机器学习与Tensorflow（1）——机器学习基本概念、tensorflow实现简单线性回归

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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…

机器学习的敲门砖：手把手教你TensorFlow初级入门

摘要: 在开始使用机器学习算法之前,我们应该首先熟悉如何使用它们. 而本文就是通过对TensorFlow的一些基本特点的介绍,让你了解它是机器学习类库中的一个不错的选择. 本文由北邮@爱可可-爱生活老师推荐,阿里云云栖社区组织翻译. 以下为译文: 在开始使用机器学习算法之前,我们应该首先熟悉如何使用它们. 而本文就是通过对TensorFlow的一些基本特点的介绍,让你了解它是机器学习类库中的一个不错的选择. 让我们设想一下,当我们用Python写代码时,没有那些方便的类库会是怎样一种窘境.…

TensorFlow.NET机器学习入门【1】开发环境与类型简介

项目开发环境为Visual Studio 2019 + .Net 5 创建新项目后首先通过Nuget引入相关包: SciSharp.TensorFlow.Redist是Google提供的TensorFlow开发库,是采用C语言开发的动态链接库(DLL): TensorFlow.NET采用C#语言对C语言的库进行封装,提供.NET调用接口: TensorFlow.Keras是一个高级工具类,对建模和训练过程进行封装,提供简便接口. 通过下列语句对库进行引用: using Tensorflow; u…

TensorFlow.NET机器学习入门【0】前言与目录

曾经学习过一段时间ML.NET的知识,ML.NET是微软提供的一套机器学习框架,相对于其他的一些机器学习框架,ML.NET侧重于消费现有的网络模型,不太好自定义自己的网络模型,底层实现也做了高度封装. 最近想从底层学习一下机器学习的相关知识,经过初步筛选,计划定位于python + pytorch这个方向入手,经过一段时间的学习,我发现由于对python语言不太熟悉,导致实践起来比较困难,先不说机器学习相关的代码,光周边代码就搞得焦头烂额了.想要下决心好好修炼一下python必然不是一朝一夕的事…

TensorFlow.NET机器学习入门【2】线性回归

回归分析用于分析输入变量和输出变量之间的一种关系,其中线性回归是最简单的一种. 设: Y=wX+b,现已知一组X(输入)和Y(输出)的值,要求出w和b的值. 举个例子:快年底了,销售部门要发年终奖了,销售员小王想知道今年能拿多少年终奖,目前他大抵知道年终奖是和销售额(特征量)挂钩的,具体什么规则不清楚,那么他大概有两个方法解决这个问题: 1.去问老板,今年的分配规则是什么.[通过算法解决问题] 2.去向同事打听他们的销售额和奖金情况,然后推算自己能拿多少.[通过数据解决问题] 我们当然选择第二种…

TensorFlow.NET机器学习入门【3】采用神经网络实现非线性回归

上一篇文章我们介绍的线性模型的求解,但有很多模型是非线性的,比如: 这里表示有两个输入,一个输出. 现在我们已经不能采用y=ax+b的形式去定义一个函数了,我们只能知道输入变量的数量,但不知道某个变量存在几次方的分量,所以我们采用一个神经网络去定义一个函数. 我们假设只有一个输入.一个输出,神经网络模型结构类似上图,其中蓝色的路径仍为线性模型,红色路径为阶跃函数,是非线性模型. 以上模型只有三个神经元,设输入为x,隐藏层为h,激活函数输出为a,最终输出为y,整个数据计算流情况如下: 以上共有6+…