随笔分类 -  机器学习

ML
强化学习之QLearning
摘要：注：以下第一段代码是 "文章" 提供的代码，但是简书的代码粘贴下来不换行，所以我在这里贴了一遍。其原理在原文中也说得很明白了。 算个旅行商问题 基本介绍 戳 "代码解释与来源" 代码整个计算过程使用的以下公式 QLearning 在上面的公式中，S表示当前的状态，a表示当前的动作，s~表示下一个状态 阅读全文
posted @ 2018-11-20 16:14 春雨冰河 阅读(1325) 评论(0) 推荐(0)
Saver 保存与读取
摘要：tensorflow 框架下的Saver 功能，用以保存和读取运算数据 Saver 保存数据 代码 生成文件截图 运行代码，会在当前目录下生成一个新文件夹 ，文件夹内容有 解释 1. 这里我们定义了两个张量，2行3列的W，和1行3列的b。这里强调 行列形状 ，原因是只有存储张量的形状和读取时张量形状 阅读全文
posted @ 2018-11-19 17:31 春雨冰河 阅读(789) 评论(0) 推荐(0)
tensorflow之分类学习
摘要：写在前面的话 MNIST教程是tensorflow中文社区的第一课，例程即训练一个 模型：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html 参考视频：https://morvanzhou.github.io/tutorials/ 阅读全文
posted @ 2018-11-19 11:47 春雨冰河 阅读(332) 评论(0) 推荐(0)
tensorflow之曲线拟合
摘要：视频链接：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine learning/ML intro/ 1.定义层 定义 add_layer() 解释 add_layer函数有四个形参。分别是 1. intputs 代表输入值，是这个神经元网络接收的数据，比如第 阅读全文
posted @ 2018-11-18 19:45 春雨冰河 阅读(3655) 评论(0) 推荐(1)
tensorflow训练线性回归模型
摘要：tensorflow安装 tensorflow安装过程不是很顺利，在这里记录一下 环境：Ubuntu 安装 如果出现错误 执行 如果出现错误 然后执行 完整代码 样本训练数据分布如下 输出结果如下 结论 通过打印结果可以看到W已经非常接近初始给定的3，b也非常接近给定的0.8 (误差不可避免) 注： 阅读全文
posted @ 2018-11-18 13:46 春雨冰河 阅读(377) 评论(0) 推荐(0)
吴恩达机器学习笔记
摘要：吴恩达机器学习 监督学习 分类问题 回归问题（线性回归/单变量线性回归） 无监督学习 聚类算法 鸡尾酒会算法 符号含义 m 训练样本的数量 n 特征量的数目 x 输入变量/特征 y 输出变量 (x,y) 一个训练样本 (x(i),y(i)) 第i个训练样本 x(i) 第i个训练样本 xj(i) 第i 阅读全文
posted @ 2018-11-18 13:45 春雨冰河 阅读(295) 评论(0) 推荐(0)
Numpy and Pandas
摘要：安装 视频链接：https://morvanzhou.github.io/tutorials/data manipulation/np pd/ Numpy 学习 Numpy属性 Numpy创建array Numpy 基础运算1 Pandas 设置值 Pandas处理丢失数据 Pandas 导入导出 阅读全文
posted @ 2018-11-18 13:45 春雨冰河 阅读(131) 评论(0) 推荐(0)
tensorboard入门
摘要：Tensorboard tensorboard用以图形化展示我们的代码结构和图形化训练误差等，辅助优化程序 tensorboard实际上是tensorflow机器学习框架下的一个工具，需要先安装tensorflow，参考： https://www.cnblogs.com/maskerk/p/9973 阅读全文
posted @ 2018-11-18 13:45 春雨冰河 阅读(633) 评论(0) 推荐(0)
入门级神经网络之权重训练
摘要：写在前面的话 训练没有使用任何框架，最能靠近神经网络学习本质的一段微代码。之后会用tensorflow等框架来进行快速搭建。 另：我的博客更偏向于代码实现，关键难点自己的理解。如果要更基础的机器学习，这里有个楼主感觉写的不错：http://tieba.baidu.com/p/3013551686?p 阅读全文
posted @ 2018-11-18 13:45 春雨冰河 阅读(1815) 评论(0) 推荐(0)