TensorFlow 便捷的实现机器学习 三 MNIST 卷积神经网络 Fly Overview Enabling Logging with TensorFlow Configuring a ValidationMonitor for Streaming Evaluation Evaluating Every N Steps Customizing the Evaluation Metrics Early Stopping with ValidationMonitor Visualizing L…

转自 [译]与TensorFlow的第一次接触(三)之聚类 2016.08.09 16:58* 字数 4316 阅读 7916评论 5喜欢 18 前一章节中介绍的线性回归是一种监督学习算法,我们使用数据与输出值(标签)来建立模型拟合它们.但是我们并不总是有已经打标签的数据,却仍然想去分析它们.这种情况下,我们可以使用无监督的算法如聚类.因为聚类算法是一种很好的方法来对数据进行初步分析,所以它被广泛使用. 本章中,会讲解K-means聚类算法.该算法广泛用来自动将数据分类到相关子集合中,每个子集合…

本次分享一部分python/人工智能/Tensorflow/自然语言处理/计算机视觉/机器学习的学习资源,也是一些比较基础的,如果大家有看过网易云课堂的吴恩达的入门课程,在看这些视频还是一个很不错的提高:对于已经有自己想学习的方向的人来说,可以从这里找到你想要的那个方向的视频.下面上链接: 书籍:(缺失密码的部分,请访问原帖(http://www.ctsch.cn/?p=120),懒得输了) 名称 地址 密码 AI电子书全系列 百度云链接   图书库 百度云链接 ufnw 电子书 百度云链接 v…

1. Iris data set Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理.Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集.数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性.可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类. 该数据集包含了5个属性: Sepal.Length(花萼长度),单位是cm; Sepal.Width(花萼宽度)…

一.二次代价函数 1. 形式: 其中,C为代价函数,X表示样本,Y表示实际值,a表示输出值,n为样本总数 2. 利用梯度下降法调整权值参数大小,推导过程如下图所示: 根据结果可得,权重w和偏置b的梯度跟激活函数的梯度成正比(即激活函数的梯度越大,w和b的大小调整的越快,训练速度也越快) 3. 激活函数是sigmoid函数时,二次代价函数调整参数过程分析 理想调整参数状态:距离目标点远时,梯度大,参数调整较快:距离目标点近时,梯度小,参数调整较慢.如果我的目标点是调整到M点,从A点==>B点的调整…

一.机器学习基本概念 1.训练集和测试集 训练集(training set/data)/训练样例(training examples): 用来进行训练,也就是产生模型或者算法的数据集 测试集(testing set/data)/测试样例 (testing examples):用来专门进行测试已经学习好的模型或者算法的数据集 2.特征向量 特征向量(features/feature vector):属性的集合,通常用一个向量来表示,附属于一个实例 3.分类问题和回归问题 分类 (classific…

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…

tensorflow官网有官方的安装教程:https://www.tensorflow.org/install/install_linux google的机器学习官方快速入门教程:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/…

文章内容均来自斯坦福大学的Andrew Ng教授讲解的Machine Learning课程,本文是针对该课程的个人学习笔记,如有疏漏,请以原课程所讲述内容为准.感谢博主Rachel Zhang 的个人笔记,为我做个人学习笔记提供了很好的参考和榜样. § 3.  逻辑回归 Logistic Regression 1 分类Classification 首先引入了分类问题的概念——在分类(Classification)问题中,所需要预测的$y$是离散值.例如判断一封邮件是否属于垃圾邮件.判断一个在线交…

工欲善其事,必先利其器.在本章,我们将学习和机器学习相关的基础工具的使用:Jupyter Notebook, numpy和matplotlib.大多数教程在讲解机器学习的时候,大量使用这些工具,却不对这些工具进行系统讲解.我特意添加了这个章节,让同学们在后续编写机器学习算法的过程中,更加得心应手! 一.Jupyter Notebook基础 a--b:在Jupyter Notebook  选中的内容上面添加单元格------ 下面添加单元格 y: change cell to code m: ch…