水木清扬

2018年11月14日

摘要：做机器学习的同志们应该对这个都不陌生，这里简单举个例子。一般来说，使用softmax函数来将神经元输出的数值映射到0到1之间，这样神经元输出的值就变为了一个概率值。公式和例子如下图公式和例子如下图阅读全文

posted @ 2018-11-14 22:16 水木清扬阅读(245) 评论(0) 推荐(0)

摘要：自己搭建神经网络求解非线性回归系数代码 #coding:utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #使用numpy 生成200个随机点 x_data = np.linspace( 阅读全文

posted @ 2018-11-14 22:15 水木清扬阅读(392) 评论(0) 推荐(0)

Tensorflow学习教程------简单练一波，线性模型

摘要：结果可以看到求得的k和b非常接近于我们定义的k值和b值。阅读全文

posted @ 2018-11-14 22:15 水木清扬阅读(168) 评论(0) 推荐(0)

Tensorflow学习教程------Fetch and Feed

摘要： #coding:utf-8 import tensorflow as tf #Fetch input1 = tf.constant(3.0) input2 = tf.constant(1.0) input3 = tf.constant(5.0) add = tf.add(input1,input2) 阅读全文

posted @ 2018-11-14 22:14 水木清扬阅读(256) 评论(0) 推荐(0)

Tensorflow学习教程------变量

摘要： #coding:utf-8 import tensorflow as tf x = tf.Variable([1,2]) a = tf.constant([3,3]) #增加一个减法op sub = tf.subtract(x,a) #增加一个加法op add = tf.add(x,sub) #有变阅读全文

posted @ 2018-11-14 22:13 水木清扬阅读(163) 评论(0) 推荐(0)

Tensorflow学习教程------创建图启动图

摘要：参考博客:https://www.cnblogs.com/cnugis/p/7635128.html视频链接:https://www.bilibili.com/video/av20542427?from=search&seid=3218324014806772997 Tensorflow作为目前最热阅读全文

posted @ 2018-11-14 22:12 水木清扬阅读(184) 评论(0) 推荐(0)

2018年11月4日

从零开始Windows环境下安装python+tensorflow

摘要：从零开始Windows环境下安装python+tensorflow 2017年07月12日 02:30:47 qq_16257817 阅读数：29173 标签： windowspython机器学习tensorflowAnaconda 更多个人分类： machine-learning 从零开始Win 阅读全文

posted @ 2018-11-04 14:52 水木清扬阅读(358) 评论(0) 推荐(0)

python tensorflow 安装

摘要：我是先下载tensorflow-1.5.0rc1-cp36-cp36m-win32.whl，再执行命令行安装的下载地址：https://pypi.python.org/pypi/tensorflow/1.5.0rc1 1 pip install tensorflow-1.5.0rc1-cp36-c 阅读全文

posted @ 2018-11-04 14:46 水木清扬阅读(288) 评论(0) 推荐(0)

2018年11月2日

Opencv调用深度学习模型

摘要： https://blog.csdn.net/lovelyaiq/article/details/79929393 https://blog.csdn.net/qq_29462849/article/details/85272575 Opencv调用深度学习模型 2018年04月13日 15:19:5 阅读全文

posted @ 2018-11-02 11:14 水木清扬阅读(14680) 评论(0) 推荐(1)

2018年10月28日

opencv3.0机器学习算法使用

摘要： //随机树分类Ptr<StatModel> lpmlBtnClassify::buildRtreesClassifier(Mat data, Mat responses, int ntrain_samples){ Ptr<RTrees> model;Ptr<TrainData> tdata = pr 阅读全文

posted @ 2018-10-28 18:27 水木清扬阅读(285) 评论(0) 推荐(0)

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