做了一些简单机器学习任务后,发现必须要对数据集有足够的了解才能动手做一些事,这是无法避免的,否则可能连在干嘛都不知道,而一些官方例程并不会对数据集做过多解释,你甚至连它长什么样都不知道... 以sklearn的手写数字识别为例,例子中,一句 digits = datasets.load_digits() 就拿到数据了,然后又几句 images_and_labels = list(zip(digits.images, digits.target)) for index, (image, label…

一.二次代价函数 1. 形式: 其中,C为代价函数,X表示样本,Y表示实际值,a表示输出值,n为样本总数 2. 利用梯度下降法调整权值参数大小,推导过程如下图所示: 根据结果可得,权重w和偏置b的梯度跟激活函数的梯度成正比(即激活函数的梯度越大,w和b的大小调整的越快,训练速度也越快) 3. 激活函数是sigmoid函数时,二次代价函数调整参数过程分析 理想调整参数状态:距离目标点远时,梯度大,参数调整较快:距离目标点近时,梯度小,参数调整较慢.如果我的目标点是调整到M点,从A点==>B点的调整…

一.数据 获取数据 import numpy as np from sklearn.datasets import fetch_mldata mnist = fetch_mldata("MNIST original") sklearn 的 datasets 中,一个特有的方法:fetch_mldata,使用此方法可以直接从一个官方网站中下载各种机器学习数据: 格式:datas = fetch_mldata("字符串"): 查看数据 mnist # 输出: {'COL…

一.二分类训练MNIST数据集练习 %matplotlib inlineimport matplotlibimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import fetch_mldata mnist = fetch_mldata("MNIST original", data_home='MNIST_data/')X = mnist['data']y = mnist['target']di…

一.前言 本文会详细地阐述caffe-windows的配置教程.由于博主自己也只是个在校学生,目前也写不了太深入的东西,所以准备从最基础的开始一步步来.个人的计划是分成配置和运行官方教程,利用自己的数据集进行训练和利用caffe来实现别人论文中的模型(目前在尝试的是轻量级的SqueezeNet)三步走.不求深度,但求详细.因为说实话caffe-windows的配置当初花了挺多时间的,目前貌似还真没有从头开始一步步讲起的教程,所以博主就争取试着每一步都讲清楚吧. 这里说些题外话:之所以选择Sque…

原帖地址:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-04-03-5 K 近邻算法,简称 K-NN.在如今深度学习盛行的时代,这个经典的机器学习算法经常被轻视.本篇教程将带你使用 Scikit-Learn 构建 K 近邻算法,并应用于 MNIST 数据集.然后,作者将带你构建自己的 K-NN 算法,开发出比 Scikit-Learn K-NN 更准更快的算法. 1. K 近邻分类模型 K 近邻算法是一种容易实现的监督机器学习算法,并且其分类性能的鲁棒性还不错…

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50614444 测试代码已上传至GitHub:yhlleo/mnist 将MNIST数据集,下载后拷贝到文件夹Mnist_data中,如果已经配置好tensorflow环境,主要的四个测试代码文件,都可以直接编译运行: mnist_softmax.py: MNIST机器学习入门 mnist_deep.py: 深入MNIST fully_c…

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50614444 測试代码已上传至GitHub:yhlleo/mnist 将MNIST数据集,下载后复制到目录Mnist_data中,假设已经配置好tensorflow环境,基本的四个測试代码文件,都能够直接编译执行: mnist_softmax.py: MNIST机器学习入门 mnist_deep.py: 深入MNIST fully_co…

在学习机器学习的时候,首要的任务的就是准备一份通用的数据集,方便与其他的算法进行比较. MNIST数据集是一个手写数字数据集,每一张图片都是0到9中的单个数字,比如下面几个:     MNIST数据库的来源是两个数据库的混合,一个来自Census Bureau employees(SD-3),一个来自high-school students(SD-1):有训练样本60000个,测试样本10000个.训练样本和测试样本中,employee和student写的都是各占一半.60000个训练样本一共大…

在基本跑完识别代码后,再来谈一谈自己对代码的理解: 1      前向传播过程文件(mnist_forward.py) 第一个函数get_weight(shape, regularizer); 定义了w的初值和正则化损失加入losses中 第二个函数get_bias(shape): 对参数b进行设定 第三个函数forward(x, regularizer): 加入激活函数tf.nn.relu(tf.matmul(x, w1) + b1) 对输出y进行设定 此段代码在前面博客中讲过,比较简单,就不…