官网地址:https://www.tensorflow.org/versions/r1.1/get_started/tflearn 1.代码例子 实现自定义的Estimator 使用DNNClassifier解决鸢尾花分类问题 使用FtrlOptimizer优化器 使用随机森林解决鸢尾花分类问题 使用深宽网络 实现自定义的Estimator和指数衰减…

TF.Learn,TensorFlow重要模块,各种类型深度学习及流行机器学习算法.TensorFlow官方Scikit Flow项目迁移,谷歌员工Illia Polosukhin.唐源发起.Scikit-learn代码风格,帮助数据科学从业者更好.更快适应接受TensorFlow代码.囊括许多TensorFlow代码.设计模式,用户更快搭建机器学习模型实现应用.避免大量代码重复,把精力放在搭建更精确模型.与其他contrib模块无逢结合. 分布式Estimator.Estimator,各种各样…

线性.逻辑回归.input_fn()建立简单两个特征列数据,用特证列API建立特征列.特征列传入LinearClassifier建立逻辑回归分类器,fit().evaluate()函数,get_variable_names()得到所有模型变量名称.可以使用自定义优化函数,tf.train.FtrlOptimizer(),可以任意改动传到LinearClassifier. 随机森林.包含多个决策树分类器及回归算法.处理不平衡分类资料集,极大平衡误差.Kaggle数据科学竞赛,延伸版XGBoost.…

TF.Learn 手写文字识别   转载请注明作者:梦里风林Google Machine Learning Recipes 7官方中文博客 - 视频地址Github工程地址 https://github.com/ahangchen/GoogleML欢迎Star,也欢迎到Issue区讨论 mnist问题 计算机视觉领域的Hello world 给定55000个图片,处理成28*28的二维矩阵,矩阵中每个值表示一个像素点的灰度,作为feature 给定每张图片对应的字符,作为label,总共有10个…

转载请注明作者:梦里风林 Google Machine Learning Recipes 7 官方中文博客 - 视频地址 Github工程地址 https://github.com/ahangchen/GoogleML 欢迎Star,也欢迎到Issue区讨论 mnist问题 计算机视觉领域的Hello world 给定55000个图片,处理成28*28的二维矩阵,矩阵中每个值表示一个像素点的灰度,作为feature 给定每张图片对应的字符,作为label,总共有10个label,是一个多分类问题…

add by zhj: 工作中提高自己水平的最重要的一点是——快速的学习能力.这篇文章就是探讨这个问题的,掌握了快速学习能力的规律,你自然就有了快速学习能力了. 原文:Learning How to Learn学习笔记 强力推荐的Coursera课程 “learning how to learn”. 这门课的一个主要观点是 diffuse mode thinking (如常规的身体锻炼) 对提高思考和学习能力有很大帮助.我实践了一两个月,感觉效果很好.工作中遇到的问题都更容易梳理解决.我们目标只…

花了三天完成了Cousera上的Learning how to learn的课程,由于未完成批阅他人作业,所以分不是很高,但是老师讲的课程非常的好,值得一听: 课程的笔记: 我们的一生是一个不断接触和学习新事物的过程.了解大脑是如何运转的,学习如何学习可以帮助我们提高学习效率,减少学习时的焦虑,从而改善生活的质量,最终走上人生巅峰. Focused Mode vs Diffuse Mode Focused Mode和Diffuse Mode是什么 Focused Mode可以让大脑有意识的专注在…

Introduction 这是 UCSD 开设在 Coursera 上的课程 Learning How to Learn 的课程笔记.这门课程主要基于神经科学和认知心理学的一些研究成果讲述高效学习的理论和技巧,涉及了大脑的记忆机制.拖延的成因和应对方式,以及许多关于学习抽象复杂知识的小技巧. 由于时间有限,我只看了视频和通过了所有的 Quiz.Optional Assignment 和参考文献里的内容需要花费数倍的时间去仔细研究.尽管如此我依然感觉获益匪浅,故决定将笔记公开造福大家. 文中几乎所…

scikit-learn官网:http://scikit-learn.org/stable/ 通常情况下,一个学习问题会包含一组学习样本数据,计算机通过对样本数据的学习,尝试对未知数据进行预测. 学习问题一般可以分为: 监督学习(supervised learning) 分类(classification) 回归(regression) 非监督学习(unsupervised learning) 聚类(clustering) 监督学习和非监督学习的区别就是,监督学习中,样本数据会包含要预测的标签(…

转载http://blog.csdn.net/jerr__y/article/details/60877873 1. 首先看看比较简单的 tf.name_scope(‘scope_name’). tf.name_scope 主要结合 tf.Variable() 来使用,方便参数命名管理. ''' Signature: tf.name_scope(*args, **kwds) Docstring: Returns a context manager for use when defining a…