学习了tensorflow的线性回归. 首先是一个sklearn中makeregression数据集,对其进行线性回归训练的例子.来自腾讯云实验室 import tensorflow as tf import numpy as np class linearRegressionModel: def __init__(self,x_dimen): self.x_dimen=x_dimen self._index_in_epoch=0 self.constructModel() self.sess=

创建图.启动图 Shift+Tab Tab 变量介绍: F etch Feed 简单的模型构造 :线性回归 MNIST数据集 Softmax函数 非线性回归神经网络   MINIST数据集分类器简单版本 二次代价函数 sigmoid函数 交叉熵代价函数 对数释然代价函数 拟合 防止过拟合 Dropout 优化器 优化器的使用 如何提升准确率? 1.改每批训练多少个 2.改神经网络中间层(神经元层数,每层的个数,每层用的激活函数,权重的初值用随机正态.要不要防止过拟合) 3.改计算loss的函数:

Android+TensorFlow+CNN+MNIST 手写数字识别实现 SkySeraph 2018 Email:skyseraph00#163.com 更多精彩请直接访问SkySeraph个人站点:www.skyseraph.com Overview 本文系“SkySeraph AI 实践到理论系列”第一篇,咱以AI界的HelloWord 经典MNIST数据集为基础,在Android平台,基于TensorFlow,实现CNN的手写数字识别.Code~ Practice Environmen

在本节中,我们介绍Softmax回归模型,该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广,在多分类问题中,类标签 可以取两个以上的值. Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的,该问题的目的是辨识10个不同的单个数字.Softmax回归是有监督的,不过后面也会介绍它与深度学习/无监督学习方法的结合.(译者注: MNIST 是一个手写数字识别库,由NYU 的Yann LeCun 等人维护.http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ) 回想

从昨天晚上,到今天上午12点半左右吧,一直在调这个代码.最开始训练的时候,老是说loss:nan 查了资料,因为是如果损失函数使用交叉熵,如果预测值为0或负数,求log的时候会出错.需要对预测结果进行约束. 有一种约束方法是:y_predict=max(y,(0,1e-18]).也就是将小于0的数值随机分配为(0,1e-18]中的某个数.这样做好像不太合适. 还有一种方法是使用sigmoid作为激活函数.我这样改正了之后仍然没有效果. 后来我把数据集中的图片打开看了一下才发现,它跟mnist不一

模型的保存 tf.train.Saver(var_list=None,max_to_keep=5) •var_list:指定将要保存和还原的变量.它可以作为一个 dict或一个列表传递. •max_to_keep:指示要保留的最近检查点文件的最大数量. 创建新文件时,会删除较旧的文件.如果无或0,则保留所有 检查点文件.默认为5(即保留最新的5个检查点文件.) saver = tf.train.Saver() saver.save(sess, "") 模型的恢复 恢复模型的方法是res

上一篇我们提到了回归问题中的梯度下降算法,而且我们知道线性模型只能解决简单的线性回归问题,对于高维图片,线性模型不能完成这样复杂的分类任务.那么是不是线性模型在离散值预测或图像分类问题中就没有用武之地了呢? 本篇我们就套用regression中的部分机制来处理classification中的问题. 在这里首先介绍一下激活函数. 所谓激活函数,实际上就是引入非线性因子,将线性模型去线性化,增强模型的表达能力.ReLU激活函数是我要介绍的第一个激活函数,其定义式为φ(z)=max{0,z},图像表示

import osimport lr as lrimport tensorflow as tffrom pyspark.sql.functions import stddevfrom tensorflow.keras import datasetsos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' #只打印error的信息(x,y),_=datasets.mnist.load_data()#x: [60k,28,28]#y: [60k]x=tf.convert_to_t

scikit-learn对于线性回归提供了比较多的类库,这些类库都可以用来做线性回归分析,本文就对这些类库的使用做一个总结,重点讲述这些线性回归算法库的不同和各自的使用场景. 线性回归的目的是要得到输出向量\(\mathbf{Y}\)和输入特征\(\mathbf{X}\)之间的线性关系,求出线性回归系数\(\mathbf\theta\),也就是 \(\mathbf{Y = X\theta}\).其中\(\mathbf{Y}\)的维度为mx1,\(\mathbf{X}\)的维度为mxn,而\(\m

对于想深入了解线性回归的童鞋,这里给出一个完整的例子,详细学完这个例子,对用scikit-learn来运行线性回归,评估模型不会有什么问题了. 1. 获取数据,定义问题 没有数据,当然没法研究机器学习啦.:) 这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归. 数据的介绍在这: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Combined+Cycle+Power+Plant 数据的下载地址在这: http://archive.ics.uci.edu/ml/ma

典型的卷积神经网络. Keras傻瓜式读取数据:自动下载,自动解压,自动加载. # X_train: array([[[[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], ..., [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0.

 内容概要 怎样使用pandas读入数据 怎样使用seaborn进行数据的可视化 scikit-learn的线性回归模型和用法 线性回归模型的评估測度 特征选择的方法 作为有监督学习,分类问题是预測类别结果,而回归问题是预測一个连续的结果. 1. 使用pandas来读取数据 Pandas是一个用于数据探索.数据处理.数据分析的Python库 In [1]: import pandas as pd In [2]: # read csv file directly from a URL and

mnist的卷积神经网络例子和上一篇博文中的神经网络例子大部分是相同的.但是CNN层数要多一些,网络模型需要自己来构建. 程序比较复杂,我就分成几个部分来叙述. 首先,下载并加载数据: import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=Tru

刚开始学习tf时,我们从简单的地方开始.卷积神经网络(CNN)是由简单的神经网络(NN)发展而来的,因此,我们的第一个例子,就从神经网络开始. 神经网络没有卷积功能,只有简单的三层:输入层,隐藏层和输出层. 数据从输入层输入,在隐藏层进行加权变换,最后在输出层进行输出.输出的时候,我们可以使用softmax回归,输出属于每个类别的概率值.借用极客学院的图表示如下: 其中,x1,x2,x3为输入数据,经过运算后,得到三个数据属于某个类别的概率值y1,y2,y3. 用简单的公式表示如下: 在训练过程

深度学习的第一个实例一般都是mnist,只要这个例子完全弄懂了,其它的就是举一反三的事了.由于篇幅原因,本文不具体介绍配置文件里面每个参数的具体函义,如果想弄明白的,请参看我以前的博文: 数据层及参数 视觉层及参数 solver配置文件及参数 一.数据准备 官网提供的mnist数据并不是图片,但我们以后做的实际项目可能是图片.因此有些人并不知道该怎么办.在此我将mnist数据进行了转化,变成了一张张的图片,我们练习就从图片开始.mnist图片数据我放在了百度云盘. mnist图片数据下载:htt

成本函数(cost function)也叫损失函数(loss function),用来定义模型与观测值的误差.模型预测的价格与训练集数据的差异称为残差(residuals)或训练误差(test errors). 我们可以通过残差之和最小化实现最佳拟合,也就是说模型预测的值与训练集的数据最接近就是最佳拟合.对模型的拟合度进行评估的函数称为残差平方和(residual sum of squares)成本函数.就是让所有训练数据与模型的残差的平方之和最小. 我们用R方(r-squared)评估预测的效

一.mnist数据集 mnist是一个手写数字数据库,由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究院的Yann LeCun等人建立,它有60000个训练样本集和10000个测试样本集.mnist数据库官方网址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ .可直接下载四个解压文件,分别对应:训练集样本.训练集标签.测试集样本和测试集标签.解压缩之后发现,其是在一个文件中包含了所有图像. 二.caffe支持的数据格式:Lmdb和Leveldb 它们都

转载请注明出自BYRans博客:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 实例 首先举个例子,假设我们有一个二手房交易记录的数据集,已知房屋面积.卧室数量和房屋的交易价格,如下表: 假如有一个房子要卖,我们希望通过上表中的数据估算这个房子的价格.这个问题就是典型的回归问题,这边文章主要讲回归中的线性回归问题. 线性回归(Linear Regression) 首先要明白什么是回归.回归的目的是通过几个已知数据来预测另一个数值型数据的目标值.假设特征和结果满足线性关系,即满足一个

import numpy as npimport gzip import struct import keras as ks import logging from keras.layers import Dense, Activation, Flatten, Convolution2D from keras.utils import np_utils def read_data(label_url,image_url): with gzip.open(label_url) as flbl: m

反正基本上是给自己看的,直接贴写过注释后的代码,可能有的地方理解不对,你多担待,看到了也提出来(基本上对未来的自己说的),三层跑到了97%,毕竟是第一个例子,主要就是用来理解MXNet怎么使用. #导入需要的模块 import numpy as np #numpy只保存数值,用于数值运算,解决Python标准库中的list只能保存对象的指针的问题 import os #本例子中没有使用到 import gzip #使用zlib来压缩和解压缩数据文件,读写gzip文件 import struct