原文:Building Machine Learning Projects with TensorFlow 协议:CC BY-NC-SA 4.0 不要担心自己的形象,只关心如何实现目标.--<原则>,生活原则 2.3.c 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 目录 使用 TensorFlow 构建机器学习项目中文版 一.探索和转换数据 二.聚类 三.线性回归 四.逻辑回归 五.简单的前馈神经网络 六.卷积神经网络 七.循环神经网络和 LST…

宠物识别我们使用到了tensorflow object-detection API  (https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection) 其中的Quick Start 2向我们介绍了这个项目(https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/running_pets.md) 安装建议直…

这门课是讲一些分析机器学习问题的方法,如何更快速高效的优化机器学习系统,以及NG自己的工程经验和教训. 1. 正交化(Othogonalization) 设计机器学习系统时需要面对一个问题是:可以尝试和改变的东西太多太多了.牛逼的机器学习专家很清楚自己要调什么以达到什么目的,这个调参和效果一一对应的关系就是所谓的正交化,调整一个参数的时候,只调整一个对应的性质.或者说各种性质互相正交,互不影响. 机器学习的一般性步骤: 1)在训练集上表现足够好,如果不够好的话,则尝试更大的神经网络.用更好的优化…

这门课是讲一些分析机器学习问题的方法,如何更快速高效的优化机器学习系统,以及NG自己的工程经验和教训. 1. 正交化(Othogonalization) 设计机器学习系统时需要面对一个问题是:可以尝试和改变的东西太多太多了.牛逼的机器学习专家很清楚自己要调什么以达到什么目的,这个调参和效果一一对应的关系就是所谓的正交化,调整一个参数的时候,只调整一个对应的性质.或者说各种性质互相正交,互不影响. 机器学习的一般性步骤: 1)在训练集上表现足够好,如果不够好的话,则尝试更大的神经网络.用更好的优化…

1. 误差分析(Error analysis) 误差分析的目的是找到不同误差源的比重,从而指引我们接下来往哪个方向努力改进.NG建议手工统计随机100个错误的误差源,比如对于猫分类器,错误的照片可能是1)狗:2)大型猫科动物:3)图像模糊.那么可以建立下面的表格: 在统计过程中发现新的误差源,则添一列(比如这里的Instagram).本例的结果是100张错误图像中,Blurry占61%,Great Cats占43%,所以这两个是最主要的误差源,那么可以把团队分两拨,一拨人主攻一个方向.而Dog.…

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1.Scrapy https://www.imooc.com/learn/1017 https://github.com/pythonsite/spider/tree/master/jobboleSpider xpath 验证xpath也是类似的.语法是$x(“your_xpath_selector”).注意:语法中括号里需要通过双引号括起来,如果xpath语句中有双引号,要改成单引号,不然只能解析到第一对双引号的内容 https://blog.csdn.net/baixiaozhe/artic…

数据集地址:https://github.com/ageron/handson-ml/tree/master/datasets 先行知识准备:NumPy,Pandas,Matplotlib的模块使用 机器学习项目流程(一般):可视化数据,发现规律 对数据进行预处理,为算法准备数据 选择模型,训练 微调模型 数据集使用1990年加州普查数据,包含:每个街区的人口.收入中位数.房价中位数等指标 一.划分问题 可以将问题划分为分类问题或者回归问题,选择不同的模型 二.选择性能指标 选择合适的性能指标例…

本章中,你会假装作为被一家地产公司刚刚雇佣的数据科学家,完整地学习一个案例项目.下面是主要步骤: 项目概述. 获取数据. 发现并可视化数据,发现规律. 为机器学习算法准备数据. 选择模型,进行训练. 微调模型. 给出解决方案. 部署.监控.维护系统. 使用真实数据 学习机器学习时,最好使用真实数据,而不是人工数据集.幸运的是,有上千个开源数据集可以进行选择,涵盖多个领域.以下是一些可以查找的数据的地方: 流行的开源数据仓库: UC Irvine Machine Learning Reposito…

2015年11月9日,Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源,同日,极客学院组织在线TensorFlow中文文档翻译.一个月后,30章文档全部翻译校对完成,上线并提供电子书下载,该文档的上线为国内外使用中文学习TensorFlow的工程及研究人员提供了更快的访问速度和更好的阅读体验,助力中国AI技术与世界同步.在线阅读地址为:http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/ 众所周知,人工智能将是未来发展的大方向,从国家到全…