清风紫雪

摘要： 卷积神经网络CNN 结构 池化操作 手写数字-卷积神经网络实现 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.compat.v1.disable_eager_executio 阅读全文

摘要： tensorboard展示网络结构 代码 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.compat.v1.disable_eager_execution() #载入数据集 阅读全文

摘要： 回归 回归三大模型 线性回归 岭回归 LASSO回归 使用回归模型预测鲍鱼年龄 一、导入数据，进行分析 可以看出鲍鱼有9个特征 每个特征所对应的数据代表的含义是： 数据集一共有 4177 个样本，每个样本有 9 个特征。其中 rings 为鲍鱼环数，能够代表鲍鱼年龄，是预测变量。除了 sex 为离散 阅读全文

摘要： 优化器总结 机器学习中，有很多优化方法来试图寻找模型的最优解。比如神经网络中可以采取最基本的梯度下降法。 梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法是最基本的一类优化器，目前主要分为三种梯度下降法：标准梯度下降法(GD, Gradient Descent)，随机梯度下降法(SGD, 阅读全文

摘要： 交叉熵 二次代价函数 原理 缺陷 假如我们目标是收敛到0。A点为0.82离目标比较近,梯度比较大，权值调整比较大。B点为0.98离目标比较远,梯度比较小,权值调整比较小。调整方案不合理。 交叉熵代价函数(cross-entropy) 换一个思路，我们不改变激活函数，而是改变代价函数，改用交叉熵代价函 阅读全文

摘要： 有监督学习 含义 数据集中的样本带有标签,有明确目标 回归和分类 回归模型:线性回归、岭回归、LASSO和回归样条等 分类模型:逻辑回归、K近邻、决策树、支持向量机等 应用场景 垃圾邮件分类、病理切片分类、客户流失预警、客户风险评估、房价预测等。 无监督学习( unsupervised learni 阅读全文

摘要： 线性回归 步骤 构造线性回归数据 定义输入层 设计神经网络中间层 定义神经网络输出层 计算二次代价函数，构建梯度下降 进行训练，获取预测值 画图展示 代码 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as p 阅读全文

摘要： Tensorflow基本概念 使用图（graphs）来表示计算任务 在被称之为会话（Session）的上下文（context）中执行图 使用tensor表示数据 通过变量（Variable）维护状态 使用feed和fetch可以为任意的操作赋值或者从其中获取数据 Tensorflow是一个编程系统， 阅读全文

摘要： 最近因项目需要，学习了用flask搭建web项目，以下是自己的使用感悟 Flask框架结构 static：存储一些静态资源 templates：存储对应的view app.py：涉及到页面的跳转，以及与数据库的连接 实战案例-登录注册开发 注册页 register.html: 注意在引用资源时，路径 阅读全文

摘要： 模型保存和加载 sklearn模型的保存和加载API from sklearn.externals import joblib 保存：joblib.dump(rf, 'test.pkl') 加载：estimator = joblib.load('test.pkl') 线性回归的模型保存加载案例 de 阅读全文