一.前言 kaggle上有传统的手写数字识别mnist的赛题,通过分类算法,将图片数据进行识别.mnist数据集里面,包含了42000张手写数字0到9的图片,每张图片为28*28=784的像素,所以整个数据集的大小为(42000,784),加上标签值的一列. 二.模型选择 通过简单的数据观察,发现这些数据都是初始的像素数据,还没经过标准化.所以对其做标准化处理后,我们就可以进入到模型选择的步骤了. 整个数据集dataset的数据量不算小,shape为(42000,784),为了节省时间,我们可以…

一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络 本文转自:http://www.jianshu.com/p/e112012a4b2d 字数2259 阅读3168 评论8 喜欢11 cs224d-Day 6: 快速入门 Tensorflow 本文是学习这个视频课程系列的笔记,课程链接是 youtube 上的,讲的很好,浅显易懂,入门首选, 而且在github有代码,想看视频的也可以去他的优酷里的频道找. Tensorflow 官网 神经网络是一种数学模型,是存在于计算机的神经系统,由大量的神经元相…

用Tensorflow搭建神经网络的一般步骤如下: ① 导入模块 ② 创建模型变量和占位符 ③ 建立模型 ④ 定义loss函数 ⑤ 定义优化器(optimizer), 使 loss 达到最小 ⑥ 引入激活函数, 即添加非线性因素 (线性回归问题跳过此步骤) ⑦ 训练模型 ⑧ 检验模型 ⑨ 使用模型预测数据 ⑩ 保存模型 ⑪ 使用Tensorboard的可视化功能 下面以一个简单的线性回归问题为例: 首先是训练模型的代码: train_model.py # ① 导入模块 import tensor…

http://www.jianshu.com/p/e112012a4b2d 本文是学习这个视频课程系列的笔记,课程链接是 youtube 上的,讲的很好,浅显易懂,入门首选, 而且在github有代码,想看视频的也可以去他的优酷里的频道找. Tensorflow 官网 神经网络是一种数学模型,是存在于计算机的神经系统,由大量的神经元相连接并进行计算,在外界信息的基础上,改变内部的结构,常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模. 神经网络由大量的节点和之间的联系构成,负责传递信息和加工信息,神经元也…

date:2016-09-13 今天开始注册了kaggle,从digit recognizer开始学习, 由于是第一个案例对于整个流程目前我还不够了解,首先了解大神是怎么运行怎么构思,然后模仿.这样的学习流程可能更加有效,目前看到排名靠前的是用TensorFlow.ps:TensorFlow是可以直接安linux环境下面,但是目前不能在windows环境里面运行(伤心一万点). TensorFlow模块用的是NN(神经网络),既然现在接触到可以用神经网络的例子我再也不好意思再逃避学习神经网络下面…

1. session对话控制 matrix1 = tf.constant([[3,3]]) matrix2 = tf.constant([[2],[2]]) product = tf.matmul(matrix1,matrix2) #类似于numpy的np.dot(m1,m2) 方法1: sess = tf.Session() result = sess.run(product) print(result) sess.close()>>>[[12]] 方法2: with tf.Sessi…

目录 0 前言 1 简介 2 数据准备 2.1 导入数据 2.2 检查空值 2.3 正则化 Normalization 2.4 更改数据维度 Reshape 2.5 标签编码 2.6 分割交叉验证集 3 CNN 3.1 定义网络模型 3.2 设置优化器和退火器 optimizer and annealer 3.3 数据增强 4 评估模型 4.1 训练和交叉验证曲线 4.2 混淆矩阵 Confusion matrix 5 生成结果 0 前言 比赛网址:https://www.kaggle.com/…

train.csv 和 test.csv 包含 1~9 的手写数字的灰度图片.每幅图片都是 28 个像素的高度和宽度,共 28*28=784 个像素点,每个像素值都在 0~255 之间. train.csv 包含 785 列,因为第 1 列是手写数字的真实值,后面的 784 列都是像素值.除第一行外,有 42000 条数据. test.csv 除了不包含 label 列,其它跟 train.csv 一样.除第一行外,有 28000 条数据. 先来看看 train.csv 里的灰度图片是什么样子.…

创建神经网络模型 1.构建神经网络结构,并进行模型训练 import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt #python的结果可视化模块 """定义一个添加神经层的函数 inputs:输入数据 in_size:输入神经元的个数 out_size:输出神经元的个数 activation_function:激活函数"""def add_layer(inpu…

定义添加神经层的函数 1.训练的数据2.定义节点准备接收数据3.定义神经层:隐藏层和预测层4.定义 loss 表达式5.选择 optimizer 使 loss 达到最小 然后对所有变量进行初始化,通过 sess.run optimizer,迭代 1000 次进行学习: import tensorflow as tf import numpy as np # 添加层 def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None)…