在C#的List集合操作中,有时候需要查找到List集合中的最大值,此时可以使用List集合的扩展方法Max方法,Max方法有2种形式,一种是不带任何参数的形式,适用于一些值类型变量的List集合,另一种是带Lambda表达式书写形式的,此方法可适用于获取List集合中某一个属性的最大值. 1.不带任何参数的Max方法形式举例,程序调用形式如下: List<, , , , , , , , , }; var maxValue = list1.Max(); 运算结果为:maxValue=10. 2.

pandas获取groupby分组里最大值所在的行 10/May 2016 python pandas pandas获取groupby分组里最大值所在的行 如下面这个DataFrame,按照Mt分组,取出Count最大的那行 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Sp':['a','b','c','d','e','f'], 'Mt':['s1', 's1', 's2','s2','s2','s3'], 'Value':[1,2,3,4,5,6], 'Co

MNIST机器学习入门 转自:http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_beginners.html?plg_nld=1&plg_uin=1&plg_auth=1&plg_nld=1&plg_usr=1&plg_vkey=1&plg_dev=1 这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手.如果你已经了解MNIST和softmax回归(softm

学习深度学习,首先从深度学习的入门MNIST入手.通过这个例子,了解Tensorflow的工作流程和机器学习的基本概念. 一  MNIST数据集 MNIST是入门级的计算机视觉数据集,包含了各种手写数字的图片.在这个例子中就是通过机器学习训练一个模型,以识别图片中的数字. MNIST数据集来自 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ Tensorflow提供了一份python代码用于自动下载安装数据集.Tensorflow官方文档中的url打不开,在CSDN上找到了一

MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片: 1. MNIST数据集 MNIST,是不是听起来特高端大气,不知道这个是什么东西? == 手写数字分类问题所要用到的(经典)MNIST数据集 == MNIST数据集的官网是Yann LeCun's website 自动下载和安装这个数据集的python代码 该段代码在tensorflow/examples/tutorials/mnist/input_data.py """Functions for downl

tensorflow笔记(四)之MNIST手写识别系列一 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7436310.html 前言 这篇博客将利用神经网络去训练MNIST数据集,通过学习到的模型去分类手写数字. 我会将本篇博客的jupyter notebook放在最后,方便你下载在线调试!推荐结合官方的tensorflow教程来看这个notebook! 1. MNIST数据集的导入 这里介绍一下MNIST,MNIST是在

1. MNIST数据集 1.1 概述 Tensorflow框架载tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets包中提供多个机器学习的数据集.本节介绍的是MNIST数据集,其功能都定义在mnist.py模块中. MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片: 图 11 它也包含每一张图片对应的标签,告诉我们这个是数字几.比如,上面这四张图片的标签分别是5,0,4,1 1.2 加载 有两种方式可以获取MNIST数据集: 1) 自动下载

MNIST MNIST 是一个入门级计算机视觉数据集,包含了很多手写数字图片,如图所示: 数据集中包含了图片和对应的标注,在 TensorFlow 中提供了这个数据集,我们可以用如下方法进行导入: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data/', one_hot=True) print(mnist) 输出结果如下: Extracti

前面我们学习过回归问题,比如对于房价的预测,因为其预测值是个连续的值,因此属于回归问题. 但还有一类问题属于分类的问题,比如我们根据一张图片来辨别它是一只猫还是一只狗.某篇文章的内容是属于体育新闻还是经济新闻等,这个结果是有一个全集的离散值,这类问题就是分类问题. 我有时会把回归问题看成是分类问题,比如对于房价值的预测,在实际的应用中,一般不需要把房价精确到元为单位的,比如对于均价,以上海房价为例,可以分为:5000-10万这样的一个范围段,并且以1000为单位就可以了,尽管这样分出了很多类,但

Numpy的使用 读txt数据: · genfromtxt import numpy as np print(help(np.genfromtxt)) #data = np.genfromtxt("txtname",delimiter = ',',dtype = str) 创建矩阵 #一维 array1 = np.array([1,2,3,4]) print(array1) print(array1.shape) #元素的数据类型 ## np.array中的数据类型必须是完全相同的,否

最近花了半个多月把Mchiael Nielsen所写的Neural Networks and Deep Learning这本书看了一遍,受益匪浅. 该书英文原版地址地址:http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ 回顾一下这本书主要讲的内容 1.使用神经网络识别手写数字 作者从感知器模型引申到S型神经元.然后再到神经网络的结构.并用一个三层神经网络结构来进行手写数字识别, 作者详细介绍了神经网络学习所使用到梯度下降法,由于当训练输入数量过大时,学习过程将变

catalogue . 个人理解 . 基本使用 . MNIST(multiclass classification)入门 . 深入MNIST . 卷积神经网络:CIFAR- 数据集分类 . 单词的向量表示(Vector Representations of Words) . 循环神经网络(RNN).LSTM(Long-Short Term Memory, LSTM) . 用深度学习网络搭建一个聊天机器人 0. 个人理解 在学习的最开始,我在这里写一个个人对deep leanring和神经网络的粗

简单的训练MNIST数据集 (0-9的数字图片) 详细地址(包括下载地址):http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np import input_data # 需要下载数据集(包括了input_data)# 加载数据集 mnist = input_data.read_data_sets(

装载自:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html TensorFlow训练MNIST 这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手.如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmax regression)的相关知识,你可以阅读这个快速上手教程. 当我们开始学习编程的时候,第一件事往往是学习打印"Hello World".就好比编程入门有Hello World,机器学习入门

一.tf.transpose函数的用法 tf.transpose(input, [dimension_1, dimenaion_2,..,dimension_n]):这个函数主要适用于交换输入张量的不同维度用的,如果输入张量是二维,就相当是转置.dimension_n是整数,如果张量是三维,就是用0,1,2来表示.这个列表里的每个数对应相应的维度.如果是[2,1,0],就把输入张量的第三维度和第一维度交换. import numpy as np import tensorflow as tf A

包含如下几个部分: 1.面向机器学习初学者的 MNIST 初级教程 2.面向机器学习专家的 MNIST 高级教程 3.TensorFlow 使用指南 4.卷积神经网络 5.单词的向量表示(word embedding) 6.循环神经网络 (Recurrent Neural Network, 简称 RNN) 7.序列到序列模型 (Sequence-to-Sequence Model) 8.Mandelbrot 集合 9.偏微分方程 10.MNIST 数据下载 MNIST机器学习入门 当我们开始学习

MNIST机器学习入门 这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手.如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmax regression)的相关知识,你可以阅读这个快速上手教程. 当我们开始学习编程的时候,第一件事往往是学习打印"Hello World".就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST. MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片: 它也包含每一张图片对应的标签,告诉我们这个是数字几.比如,

Mac tensorflow mnist实例 前期主要需要安装好tensorflow的环境,Mac 如果只涉及到CPU的版本,推荐使用pip3,傻瓜式安装,一行命令!代码使用python3. 在此附上个人git完整代码地址:https://github.com/Liuyubao/Tensorflow_mnist sudo pip3 install tensorflow 开堂测试 下面是一些会涉及到的概念,可以参考谷歌机器学习术语表. 训练集 测试集 特征 损失函数 激活函数 准确率 偏差 梯度下

续集请点击我:tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(2) 本节开始学习使用tensorflow教程,当然从最简单的MNIST开始.这怎么说呢,就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST.在此节,我将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字. 开始先普及一下基础知识,我们所说的图片是通过像素来定义的,即每个像素点的颜色不同,其对应的颜色值不同,例如黑白图片的颜色值为0到255,手写体字符,白色的地方为0,黑色为1,如下图. MNIST

MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片:它也包含每一张图片对应的标签,告诉我们这个是数字几.比如,下面这四张图片的标签分别是5,0,4,1. 从一个很简单的数学模型开始:训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字,它叫做Softmax Regression. Softmax回归介绍 我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字,从0到9.我们希望得到给定图片代表每个数字的概率.比如说,我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%(

通过对MNIST的学习,对TensorFlow和机器学习快速上手. MNIST:手写数字识别数据集 MNIST数据集 60000行的训练数据集 和 10000行测试集 每张图片是一个28*28的像素图.用一个数字数组来表示这张图片.这里把这个数组展开成一个向量,长度为28*28=784.(其实展平图片丢失了许多关键的二维结构信息,但这里他这么做了) 训练集包括两部分:索引图片集[60000,784],标签集[60000,10] 标签机使用的是 one-hot vectors.一个one-hot向