开展了一个简单的综合使用，主要分为：如何自行模拟数据多种数据处理方式数据统计与可视化用户RFM模型用户复购周期构建数据本案例中用的数据是小编自行模拟的，主要包含两个数据：订单数据和水果信息数据，并且会将两份数据合并import pandas as pdimport numpy as npim

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~今天给大家介绍一款超赞的空间（地理）数据可视化神器：keplergl。小编最近偶然发现的这个神器是Uber完全开源的，也是Uber内部进行空间数据可视化的默认工具。通过其面向Python开放的接口包keplergl，我们可以在jupyter notebook中通过书写Python代码的方式传入多种格式的数据，在其嵌入noteb

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~本文介绍3个案例来帮助读者认识和入门深度学习框架Keras。3个案例解决3个问题：回归、二分类、多分类目录为什么选择Keras相信很多小伙伴在入门深度学习时候首选框架应该是TensorFlow或者Pytorch。在如今无数深度学习框架中，为什么要使用 Keras 而非其他？整理自Keras中文官网：Keras 优先考虑开发人员

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~本文记录了第一个基于卷积神经网络在图像识别领域的应用：猫狗图像识别。主要内容包含：数据处理神经网络模型搭建数据增强实现本文中使用的深度学习框架是Keras；图像数据来自kaggle官网：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data数据处理数据量数据集包含25000张图片，猫和狗各有125

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~本文记录了第一个基于卷积神经网络在图像识别领域的应用：猫狗图像识别。主要内容包含：数据处理神经网络模型搭建数据增强实现本文中使用的深度学习框架是Keras；图像数据来自kaggle官网：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data数据处理数据量数据集包含25000张图片，猫和狗各有125

厦门真的不止鼓浪屿今天带来的一篇文章是关于厦门的。因为笔者在厦门待过很年多的时间，从读书毕业到走上工作岗位，在厦门度过了十分美好的青春时光。作为一个外地人，真心觉得厦门是一个环境优美、充满文艺气息的花园城市；曾经被美国的尼克松总统誉为”东方夏威夷“，在笔者看来，真的是名不虚传????厦门在国内一直都是一个热门????的旅游城市，很多人都是冲着鼓浪屿去的，毕竟名声在外。在笔者的记忆中至少去了7次鼓浪

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~Scikit-learn是一个非常知名的Python机器学习库，它广泛地用于统计分析和机器学习建模等数据科学领域。建模无敌：用户通过scikit-learn能够实现各种监督和非监督学习的模型功能多样：同时使用sklearn还能够进行数据的预处理、特征工程、数据集切分、模型评估等工作数据丰富：内置丰富的数据集，比如：泰坦尼克、鸢

L1 正则化，通常也被称为Lasso 正则化（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator），是通过在损失函数中添加 L1 范数（参数绝对值之和）惩罚项，来约束模型的参数。L1 正则化的目标是使模型参数趋向于稀疏，即让一些参数为零，从而实现特征选择和减少模型复杂度的效果。

外国自媒体mlmemoirs根据github、福布斯、CMU官网等信息，整理了一张50个最佳机器学习公共数据集的榜单，Peter为大家分享一下~