大数据项目实战第六章源代码

在机器学习中，你将大量内容留给机器去学习数据。机器学习的一个显著特征是不需要构建模型。这个复杂而有意义的任务是由机器学习算法执行的。如下图所示，与传 统编程最大的区别在于机器学习把数据交给机器进行学习，而传统编程由程序员自己编写。

目录网盘文件永久链接 1-1 Keras项目实战课程概述.mp4 1-2 简介与安装.mp4 2-1 训练自己的数据集整体流程.mp4 2-2 数据加载与预处理.mp4 2-3 搭建网络模型.mp4 2-4 学习率对结果的影响.mp4 2-5 Drop-out操作.mp4 2-6 权重初始化方法对比.mp4 2-7 初始化标准差对结果的影响.mp4 2-8 正则化对结果的影响.mp4 2-9 加载模型进行测试.mp4 3-1 卷积层构造.mp4 3-2 整体流程.mp4 3-3 BatchNormalization效果.mp4 3-4 参数对比.mp4 3-5 网络测试效果.mp4 4-1 时间序列模型.mp4 4-2 网络结构与参数定义.mp4 4-3 构建LSTM模型.mp4 4-4 训练模型与效果展示.mp4 4-5 多序列预测结果.mp4 4-6 股票数据预测.mp4 4-7 数据预处理.mp4 4-8 预测结果展示.mp4 5-1 文本数据读取预处理.mp4 5-2 基本模型.mp4 5-3 3-Embeeding-layer效果.mp4 5-4 准备词向量数据.......

纯C语言项目，不需要借助任何第三方库。适合有C语言基础、数据结构（链表、队列）基础的同学，代码量800行，可用于提升编程能力。 实现功能包含： 停车场页面初始化（二维数组）； 进入停车场（随机找位置）； 寻找车辆（广度优先算法找到最佳路径）； 车辆离场（离场最佳路径）。 代码默认在Linux下面运行，如果需要在Windows下面运行，只需要注释掉： system("clear"); 代码，因为clear是Linux下面的命令，Windows用不了。 代码中的Makefile（工程管理器）也是在Linux下面使用，如果切换到Windows，需要手动编译或者借助IDE编译（比如VS）。

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