时至今日,我才发现 machineLearning 的应用门槛已经被降到了这么低,简直唾手可得.我实在找不到任何理由不对它进入深入了解.如标题,感谢 Google 为这项技术发展作出的贡献.当然,可能其他人做了 99%, Google 只做了 1%,我想说,真是漂亮的 1%. 切入正题,今天从 Youtube 上跟随 Google 的工程师完成了第一个 machineLearning 的小程序.作为学习这项技能的 hello world 吧. 是为记录. from scipy.spatial i…

tensorfllow 的进化有点快.学习的很多例子已经很快的过时了,这里记录一些久的例子里被淘汰的方法,供后面参考. 我系统现在安装的是 tensorflow 1.4.1. 主要是使用了下面的代码后,出现 warning: from tensorflow.contrib import learn myclassifier = learn.DNNClassifier(hidden_units=[10, 20, 10], n_classes=3) myclassifier.fit(x_train_…

Google机器学习课程基于TensorFlow  : https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course         https://developers.google.com/machine-learning/crash-course…

1 - MLCC 通过机器学习,可以有效地解读数据的潜在含义,甚至可以改变思考问题的方式,使用统计信息而非逻辑推理来处理问题. Google的机器学习速成课程(MLCC,machine-learning crash-course):https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ 支持多语言,共25节课程,包含40多项练习,有对算法实际运用的互动直观展示,可以更容易地学习和实践机器学习概念. 官方预估时间大约15小时(实际花…

https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/81449509 本文档旨在帮助那些掌握机器学习基础知识的人从Google机器学习的最佳实践中获益.它提供了机器学习的风格,类似于Google C ++风格指南和其他流行的实用编程指南.如果您参加了机器学习课程,或者在机器学习模型上构建或工作,那么您就具备了阅读本文档的必要背景知识. 术语 在我们关于有效机器学习的讨论中,将反复提出以下术语: 实例:您想要做出预测的事情.例如,实例可能是您要将其分类为“…

本周七个关键词:Google"手枪"替换丨IOS 漏洞影响工业交换机丨伊朗中央银行禁止加密货币丨黑客针对医疗保健丨付费DDoS攻击丨数据获利的8种方式丨MySQL 8.0 正式版 8.0.11 发布 -1-   [互联网] Google 学苹果将手枪绘文字改成水枪 来源:solidot ------------------------------------------------------ 2016 年苹果发布 iOS 10 时改动了手枪的绘文字(Emoji),用绿水枪取代了现实版…

Machine Learning Crash Course  |  Google Developers https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ Google's fast-paced, practical introduction to machine learning ML Concepts Introduction to Machine Learning As you'll discover, machine…

https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ MLCC课程约为15小时,包括互动课程.谷歌研究人员的讲座以及40多个练习.它是为没有任何机器学习经验的菜鸟设计的.但谷歌建议菜鸟们应该掌握入门级代数,熟练掌握编程基础知识和Python. MLCC也是谷歌计划推出的众多课程和资源中的第一个,接下来,还有很…

Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表,该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义.语言版本包括西班牙语,法语,韩语和简体中文. 查阅中文版术语表: https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/glossary?hl=zh-cn…

最近在使用sklearn做分类时候,用到metrics中的评价函数,其中有一个非常重要的评价函数是F1值,(关于这个值的原理自行google或者百度) 在sklearn中的计算F1的函数为 f1_score ,其中有一个参数average用来控制F1的计算方式,今天我们就说说当参数取micro和macro时候的区别 1.F1公式描述: F1-score:    2*(P*R)/(P+R)                 准确率(P): TP/ (TP+FP)                  召…