随笔分类 - 机器学习
摘要：x = tf.placeholder(tf.float32) y = tf.placeholder(tf.float32) w = tf.Variable(tf.zeros([1, 1], dtype=tf.float32)) b = tf.Variable(tf.ones([1, 1], dtype=tf.float32)) y_hat = tf.add(b, tf.matmul(x...
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摘要：转载自http://blog.csdn.net/u012759136/article/details/52232266 原文作者github地址 概述 关于Tensorflow读取数据，官网给出了三种方法： 供给数据(Feeding)： 在TensorFlow程序运行的每一步， 让Python代码来
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摘要：import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data def initWeights(shape): return tf.Variable(tf.random_normal(shape, stddev = 0.1)) de...
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摘要：Tensorflow是目前非常流行的deeplearning框架，学习Tensorflow最好的方法是github上的tf项目https://github.com/tensorflow/tensorflow 或者阅读极客学院主导翻译的中文教程http://wiki.jikexueyuan.com/p
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摘要：Ubuntu14.04+caffe+cuda 环境搭建以及MNIST数据集的训练与测试一、ubuntu14.04的安装： ubuntu的安装是一件十分简单的事情，这里给出一个参考教程： http://jingyan.baidu.com/article/76a7e409bea83efc3b6e...
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摘要：特征是机器学习系统的原材料，对最终模型的影响是毋庸置疑的。如果数据被很好的表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的精度。一、特征的表示粒度： 学习算法在一个什么粒度上的特征表示，才有能发挥作用？就一个图片来说，像素级的特征根本没有价值。例如下面的摩托车，从像素级别，根本得不到任何信息，其无法...
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摘要：转载自：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/20319673一、逻辑回归（LogisticRegression） Logistic regression （逻辑回归）是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。 还有类似的某...
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摘要：deeplearning.net/data/mnist/mnist.pkl.gz The MNIST dataset consists of handwritten digit images and it is divided in 60,000 examplesfor the trainin...
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摘要：Machine Learning1. Deep Learningimagenet classification with deep convolutional neural networks. 2012 ppt M.D. Zeiler, R. Fergus, Visualizing and Unde...
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摘要：我的系统版本：windows8.1 64位 安装theano需要安装python、numpy等很多东西，为了简便，我这里用的是Anaconda 首先，清理电脑上的所有有关python的组件（可不清理，我没试过，但是清理之后会好一点）然后，将以前配置的关于python的环境变量删掉。从官网下载...
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摘要：初学python，实现一些很有意思的小游戏是很能提高编程能力的。 Rock-Paper-Scissors-Lizard-Spock http://en.wikipedia.org/wiki/Rock-paper-scissors-lizard-Spock 这里是关于这个小游戏的全部介绍下面...
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