本文同步自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30738405 本文旨在通过介绍线性回归来引出一些基本概念:h(x),J(θ),梯度下降法 有一组数据: x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] y=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] 要求画一条过原点的直线,穿过上述所有点 这组数据在二维平面表现如下 引入概念,假设函数:h(x).h代表hypothesis 由于是过原点的直线,所以可以列出方程h(x): 先随意假设一个 ,在这先假设 =0.5 ,函数图…

本文旨在通过二元分类问题.多元分类问题介绍逻辑回归算法,并实现一个简单的数字分类程序 在生活中,我们经常会碰到这样的问题: 根据苹果表皮颜色判断是青苹果还是红苹果 根据体温判断是否发烧 这种答案只有两种可能的问题(y {0,1}),被称为二元分类问题 有一组数据: (x,y) {(1,0), (2,0), (3,0), (4,0), (5,0), (6,1), (7,1), (8,1), (9,1), (10,1) } 这组数据在二维平面表现如下: 现在要根据x的值把这些点分成2类 我们先按照线…

首先我们要试验的是 人体脂肪fat和年龄age以及体重weight之间的关系,我们的目标就是得到一个最优化的平面来表示三者之间的关系: TensorFlow的程序如下: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt W = tf.Variable(tf.zeros([2, 1], name="weight_age")) b = tf.Variable(0.0, name="…

源码地址 https://github.com/stephen-v/tensorflow_vgg_classify 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 1.2. VGG19架构 2. 用Tensorflow搭建VGG19网络 3. 训练网络 参考文献 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 VGG网络是牛津大学Visual Geometry Group团队研发搭建,该项目的主要目的是证明增加网络深度能够在一定程度上提高网络的精度.VGG有5种模型,A-E,其中的E模型VGG19是参加…

源码地址 https://github.com/stephen-v/tensorflow_vgg_classify 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 1.2. VGG19架构 2. 用Tensorflow搭建VGG19网络 3. 训练网络 参考文献 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 VGG网络是牛津大学Visual Geometry Group团队研发搭建,该项目的主要目的是证明增加网络深度能够在一定程度上提高网络的精度.VGG有5种模型,A-E,其中的E模型VGG19是参加…

每次都是看了就忘,看了就忘,从今天开始,细节开始,推一遍交叉熵. 我的第一篇CSDN,献给你们(有错欢迎指出啊). 一.什么是交叉熵 交叉熵是一个信息论中的概念,它原来是用来估算平均编码长度的.给定两个概率分布p和q,通过q来表示p的交叉熵为: 注意,交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离,或可以说它刻画的是通过概率分布q来表达概率分布p的困难程度,p代表正确答案,q代表的是预测值,交叉熵越小,两个概率的分布约接近. 那么,在神经网络中怎样把前向传播得到的结果也变成概率分布呢?Softmax回归就…

跟着网易云课堂上面的免费公开课深度学习应用开发Tensorflow实践学习,学到线性回归这里感觉有很多需要总结,梳理记录下阶段性学习内容. 题目:通过生成人工数据集合,基于TensorFlow实现y=2*x+1线性回归 使用Tensorflow进行算法设计与训练的核心步骤 (1)准备数据 (2)构建模型 (3)训练模型 (4)进行预测 #线性回归问题 #******************一.准备数据:********************** #生成人工数据集 # 在Jupter中,使用ma…

Tensorflow官方网站:http://tensorflow.org/ 极客学院Tensorflow中文版:http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/ 使用Tensorflow写的第一个示例程序,用来做线性回归 import tensorflow as tf import numpy as np #create data x_data=np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data=x_da…

目录 1.git安装与使用 1.1 git安装 1.2 修改git bash默认路径 1.3 git常用操作 2.环境搭建   2.1 tensorflow安装   2.2 CUDA安装   2.3 CuDNN安装 3.测试 3.1 helloword测试 3.2 简单线性回归测试 1.git安装与使用 1.1 git安装 1.从Git官网下载一个Git安装包,官网地址为:http://git-scm.com/downloads:     2.一键安装,环境变量会自己配置好 1.2 修改git…

本文的作者 Nishant Shukla 为加州大学洛杉矶分校的机器视觉研究者,从事研究机器人机器学习技术.Nishant Shukla 一直以来兼任 Microsoft.Facebook 和 Foursquare 的开发者,以及 SpaceX 的机器学习工程师.他还是<Haskell Data Analysis Cookbook>的作者. TensorFlow 入门级文章: 深度 | 机器学习敲门砖:任何人都能看懂的TensorFlow介绍 入门级解读:小白也能看懂的TensorFlow介绍…