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摘要: Ubuntu 16.04 默认装的是 Python3.5 方式一: sudo add apt repository ppa:jonathonf/python 3.6 sudo apt get update sudo apt get install python3.6 方式二: wget https: 阅读全文
posted @ 2020-03-29 15:47 moon~light 阅读(182) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 安装 Keras 有两个 Backend,也就是 Keras 基于什么东西来做运算 Keras 的两个 Backend,一个是 Theano,一个是 TensorFlow 每次当我们 import keras 的时候, 就会看到屏幕显示当前使用的 Backend 配置文件 直接修改配置文件可能会在 阅读全文
posted @ 2020-03-27 00:31 moon~light 阅读(305) 评论(0) 推荐(0)
摘要: ```python coding:utf 8 import tensorflow as tf ''' 出现以下 Warning Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SS 阅读全文
posted @ 2020-03-27 00:11 moon~light 阅读(182) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 安装 sklearn.datasets 这个包提供一些函数用于读取样本数据(数据存在 .csv 或 .csv.gz 文件),比如 酒数据集(用于分类) 13 个特征包括各种成分的含量、酒的颜色等 3 个分类简单的标记为 class_0、class_1、class_2 参数 return_X_y 表示 阅读全文
posted @ 2020-03-26 23:50 moon~light 阅读(702) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 传统的机器学习算法非常依赖人工提取特征,使得图像识别、语音识别、自然语音处理等问题存在特征提取的瓶颈 基于全连接神经网络的方法存在参数太多、无法利用时间序列信息等问题 卷积神经网络(CNN)解决图像的特征提取问题、参数太多问题 循环神经网络(RNN)解决利用时间序列信息的问题 RNN 主要用于语音识 阅读全文
posted @ 2020-03-25 23:27 moon~light 阅读(479) 评论(0) 推荐(0)
摘要: ###和全连接神经网络的主要差别 全连接神经网络: 每个神经元的输入数据,都使用了上一层的所有神经元的输出数据,每个神经元的输出数据,都被作为下一层的所有神经元的输入数据,这容易导致参数数量膨胀、过拟合、容易陷入局部最优,尤其用于图像识别时,如果把每个像素当成一个特征,则会有大量的特征值,比如一副 阅读全文
posted @ 2020-03-25 21:56 moon~light 阅读(692) 评论(0) 推荐(0)
摘要: ###神经元模型 神经元具有如下三个功能 1. 能够接收 n 个神经元模型传递过来的信号 2. 能够在信号的传递过程中为信号分配权重 3. 能够将得到的信号进行汇总、变换并输出 ![](https://img2020.cnblogs.com/blog/1926863/202003/1926863-2 阅读全文
posted @ 2020-03-21 21:19 moon~light 阅读(698) 评论(0) 推荐(0)
摘要: EM 算法(Expectation Maximization 期望最大化)是一种迭代算法,用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计 比如班里有 100 个学生,我们拥有所有人的身高数据,但不知道哪些是男生,哪些是女生,未知的性别就是隐变量 1. 先自己假设男生的正态分布的参数、女生的正态分布的参数 阅读全文
posted @ 2020-03-15 13:38 moon~light 阅读(199) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 极大似然估计(Maximum Likelihood Estimate,MLE) 由于样本数据,是实实在在发生的数据,有理由相信该样本出现的概率本来就比较大,极大似然估计假设该样本出现的概率是最大的,然后通过该样本寻找一组参数,该参数使得该样本出现的概率最大 比如:班里有 50 个男生,50 个女生, 阅读全文
posted @ 2020-03-15 01:34 moon~light 阅读(333) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 基于协同过滤(collaborative filtering)的推荐引擎,是通过将用户和其他用户的数据进行对比来实现推荐 不是利用属性来描述物品从而计算它们之间的相似度,而是利用用户对它们的意见来计算相似度,这就是协同过滤中所使用的方法,它并不关心物品的描述属性,而是严格地按照许多用户的观点来计算相 阅读全文
posted @ 2020-03-14 22:03 moon~light 阅读(299) 评论(0) 推荐(0)
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