转自:http://www.statisticshowto.com/explanatory-variable/ What is an Explanatory Variable? An explanatory variable is a type of independent variable. The two terms are often used interchangeably. But there is a subtle difference between the two. When a

今天我们通过tensorflow来实现一个简单的小例子: 假如我定义一个一元一次函数y = 0.1x + 0.3,然后我在程序中定义两个变量 Weight 和 biases 怎么让我的这两个变量自己学习然后最终学习的成果就是让Weight  ≈ 0.1和 biases ≈ 0.3. 开始吧! import tensorflow as tf import numpy as np # create data x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32

x = 0:0.01:10; y = x + 10*sin(5*x)+7*cos(4*x); figure plot(x, y) xlabel('independent variable') ylabel('dependent variable') title('GA:y = x + 10*sin(5*x) + 7*cos(4*x)利用算法求解最优解—Jason niu') initPop = initializega(50,[0 10],'fitness'); [x endPop bpop t

以下仅为自己的整理记录,绝大部分参考来源:莫烦Python,建议去看原博客 一.处理结构 因为TensorFlow是采用数据流图(data flow graphs)来计算, 所以首先我们得创建一个数据流流图, 然后再将我们的数据(数据以张量(tensor)的形式存在)放在数据流图中计算. 节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组, 即张量(tensor). 训练模型时tensor会不断的从数据流图中的一个节点flow到另一节点, 这就是Te

design matrix(设计矩阵) 是统计学上的概念,一般标记为 X,是由一组对象的解释变量(explanatory variables)构成的矩阵. 1. explanatory variables 刻画的是属性列(feature column),也即一个样本.一个对象都可视为,或者抽象为,符号化为,一个多维向量,向量的每一个 component 表示一定的特征,比如身高,体重等信息,起到解释的作用和目的,也即为 explanatory variable. 命名及翻译有赖于具体的语言环境,

.简介 torch.autograd.Variable是Autograd的核心类,它封装了Tensor,并整合了反向传播的相关实现 Variable和tensor的区别和联系 Variable是篮子,而tensor是鸡蛋,鸡蛋应该放在篮子里才能方便拿走(定义variable时一个参数就是tensor) Variable这个篮子里除了装了tensor外还有requires_grad参数,表示是否需要对其求导,默认为False Variable这个篮子呢,自身有一些属性 比如grad,梯度varia

市面上有介绍Delphi的书籍(近来Delphi的书也是越来越少了),但没有一本系统的介绍Lazarus的书,这本书是网上的仅有的一本Lazarus教程,目前全部是英文,不过我已经着手开始翻译,争取尽快翻译完供大家学习!(原书来自 freepascal.org ) code.sd28.Sept.2013 IntroductionThis book is written for programmers who want to learn the Object Pascal Language. It

About this Course This course will teach you the "magic" of getting deep learning to work well. Rather than the deep learning process being a black box, you will understand what drives performance, and be able to more systematically get good res

TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.用一阶张量来表示向量,如:v = [1.2, 2.3, 3.5] ,如二阶张量表示矩阵,如:m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],可以看成是方括号嵌套的层数. 1.编辑器 编写tensorflow代码,实际上就是编写py文件,最好找一个好用的编辑器,如果你用vim或gedit比较顺手,那也可以的啦.我们既然已经安装了anaconda,那么它里面自带一个还算不错的编辑器,名叫spyder,用起来和matl

模式识别领域应用机器学习的场景非常多,手写识别就是其中一种,最简单的数字识别是一个多类分类问题,我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架,后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 什么是tensorflow tensor意思是张量,flow是流. 张量原本是力学里的术语,表示弹性介质中各点应力状态.在数学中,张量表示的是一种广义的"数量",0阶张量

PHP stands for "Hypertext Preprocessor" ,it is a server scripting language. What Can PHP Do? PHP can generate dynamic page content PHP can create, open, read, write, delete, and close files on the server PHP can collect form data PHP can send an

来自:http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/symbolic_graphs.html Graph Structures Theano是将符号数学化的计算表示成graphs.这些graphs是由将Apply 和 Variable节点内连接而组成的,它们是分别与函数的应用和数据相连接的. 操作是由 Op 实例所表示的,而数据类型是由 Type 实例所表示的.下面有一段代码和一个图表,该图表用来说明由这些代码所构建的结构.这些应该有助于你理解

x, a vector, and all vectors are assumed to be column vectors. M, denote matrices. xT, a row vcetor, T means transpose of a vector or matrix. (w1 , . . . , wm ), a row vector with m elements, and the corresponding column vector is written as w = (w1 

# step1 加载包import tensorflow as tf import numpy as np # step2 输入:随机产生数据 # Create 100 phony x, y data points in NumPy, y = x * 0.1 + 0.3 x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data * 0.1 + 0.3 #step 3: 参数:定义参数并初始化 # Try to find val

若有不正之处,请多多谅解并欢迎批评指正,不甚感激. 请尊重作者劳动成果: 本文原创作者:pipi-changing本文原创出处:http://www.cnblogs.com/pipi-changing/ 本文版权归作者和博客园共有,未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接 ,否则保留追究法律责任的权利. 面向对象概念 理解面向对象 面向对象是相对面向过程而言   面向对象和面向过程都是一种思想   面向过程   •强调的是功能行为   面向对象   •将功能封装进对象,强调

本资料是在Ubuntu14.0.4版本下进行,用来进行图像处理,所以只介绍关于图像处理部分的内容,并且默认TensorFlow已经配置好,如果没有配置好,请参考官方文档配置安装,推荐用pip安装.关于配置TensorFlow,官方已经说得很详细了,我这里就不啰嗦了.官方教程看这里:https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup 如果安装了GPU版本的TensorFlow,还需要配置Cuda,关于Cuda安装看这里:https://www.tenso

参考官网:https://www.tensorflow.org/  Ubuntu15.10 + Eclipse Mars.2(4.5.2)官网最新 + Anaconda3-4.0.0 + Pydev4.5.0 + TensorFlow0.8.0 + sklearn 上个月google发布了tensorflow的分布式版本TensorFlow0.8,随后DeepMind宣布转向使用Tensorflow.虽然现在Tensorflow与其它深度学习库的测试报告相比并没有明显的优势(可能与环境有关),但

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

下面代码是Tensorflow入门教程中的代码,实现了一个softmax分类器. 第4行是将data文件夹下的mnist数据压缩包读取为tf使用的minibatch字典. 第6-11行定义了所用的变量. 第12行训练过程. 第13-15行创建会话. 第17-19行代入数据开始循环. 第20-21行评估模型. 运行很快结束,得到正确率为91.75%. import input_data import tensorflow as tf mnist = input_data.read_data_set

# # Copyright (C) - Tobias Brunner # Copyright (C) - Andreas Steffen # Copyright (C) - Martin Willi # Hochschule fuer Technik Rapperswil # # This program is free software; you can redistribute it and/or modify it # under the terms of the GNU General

在Wiki上,折返例如,下面的定义(接) In computing, a computer program or subroutine is called reentrant if it can be interrupted in the middle of its execution and then safely called again ("re-entered") before its previous invocations complete execution. The i