2020年6月22日
线性回归-预测销售
摘要： 一、代码 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_sp 阅读全文
posted @ 2020-06-22 21:27 小他_W 阅读(419) 评论(0) 推荐(0)
2020年6月19日
胸形线
摘要： 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] #FangSong/黑体 FangSong/Kai 阅读全文
posted @ 2020-06-19 19:13 小他_W 阅读(228) 评论(0) 推荐(0)
心形线
摘要： 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt t = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) x = 16 * np.sin(t) ** 3 y = 13 * np.cos(t) - 5 * np.cos(2*t) - 阅读全文
posted @ 2020-06-19 18:59 小他_W 阅读(661) 评论(0) 推荐(0)
损失函数图
摘要： 一、代码 # 损失函数：Logistic损失(-1,1)/SVM Hinge损失/ 0/1损失 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math plt.figure(figsize=(5,4)) x = np.linspa 阅读全文
posted @ 2020-06-19 18:50 小他_W 阅读(1292) 评论(0) 推荐(0)
正态分布图
摘要： 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import math mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] #FangSong/黑体 阅读全文
posted @ 2020-06-19 18:36 小他_W 阅读(719) 评论(0) 推荐(0)
2020年6月12日
手写数字识别
摘要： 一、代码 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' #不想让警告的信息输出可以添加 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as 阅读全文
posted @ 2020-06-12 22:19 小他_W 阅读(172) 评论(0) 推荐(0)
加载 MNIST 数据集
摘要： 一、MNIST 数据集简介 MNIST 数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由 60000 个训练样本和 10000 个测试样本组成，每个样本都是一张 28 * 28 像素的灰度手写数字图片，如下图所示： MNIST 数据集可在 http://yann.lecun.com/exdb/mnis 阅读全文
posted @ 2020-06-12 21:34 小他_W 阅读(1895) 评论(0) 推荐(0)
2020年6月11日
增加命名空间
摘要： 为了使代码结构更加清晰，TensorBoard 图结构清楚，可以增加命名空间。 一、代码实例 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf def linear_regression(): wit 阅读全文
posted @ 2020-06-11 21:22 小他_W 阅读(206) 评论(0) 推荐(0)
在线性回归中添加变量显示
摘要： 在 TensorBoard 中观察损失模型的参数，损失值等变量的变化。 一、实现步骤 1.创建事件文件 file_writer = tf.summary.FileWrite('e:/events/test',graph=sess.graph) 2.收集变量 收集对于损失函数和准确率等单值变量使用 t 阅读全文
posted @ 2020-06-11 20:28 小他_W 阅读(274) 评论(0) 推荐(0)
2020年6月10日
Linear Regression
摘要： 一、Linear regression Establish a regression model based on the data,y=w1x1+w2x2+...+b,through the establishment of error between the real value and the 阅读全文
posted @ 2020-06-10 23:00 小他_W 阅读(144) 评论(0) 推荐(0)
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