import tensorflow as tf from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer #load data digits = load_digits() X = digits.data y = digits.target y = LabelBinar…

1,感谢莫烦 2,第一个实例:用tf拟合线性函数 import tensorflow as tf import numpy as np # create data x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data*0.1 + 0.3 #先创建我们的线性函数目标 #搭建模型 Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) biases = tf.Varia…

bilibili莫烦tensorflow视频教程学习笔记 1.初次使用Tensorflow实现一元线性回归 # 屏蔽警告 import os os.environ[' import numpy as np import tensorflow as tf # create dataset x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data * 2 + 5 ### create tensorflow structure St…

滴:转载引用请注明哦[握爪] https://www.cnblogs.com/zyrb/p/9700343.html 莫烦教程是一个免费的机器学习(不限于)的学习教程,幽默风俗的语言让我们这些刚刚起步的小白们感到Friendly~o(*￣︶￣*)o.为了巩固自己的记忆,也小小の贡献于他人,将莫烦教程进行整理.难免于有错误恳请批评指正,也希望自己始终能愉悦的学习!PS:大多数为整理文本,少部分添加自己的理解. Artificial Neural Nets VS Neural Nets ? 二三十年…

稍稍乱入的CNN,本文依然是学习周莫烦视频的笔记. 还有 google 在 udacity 上的 CNN 教程. CNN(Convolutional Neural Networks) 卷积神经网络简单讲就是把一个图片的数据传递给CNN,原涂层是由RGB组成,然后CNN把它的厚度加厚,长宽变小,每做一层都这样被拉长,最后形成一个分类器: 如果想要分成十类的话,那么就会有0到9这十个位置,这个数据属于哪一类就在哪个位置上是1,而在其它位置上为零. 在 RGB 这个层,每一次把一块核心抽出来,然后厚度…

  一.Matplotlib[结果可视化] #import os #os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #添加一个神经层,定义添加神经层的函数 def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function = None): Weights =…

bilibili莫烦scikit-learn视频学习笔记 1.使用KNN对iris数据分类 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 从datasets中导入iris数据,包含150条样本,每条样本4个feature iris_data = datasets.load_i…

莫烦视频网址 这个代码实现了预测和可视化 import os # third-party library import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed() # reproducible # Hyper Parameters EPOCH = # train the tra…

各种优化器的比较 莫烦的对各种优化通俗理解的视频 import torch import torch.utils.data as Data import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt # 超参数 LR = 0.01 BATCH_SIZE = EPOCH = # 生成假数据 # torch.unsqueeze() 的作用是将一维变二维,torc…

import torch from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt torch.manual_seed() # fake data x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-,,),dim=) y = x.pow() + 0.2 * torch.rand(x.size()) x, y = Variable(x,requires_grad=False), Variable(y…

1. 过拟合问题可以通过调整机器学习的参数来完成,比如sklearn中通过调节gamma参数,将训练损失和测试损失降到最低 2. 代码实现(显示gamma参数对训练损失和测试损失的影响) from __future__ import print_function from sklearn.learning_curve import validation_curve from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.svm import S…

1. 什么是过拟合问题 所谓过拟合问题指的是使用训练样本进行训练时100%正确分类或规划,当使用测试样本时则不能正确分类和规划 2. 代码实战(模拟过拟合问题) from __future__ import print_function from sklearn.learning_curve import learning_curve from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.svm import SVC import matpl…

如下图所示(回归的过拟合问题):如果机器学习得到的回归为下图中的直线则是比较好的结果,但是如果进一步控制减少误差,导致机器学习到了下图中的曲线,则100%正确的学习了训练数据,看似较好,但是如果换成另外一批数据,则不能较好的反应数据,造成过大的误差,这就是过拟合问题 再看下图这是分类问题的过拟合问题 2. 正规化方法 (1)l1正规化:使用权重绝对值和的方式惩罚误差 (2)l2正规化:使用权重平方和的方式惩罚误差 3. 代码实现: from __future__ import print_fun…

# View more python learning tutorial on my Youtube and Youku channel!!! # Youtube video tutorial: https://www.youtube.com/channel/UCdyjiB5H8Pu7aDTNVXTTpcg # Youku video tutorial: http://i.youku.com/pythontutorial """ Please note, this code…

一.keras的backend设置 有两种方式: 1.修改JSON配置文件 修改~/.keras/keras.json文件内容为: { "iamge_dim_ordering":"tf", "epsilon":1e-07, "floatx":"float32", "backend":"tensorflow" } 官方文档解释: iamge_data_format:字符…

Tensorflow 简介 1.1 科普: 人工神经网络 VS 生物神经网络 1.2 什么是神经网络 (Neural Network) 1.3 神经网络 梯度下降 1.4 科普: 神经网络的黑盒不黑 1.5 为什么选 Tensorflow? 1.6 Tensorflow 安装 1.7 神经网络在干嘛 Tensorflow 基础构架 2.1 处理结构 2.2 例子2 2.3 Session 会话控制 2.4 Variable 变量 2.5 Placeholder 传入值 2.6 什么是激励函数 (…

一.机器学习算法分类: 监督学习:提供数据和数据分类标签.--分类.回归 非监督学习:只提供数据,不提供标签. 半监督学习 强化学习:尝试各种手段,自己去适应环境和规则.总结经验利用反馈,不断提高算法质量 遗传算法:淘汰弱者,留下强者,进行繁衍和变异穿产生更好的算法. 二.选择机器学习算法和数据集 sklearn中有很多真实的数据集可以引入,也可以根据自己的需求自动生成多种数据集.对于数据集可以对其进行归一化处理. sklearn中的有着多种多样的算法,每一种算法都有其适用的场合.不同的属性和功…

1. 什么是交叉验证 所谓交叉验证指的是将样本分为两组,一组为训练样本,一组为测试样本:对于哪些数据分为训练样本,哪些数据分为测试样本,进行多次拆分,每次将整个样本进行不同的拆分,对这些不同的拆分每个拆分都有一个打分或者损失,将这些打分或者损失进行平均形成一个平均打分或者平均损失. 2. 不使用交叉验证(即没有对样本进行多次不同的分组) 例如: X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=4) kn…

1.代码实战 #!/usr/bin/env python #!_*_coding:UTF-8 _*_ import numpy as np from sklearn import preprocessing from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.datasets.samples_generator import make_classification from sklearn.svm import S…

1.代码实战 #!/usr/bin/env python #!_*_ coding:UTF-8 _*_ from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt # 从内置训练数据集中加载房价数据 loaded_data = datasets.load_boston() data_X = loaded_data.data data_y…

1. 代码实战 #!/usr/bin/env python #!_*_ coding:UTF-8 _*_ from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt # 从内置训练数据集中加载房价数据 loaded_data = datasets.load_boston() data_X = loaded_data.data data_…

1. 代码实战 #!/usr/bin/env python #!_*_ coding:UTF-8 _*_ import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 载入内置训练数据集 iris = datasets.load_iris() # 这时…

1. 算法地图…

1. 机器学习的分类 (1)有监督学习(包括分类和回归) (2)无监督学习(包括聚类) (3)强化学习 2. 安装 (1)安装python (2)安装numpy >=1.6.1 (3)安装scipy >= 0.9 (4)安装scikit-learn, 使用命令pip install scikit-learn…

1.代码实战 #!/usr/bin/env python #! _*_ coding:UTF-8 _*_ import numpy as np np.random.seed(1337) # for reproducibility from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, A…

1.代码实战 #!/usr/bin/env python #! _*_ coding:UTF-8 _*_ # 导入numpy import numpy as np np.random.seed(1337) # 导入验证码图片数据集 from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils # 导入kearas的模型 from keras.models import Sequential # 导入keras的层和激励函数 f…

1. 代码实战 #!/usr/bin/env python #!_*_ coding:UTF-8 _*_ import numpy as np # 这句话不知道是什么意思 np.random.seed(1337) from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import matplotlib.pyplot as plt # 创建一些训练数据 # 生成-1 到 1 之间的float64的200个数的列表 X…

keras的backend包括tensorflow和theano,tensorflow只能在macos和linux上运行,theano可以在windows,macos及linux上运行 1. 使用配置文件配置keras的backend vim ~/.keras/keras.json 内容如下: { "epsilon": 1e-07, "floatx": "float32", "image_data_format": "…

1. 安装步骤 (1)确保已经安装了python2或者python3 (2)安装numpy,python2使用pip2 install numpy, python3则使用pip3 install numpy (3)安装scipy,python2使用pip2 install scipy,python3则使用pip3 install scipy (4)安装keras,python2使用pip2 install keras,python3则使用pip3 install keras 如下结果: (ven…

1. 为何保存神经网络 保存神经网络指的是保存神经网络的权重W及偏置b,权重W,和偏置b本身是一个列表,将这两个列表的值写到列表或者字典的数据结构中,使用pickle的数据结构将列表或者字典写入到文件中,保存神经网络只须保存权重W和偏置b,神经网络的结构下次再次定义为一样的,只需从文件中加载权重W和偏置b参数即可,无需重新训练神经网络 2. 代码实现: from __future__ import print_function import numpy as np import theano i…