加载中
Tensorflow基础2-mnist入门

理解包含在这些代码里面的设计思想是非常重要: TensorFlow工作流程 和 机器学习的基本概念。 在此张量里的每一个元素,都表示某张图片里的某个像素的强度值,值介于0和1之间。 一个one-hot...

Tensorflow基础1-简介

op 构造器 在一个会话中启动图 构造阶段完成后, 才能启动图. 启动图的第一步是创建一个 Session 对象, 如果无任何创建参数, 会话构造器将启动默认图. Session 对象在使用完后需要关闭以释放资...

吴恩达深度学习视频-笔记

改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化 【1.1 训练/开发/测试集】 超参数调优,如何构建数据, 通过验证集/交叉验证集 选择最好的模型 经过充分验证,选定了最终模型,然后就可以在测...

2019/01/23 16:32
31
《TensorFlow谷歌实战》--神经网络优化(第4章)

梯度下降算法 1)梯度下降算法是最常用的神经网络优化方法。 2)梯度下降算法会迭代式更新参数,不断沿着梯度的反方向让参数朝着总损失更小的方向更新。 3)学习率:每次参数更新的幅度。 从...

TensorFlow常用函数总结

1)tf.add_to_collection: 将资源加入一个或多个集合中。 2)tf.get_collection: 获取一个集合里面的所有资源。 这里的资源 可以是 张量、变量 或者 运行TensorFlow程序所需要的队列资源,...

《TensorFlow谷歌实战》-- 通过TensorFlow实现神经网络

通过TensorFlow来实现神经网络。 1)神经网络的 主要功能、计算流程; 2)神经网络的 前向传播算法; 3)通过TensorFlow中的变量来表达神经网络的参数; 4)神经网络的 反向传播算法; 训练一...

《TensorFlow谷歌实战》--TensorFlow基本概念

【计算】—— 计算模型 TensorFlow程序一般可分为两个阶段: 1)定义计算图中所有的计算;(tf会自动将定义的计算 转化为计算图上的节点)。 2)执行阶段。 TensorFlow中的计算图 可以用来隔...

2019/01/04 10:30
271
ch2 监督学习

岭回归 (0)正则化 是指对模型做显式约束,以避免过拟合。 岭回归用到的是L2正则化。 (1)复杂度更小的模型意味着在训练集上的性能更差,但泛化集上的性能更好。 (2)Ridge模型在模型的简...

2018/11/06 21:47
30
tensorflow学习笔记四-2:神经网络优化(学习率)

学习率(learning_rage):每次参数更新的幅度 学习率 决定了 参数每次更新的幅度 在训练过程中,参数的更新 遵照如下公式: 下一时刻参数 = 当前时刻参数 - 学习率 * 损失函数的导数。(也即...

2018/11/04 17:57
1.6K
tensorflow笔记三:神经网络优化(损失函数:自定义损失函数、交叉熵、softmax())

前向传播 搭建网络结构,反向传播 训练网络参数。 激活函数 提高了模型的表达里,使模型更具有表达力。 神经网络的层数,通常用神经网络的层数和神经网络待优化的参数的个数 来表示。 层数 ...

tensorflow笔记二:反向传播

反向传播 训练模型参数,在所有参数上用梯度下降,使NN模型在训练数据上的损失函数最小。 损失函数(loss): 预测值(y)与已知答案(y_)的差距 均方误差MSE: 损失函数的计算方法有很多,...

2018/11/02 00:04
452
tensorflow笔记一:神经网络实现过程、前向传播

神经网络实现过程: 准备数据集,提取特征,作为输入 喂给神经网络(NN) 搭建NN结构,从输入到输出(先搭建计算图,再用会话执行) (NN 前向传播算法 -> 计算输出) 大量特征数据喂给NN,迭代优...

2018/11/01 22:43
302
《Python机器学习基础教程》

第二章 包含在scikit-learn中的数据集 通常被保存为Bunch对象。里面包含真实数据以及一些数据集信息。 (1)关于Bunch对象,只需知道它与字典很相似,而且还有一个额外的好处,就是可以用点操...

中文文本分类 流程

预处理 中文分词 结构化表示--构建词向量空间 分词后,把所有词统一到同一个词向量空间中。 权重策略-- TF-IDF 分类器 评价

2018/10/17 15:17
1.1K
编码问题

一 基础 str和unicode 都是 basestring 的子类。 def is_str(s): return isinstance(s, basestring) str 和 unicode 转换 str -> decode("the_coding_of_str") -> unicode unicode -> encod...

2018/10/16 19:09
29
衡量机器学习分类模型 的几个 常用指标

混淆矩阵 TP表示实际为真预测为真,TN表示实际为假预测为假,FN表示实际为真预测为假,通俗讲就是漏报了,FP表示实际为假预测为真,通俗讲就是误报了。 召回率 与 准确率 召回率 也叫 查全率...

2018/09/30 15:53
34
《Pyhon自然语言处理》读书笔记

第六章 学习分类文本 本章目标 是 回答如下问题: 我们怎样才能识别语言数据中能明显用于对其分类的特征? 我们怎样才能构建语言模型,用于自动执行语言处理任务? 从这些模型中我们可以学到...

2018/08/26 22:04
30
《Python Cookbook》读书笔记

2.3 Matching Strings Using Shell Wildcard Patterns from fmatch import fnmatch, fnmatchcase #coding=utf-8 ''' Matching Strings Using Shell Wildcard Patterns: from fmatch import f...

2018/07/24 20:28
26
Markdown知识点

实现页面内部跳转 https://www.cnblogs.com/JohnTsai/p/4027229.html 插入表格

2018/07/11 17:49
15
《机器学习实战》读书笔记

关联分析 关联分析 是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。 频繁项集:经常出现在一块的物品集合。 关联规则:暗示两种物品之间可能存在很强的关系。 支持度:数据集中包含该项集的记录...

2018/07/10 11:11
142

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

返回顶部
顶部