1.编码 one_hot编码不再过多叙述,类似于hash的那种方法去改变数的编码方式.比如label存在与(0,1,2,3),那么一条记录的label为3,那么将编码维[0,0,0,1] 2.包: tf.one_hot(label,n_label) 需要注意的是返回的是一个tensor from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder 这个的用法就比较多了 enc = OneHotEncoder() enc.fit([[, , ], [, , ],…

问题描述: Tensorflow 训练时运行越来越慢,重启后又变好. 用的是Tensorflow-GPU 1.2版本,在GPU上跑,大概就是才开始训练的时候每个batch的时间很低,然后随着训练的推进,每个batch的耗时越来越长,但是当我重启后,又一切正常了? 问题查找: 一开始查到的原因是batch_size 和 batch_num的问题,通过python yield 数据生成器解决,确保内存每次处理的数据确定是batch_size大小,但是发现运行效率还是不高,所以查阅google的一些资…

分类准确度 分类准确度 以sklearn中的手写数字datasets.load_digits为例,其是8*8的图形,具有64个特征值,类别由0到9 我们挑选出666这个图形,将其可视化 X = digits.data some_digit = X[666] some_digit_image = some_digit.reshape(8,8) plt.imshow(some_digit_image,cmap = matplotlib.cm.binary) 我们使用自己的算法(见前笔记) 将比例设置…

MATLAB 和 Mathematica.Maple 并称为三大数学软件.它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指.MATLAB 可以进行矩阵运算.绘制函数和数据.实现算法.创建用户界面.连接其他编程语言的程序等. 前一段时间 MATLAB 进入实体清单实践,也让部分国内开发者有了危机意识,今天介绍的这款项目就是试图打造「开源界的 MATLAB」,目前项目刚刚起步,还需要更多热爱开源或 MATLAB\PyQt\Python 的技术大牛加入. 项目名称:PyMiner 项目作者:py2cn…

1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for…

目录 1 为什么要记录特征转换行为?2 有哪些特征转换的方式?3 特征转换的组合4 sklearn源码分析 4.1 一对一映射 4.2 一对多映射 4.3 多对多映射5 实践6 总结7 参考资料 1 为什么要记录特征转换行为? 使用机器学习算法和模型进行数据挖掘,有时难免事与愿违:我们依仗对业务的理解,对数据的分析,以及工作经验提出了一些特征,但是在模型训练完成后,某些特征可能“身微言轻”——我们认为相关性高的特征并不重要,这时我们便要反思这样的特征提出是否合理:某些特征甚至“南辕北辙”——我们…

生成检查点文件(chekpoint file),扩展名.ckpt,tf.train.Saver对象调用Saver.save()生成.包含权重和其他程序定义变量,不包含图结构.另一程序使用,需要重新创建图形结构,告诉TensorFlow如何处理权重.生成图协议文件(graph proto file),二进制文件,扩展名.pb,tf.tran.write_graph()保存,只包含图形结构,不包含权重,tf.import_graph_def加载图形. 模型存储,建立一个tf.train.Saver(…

假期结束,你的状态有没有回归?那么,放空脑袋后,先来学习学习,欢迎大家继续关注腾讯云技术社区. 作者:赵成龙 这是一篇很难写的文章,因为我希望这篇文章能对大家有所帮助.我不会给大家介绍机器学习,数据挖掘的行业背景,也不会具体介绍逻辑回归,SVM,GBDT,神经网络等学习算法的理论依据和数学推导,本文更多的是在流程化上帮助大家快速的入门机器学习和数据建模. 本文主要分为四个部分(限于时间关系会分为上下两篇): 上篇: 准备篇,主要涉及环境搭建以及pandas基本知识. 应用篇,我会以kaggle上…

在使用机器算法之前,我们先把数据做下预处理,先把特征和标签拆分出来 housing = strat_train_set.drop("median_house_value",axis=1) #原始数据集并未发生改变 housing_labels=strat_train_set["median_house_value"].copy() 数据清洗 大多数机器学习算法是不能在有缺失值的数据集上面运行的,而本数据集特征total_bedrooms是存在数据缺失现象的,所以就需…

传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程是:获取数据 -> 数据预处理 -> 训练建模 -> 模型评估 -> 预测,分类.本文我们将依据传统机器学习的流程,看看在每一步流程中都有哪些常用的函数以及它们的用法是怎么样的.希望你看完这篇文章可以最为快速的开始你的学习任务. 1. 获取数据 1.1 导入sklearn数据集 sklearn中包含了大量的优质的数据集,在你学习机器学习的过程中,你可以通过使用这些数据集实现出不同的模型,从而提高你的动手实践能力,同时这个过程也可以加深你对理论…