机器学习-TensorFlow应用之 binned features, Cross features和optimizer

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机器学习-TensorFlow应用之 binned features, Cross features和optimizer

概述这一节主要介绍一下TensorFlow在应用的过程中的几个小的知识点,第一个是关于features的处理的,例如Bucketized (Binned) Features 和 Feature scalling.第二个是简单的介绍一下常用的几个Optimizer之间的区别,例如SGD, Adagrad, Adam等等.这里主要是对前面一节的内容的一个小补充.其实关于feature的处理,我在前面已经用了很长一段时间在讲了,但是基本都是基于sklearn的框架来处理的,虽然前面咱们说了很多很多,…

机器学习tensorflow框架初试

本文来自网易云社区作者:汪洋前言新手学习可以点击参考Google的教程.开始前,我们先在本地安装好 TensorFlow机器学习框架. 首先我们在本地window下安装好python环境,约定安装3.6版本: 安装Anaconda工具集后,创建名为 tensorflow 的conda 环境:conda create -n tensorflow pip python=3.6: conda切换环境:activate tensorflow: 我们安装支持CPU的TensorFlow版本(快速):…

机器学习-TensorFlow建模过程 Linear Regression线性拟合应用

TensorFlow是咱们机器学习领域非常常用的一个组件,它在数据处理,模型建立,模型验证等等关于机器学习方面的领域都有很好的表现,前面的一节我已经简单介绍了一下TensorFlow里面基础的数据结构即:Tensor和Dataset: 这里咱们开始介绍TensorFlow的建模过程以及验证模型的一些简单方法.其实无论是sklearn还是TensorFlow,他们的模型建立过程都是相似的,都是经历columns类型声明,模型定义,数据训练,validation等等几个步骤.前面的几节内容我已经简单…

机器学习: TensorFlow 的数据读取与TFRecords 格式

最近学习tensorflow,发现其读取数据的方式看起来有些不同,所以又重新系统地看了一下文档,总得来说,tensorflow 有三种主流的数据读取方式: 1) 传送 (feeding): Python 可以在程序的运行过程中,将数据传送进定义好的 tensor 变量中 2) 从文件读取 (reading from files): 一个输入流从文件中直接读取数据 3) 预加载数据 (preloaded data): 这个很好理解,就是将所有的数据一次性全部读进内存里. 对于第三种方式,在数据量小…

机器学习: TensorFlow with MLP 笑脸识别

Tensor Flow 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor). 这是谷歌开源的一个强大的做深度学习的软件库,提供了C++ 和 Python 接口,下面给出用Tensor Flow 建立MLP 网络做笑脸识别的一个简单用例.这个用例可以帮助我们熟悉如何利用tensorflow 建立MLP, 并且利用MLP做分类. 我们用到的数据库是G…

[OrangePi] Features (the features of Loboris's Images)

boot0_sdcard.fex, u-boot.fex and kernel (uImage) created from sources kernel built with many features enabled (btrfs, USB serial adapters, bluetooth, hdmi sound, nfsd ...) CPU runs at 1.53GHz, termal management adjusted so that all 4 cores are active…