吴恩达深度学习1-神经网络用于监督学习

本文是吴恩达老师深度学习视频的笔记1：什么是神经网络？

深度学习-神经网络NN的复杂度

NN的复杂度一般是用NN层数和参数的个数来表示的。

kaggle实战：机器学习建模预测肾脏疾病

本文是针对kaggle上面一份肾脏疾病数据的建模，包含：

• 数据预处理
• 特征工程
• 缺失值填充
• 分类模型的建立
• 模型结果对比
• shap模型可解释性

7个罕见的Numpy函数！

本文介绍的是numpy中少见但是非常实用的7个函数。

groupby结合agg和transform使用

本文介绍的是分组groupby分组之后如何使用agg和transform

北京大学深度学习1：TensorFlow张量和常用函数

本文记录的是TensorFlow2.0中的张量基础知识和常用函数，主要内容包含：

• 张量类型
• 张量数据类型
• 张量创建
• 常用函数

一、如何确定神经网络的层数和隐藏层神经元数量？

BP神经网络主要由输入层、隐藏层、输出层构成，输入和输出层的节点数是固定的，不论是回归还是分类任务，选择合适的层数以及隐藏层节点数，在很大程度上都会影响神经网络的性能。

图解Pandas中SAC过程

本文介绍的是Pandas中的SAC过程。首先我们需要明白什么是SAC机制

combine、update和combine_first

本文介绍的是3个Pandas函数的使用，主要是用于DataFrame的数据更新或者合并：

• combine
• update
• combine_first

kaggle实战-信贷违约预测

本文是基于一份Lendingclub上面的信贷数据，根据贷款人的历史数据和贷款信息，建立一个模型来预测借款人是否会偿还他们的贷款。