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摘要： 0 机器学习简介 概念：多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 学科定位：人工智能(Artificial Intelligence, AI）的核心， 阅读全文

摘要： 在sklearn之数据分析中总结了数据分析常用方法，接下来对数据预处理进行总结 当我们拿到数据集后一般需要进行以下步骤： (1)明确有数据集有多少特征，哪些是连续的，哪些是类别的 (2)检查有没有缺失值，对缺失的特征选择恰当的方式进行弥补，使数据完整 (3)对连续的数值型特征进行标准化 (4)对类别 阅读全文

摘要： 熟话说,'巧妇难为无米之炊'，数据和特征就是'米'，模型和算法则是'巧妇'，没有充足的数据、合适的特征，再强大的模型结构也无法得到满意的输出，为了更好的使用模型，必须先对数据有个正确的认识，本博将对数据分析的三种方法(描述性统计，数据可视化和相关性系数)进行总结,为数据预处理准备 1. sklear 阅读全文

摘要： tensorflow库提供的专门的图片处理库，以下只是部分示例，更多函数请参照源码‘\tensorflow\_api\v1\image\__init__.py’ 加载图像 方式1： 使用tf.gfile.GFile以二进制方式读jpg文件，然后通过tf.image.decode_jpeg进行解码 注 阅读全文

摘要： 为了解决在深度神经网络训练初期降低梯度消失/爆炸问题，Sergey loffe和Christian Szegedy提出了使用批量归一化的技术的方案，该技术包括在每一层激活函数之前在模型里加一个操作，简单零中心化和归一化输入，之后再通过每层的两个新参数(一个缩放，另一个移动)缩放和移动结果，话句话说， 阅读全文