初学者的时间大部分浪费在了环境上了: 建议直接上Linux系统,我推荐国产的深度系统,deepin这几年一直在不断的发展,现在15.4已经很不错了 1,图形化界面很漂亮,内置正版crossover,并且做了优化.可以不用折腾的安装日常使用的软件,很是节约时间,不玩游戏的话可以放弃Windows了. 2,配置好系统后要备份好系统,尤其是新手,系统总是坏 Python环境下安装TensorFlow比较麻烦,Linux还要解决各种依赖问题: 建议使用开源的Python发行版本,自动解决依赖问题,可设置

本章主要讲关于分类的一些机器学习知识点.我会按照以下关键点来总结自己的学习心得:(本文源码在文末,请自行获取) 什么是MNIST数据集 二分类 二分类的性能评估与权衡 从二元分类到多类别分类 错误分析 多标签分类.多输出分类   什么是MNIST数据集 MNIST数据集是一组由美国高中生和人口调查局员工手写的70,000个数字图片数据集.官方链接为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 这组数据集X标签是28*28大小的像素强度数值,y标签是一个该图像对应的一个真实

请支持正版图书, 购买链接 下方内容里面很多链接需要我们***,请大家自备梯子,实在不会再请留言,节约彼此时间. 源码在底部,请自行获取,谢谢! 当开始着手进行一个端到端的机器学习项目,大致需要以下几个步骤: 观察大局 分析业务,确定工作方向与性能指标 获得数据 借助框架分析数据 机器学习算法的数据准备 选择和训练模型 微调模型 展示解决方案 启动.监控和维护系统 接下来,我将对每一个部分自己的心得进行总结. 一.观察大局 当开始一个真实机器学习项目时,需要针对项目的特点,有针对性进行分析.任何

本文首发于微信公众号「对白的算法屋」 大家好,我是对白. 目前,越来越多的互联网公司内部都有自己的一套框架去训练模型,而模型训练时需要的数据则都保存在分布式文件系统(HDFS)上.Hive作为构建在HDFS上的一个数据仓库,它本质上可以看作是一个翻译器,可以将HiveSQL语句翻译成MapReduce程序或Spark程序,因此模型需要的数据例如csv/libsvm文件都会保存成Hive表并存放在HDFS上,那么问题就来了,如何大规模地把HDFS中的数据直接喂到Tensorflow中呢?Tenso

本章讲决策树 决策树,一种多功能且强大的机器学习算法.它实现了分类和回归任务,甚至多输出任务. 决策树的组合就是随机森林. 本章的代码部分不做说明,具体请到我的GitHub上自行获取. 决策树的每个节点都是一种属性的判断,每个分支是判断结果的输出,是一种监督学习的算法. 决策树的类别有很多,最广泛使用的决策树的生成算法是CART(Classification And Regression Tree). CART: 首先,使用单个特征k和阈值h将训练集分为两个子集.对于上述两个参数的选择,需要经过

本章在讲支持向量机(Support Vector Machine). 支持向量机,一个功能强大的机器学习模型,能够执行线性或非线性数据的分类.回归甚至异常值检测的任务.它适用于中小型数据集的分类. 线性SVM分类 线性SVM分类大体分为两类,一种叫硬间隔分类,另一种叫软间隔分类.两者间的区别在于是否一定要把数据全部正确分类. SVM分类器的目标可以等价视作为在类别之间拟合最宽的街道的工作.而确定街道的数据点就是分类器的支持向量. SVM对特征的缩放很敏感,因此是否进行特征缩放对于SVM最终的决策

本章主要讲训练模型的方法. 线性回归模型 闭式方程:直接计算最适合训练集的模型参数 梯度下降:逐渐调整模型参数直到训练集上的成本函数调至最低,最终趋同与第一种方法计算出的参数 首先,给出线性回归模型的预测公式 将上述公式向量化 当公式存在后,我们由于需要最优参数,因此需要成本函数.线性回归模型一般的成本函数是RMSE或者MSE,这里用MSE 然后,开始求优. 1.使用标准方程(闭式解或者叫公式解) 这个变化是根据线性代数中的矩阵求逆以及相关运算求出的一个公式,要注意,这里的X是一个全数据的矩阵,

本章主要讲述了“集成学习”和“随机森林”两个方面. 重点关注:bagging/pasting.boosting.stacking三个方法. 首先,提出一个思想,如果想提升预测的准确率,一个很好的方法就是用集成的方法.让多种预测器尽可能相互独立,使用不同的算法进行训练.最后以预测器中的预测结果的多数作为最终结果或者将平均概率最高的结果作为最后的结果. 还有没有其他的方法呢,有的. Bagging/Pasting方法:每个预测器使用的算法相同,但是在不同的训练集随机子集上进行训练,采样时将样本放回就

#————————————————————————本文禁止转载,禁止用于各类讲座及ppt中,违者必究————————————————————————# 前几天看到一个有意思的分享,大意是讲如何用Tensorflow教神经网络自动创造音乐.听起来好好玩有木有!作为一个Coldplay死忠粉,第一想法就是自动生成一个类似Coldplay曲风的音乐,于是,开始跟着Github上的教程(项目的名称:Project Magenta)一步一步做,弄了三天,最后的生成的音乐在这里(如果有人能告诉我怎么在博客里

Tensorflow让神经网络自动创造音乐 前几天看到一个有意思的分享,大意是讲如何用Tensorflow教神经网络自动创造音乐.听起来好好玩有木有!作为一个Coldplay死忠粉,第一想法就是自动生成一个类似Coldplay曲风的音乐,于是,开始跟着Github上的教程(项目的名称:Project Magenta)一步一步做,弄了三天,最后的生成的音乐在这里(如果有人能告诉我怎么在博客里插入音乐请赶快联系我!谢谢!) 第一首:Magenta Melody Result1.mp3 http://

     关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2018年02月21日 23:10:04所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79343860).        本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关概念 1.MNIST MNIST(Mixed

关于本文说明,已同步本人另外一个博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,详见http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79352212. 本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关概念 1.稀疏性(Sparsity)及稀疏编码(Sparse Coding) Sparsity 是当今机器学习领域中的一个

本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关性概念 1.卷积神经网络(ConvolutionNeural Network,CNN) 19世纪60年代科学家最早提出感受野(ReceptiveField).当时通过对猫视觉皮层细胞研究,科学家发现每一个视觉神经元只会处理一小块区域的视觉图像,即感受野.20世纪80年代,日本科学家提出神经认知机(Neocognitron)的概念,被视为卷积神经网络最初

本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.AlexNet模型及其基本原理阐述 1.关于AlexNet 2012年,AlexKrizhevsky提出了深度卷积神经网络模型AlexNet,可以看作LeNet的一种更深更宽的版本.该模型包含了6亿3000万个连接,6000万个参数和65万个神经元,拥有5个卷积层,其中3个卷积层后面连接了最大池化层,最后还有3个全连接层.它将LeNet的思想得到更广泛的传

训练一个神经网络的目的是啥?不就是有朝一日让它有用武之地吗?可是,在别处使用训练好的网络,得先把网络的参数(就是那些variables)保存下来,怎么保存呢?其实,tensorflow已经给我们提供了很方便的API,来帮助我们实现训练参数的存储与读取,如果想了解详情,请看晦涩难懂的官方API,接下来我简单介绍一下我的理解. 保存与读取数据全靠下面这个类实现: class tf.train.Saver 当我们需要存储数据时,下面2条指令就够了 saver = tf.train.Saver() sa

折腾了很久,终于运行成功. 才云科技的书不错,就是需要微调一二. 心得:1,记得activate tensorflow,然后再python 2,Python的代码格式很重要,不要错误. 3,还不清楚如何不跳出去就能用tensorflow的方法. --------- from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import a

作者:黄璞链接:https://www.zhihu.com/question/41667903/answer/109611087来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 前言:其实TensorFlow本身仅仅是一个分布式的高性能计算框架,想要用TF做深度学习,仅仅学习这个框架本身是没有太大意义的.因此应该将TF看作技术路线中的一个核心点,去掌握整个开发所需要的必要技术,知识.尤其是深度学习的基本原理,这对日后搭建模型,模型调参以至提出新的模型都是极其有用的.

如何高效的学习 TensorFlow 代码? 或者如何掌握TensorFlow,应用到任何领域? 作者:黄璞链接:https://www.zhihu.com/question/41667903/answer/109611087来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 有同学反应资源太多不知道从何看起,或者有点基础了想快速上手,因此就直接把几个比较好的教程放在这里,后面的内容作为参考. Stanford的CS 20SI课程,专门针对TensorFlow的课程,

视频链接:https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/ML-intro/ 1.定义层 定义 add_layer() from __future__ import print_function import tensorflow as tf def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None): Weights = tf.Variable(tf.ran

1.心得: 在使用TensorFlow做非线性拟合的时候注意的一点就是输出层不能使用激活函数,这样就会把整个区间映射到激活函数的值域范围内无法收敛. # coding:utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os os.environ[' # 准备需要拟合的数据点 x_data = np.arange(-2*np.pi,2*np.pi,0.1).reshape(