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Commit 834deee

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1 parent dbb8e4b commit 834deee

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‎post/dl_projects.mdk

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1+
---
2+
title: Deep learning 100+ projects
3+
subtitle: Deep learning 100+ projects series
4+
summary: through those projects you will be a Deep learning engineer
5+
authors:
6+
- admin
7+
tags: []
8+
categories: []
9+
date: "2019-05-30T00:00:00Z"
10+
featured: false
11+
draft: false
12+
13+
# Featured image
14+
# To use, add an image named `featured.jpg/png` to your page's folder.
15+
image:
16+
caption: ""
17+
focal_point: ""
18+
19+
# Projects (optional).
20+
# Associate this post with one or more of your projects.
21+
# Simply enter your project's folder or file name without extension.
22+
# E.g. `projects = ["internal-project"]` references
23+
# `content/project/deep-learning/index.md`.
24+
# Otherwise, set `projects = []`.
25+
projects: []
26+
---
27+
28+
**Projects**
29+
30+
- 1. comments classification
31+
32+
this is the first deep learning project use the baby neural network,
33+
it is a binary classification.
34+
it have some problems, the accurate is low.
35+
please fix the problem.
36+
37+
[data:](http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/rt-polaritydata.tar.gz) http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/rt-polaritydata.tar.gz
38+
[more data:]( http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/) http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/
39+
40+
'''sh
41+
安装nltk（自然语言工具库 [Natural Language Toolkit](http://www.nltk.org/)）
42+
$ pip install nltk
43+
44+
$ python
45+
Python 3.5.2 (v3.5.2:4def2a2901a5, Jun 26 2016, 10:47:25)
46+
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)] on darwin
47+
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
48+
49+
>>> import nltk
50+
>>> nltk.download()
51+
52+
下载nltk数据：
53+
$ python
54+
Python 3.5.2 (v3.5.2:4def2a2901a5, Jun 26 2016, 10:47:25)
55+
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)] on darwin
56+
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
57+
>>> import nltk
58+
>>> nltk.download()
59+
60+
61+
ntlk有详细安装文档。
62+
63+
测试nltk安装：
64+
>>> from nltk.corpus import brown
65+
>>> brown.words()
66+
['The', 'Fulton', 'County', 'Grand', 'Jury', 'said', ...]
67+
68+
69+
'''
70+
71+
there are problems with this neural networks, that result not work
72+
there are couple of tips for you to figure it out:
73+
1. Is it get enough data?
74+
2. How about the capacity of networks?

‎post/railwaytraffic.csv

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@@ -0,0 +1,143 @@
1+
时间,铁路客运量_当期值(万人)
2+
2005年1月,9300
3+
2005年2月,10600
4+
2005年3月,9300
5+
2005年4月,9100
6+
2005年5月,9700
7+
2005年6月,8600
8+
2005年7月,10800
9+
2005年8月,11200
10+
2005年9月,9400
11+
2005年10月,10000
12+
2005年11月,8600
13+
2005年12月,8500
14+
2006年1月,10700
15+
2006年2月,11300
16+
2006年3月,9900
17+
2006年4月,9900
18+
2006年5月,10700
19+
2006年6月,9600
20+
2006年7月,12000
21+
2006年8月,12200
22+
2006年9月,10200
23+
2006年10月,11000
24+
2006年11月,9273
25+
2006年12月,9200
26+
2007年1月,9900
27+
2007年2月,11090
28+
2007年3月,11973
29+
2007年4月,10255
30+
2007年5月,11400
31+
2007年6月,10200
32+
2007年7月,13100
33+
2007年8月,13495
34+
2007年9月,11448
35+
2007年10月,12079
36+
2007年11月,10300
37+
2007年12月,10700
38+
2008年1月,11900
39+
2008年2月,12850
40+
2008年3月,11855
41+
2008年4月,11622
42+
2008年5月,11663
43+
2008年6月,11466
44+
2008年7月,13794
45+
2008年8月,14059
46+
2008年9月,12496
47+
2008年10月,12570
48+
2008年11月,10800
49+
2008年12月,10333
50+
2009年1月,13282
51+
2009年2月,13591
52+
2009年3月,11800
53+
2009年4月,12490
54+
2009年5月,12888
55+
2009年6月,11519
56+
2009年7月,14188
57+
2009年8月,15007
58+
2009年9月,12179
59+
2009年10月,13580
60+
2009年11月,11065
61+
2009年12月,10893
62+
2010年1月,12724
63+
2010年2月,14220
64+
2010年3月,14090
65+
2010年4月,13269
66+
2010年5月,13784
67+
2010年6月,13364
68+
2010年7月,16001
69+
2010年8月,16200
70+
2010年9月,13819
71+
2010年10月,15284
72+
2010年11月,12346
73+
2010年12月,12189
74+
2011年1月,15195
75+
2011年2月,15722
76+
2011年3月,14112
77+
2011年4月,15545
78+
2011年5月,15309
79+
2011年6月,15076
80+
2011年7月,18160
81+
2011年8月,17862
82+
2011年9月,16138
83+
2011年10月,16256
84+
2011年11月,13413
85+
2011年12月,13146
86+
2012年1月,16468
87+
2012年2月,15573
88+
2012年3月,14457
89+
2012年4月,16452
90+
2012年5月,14877
91+
2012年6月,16226
92+
2012年7月,17984
93+
2012年8月,18517
94+
2012年9月,16914
95+
2012年10月,15086
96+
2012年11月,14185
97+
2012年12月,14815
98+
2013年1月,18757
99+
2013年2月,14044
100+
2013年3月,16854
101+
2013年4月,17502
102+
2013年5月,16232
103+
2013年6月,18043
104+
2013年7月,19931
105+
2013年8月,20287
106+
2013年9月,19197
107+
2013年10月,16407
108+
2013年11月,15557
109+
2013年12月,17375
110+
2014年1月,19050
111+
2014年2月,15975
112+
2014年3月,18054
113+
2014年4月,19843
114+
2014年5月,19037
115+
2014年6月,19456
116+
2014年7月,22386
117+
2014年8月,23515
118+
2014年9月,20986
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2014年10月,17919
120+
2014年11月,17056
121+
2014年12月,22427
122+
2015年1月,17850
123+
2015年2月,19290
124+
2015年3月,21554
125+
2015年4月,21091
126+
2015年5月,21219
127+
2015年6月,20614
128+
2015年7月,24776
129+
2015年8月,25539
130+
2015年9月,21802
131+
2015年10月,22686
132+
2015年11月,18816
133+
2015年12月,18200
134+
2016年1月,21161
135+
2016年2月,24112
136+
2016年3月,21242
137+
2016年4月,23900
138+
2016年5月,22886
139+
2016年6月,23200
140+
2016年7月,26818
141+
2016年8月,28007
142+
2016年9月,23918
143+
2016年10月,25001

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