从实战角度系统讲解TensorFlow基本概念及各种应用实践.真实的应用场景和数据,丰富的代码实例,详尽的操作步骤,带你由浅入深系统掌握TensorFlow机器学习算法及其实现. <TensorFlow机器学习实战指南>共11章,第1章介绍TensorFlow的基本概念:第2章介绍如何在计算图中连接算法组件,创建一个简单的分类器:第3章重点介绍如何使用TensorFlow实现各种线性回归算法:第4章介绍支持向量机(SVM)算法:第5章介绍如何使用数值度量.文本度量和归一化距离函数实现最近邻域算

TensorFlow基础 一.TensorFlow算法的一般流程 1.导入/生成样本数据集 2.转换和归一化数据:一般来讲,输入样本数据集并不符合TensorFlow期望的形状,所以需要转换数据格式以满足TensorFlow. 当数据集的维度或者类型不符合所用机器学习算法的要求时,需要在使用前进行数据转换.大部分机器学习算法期待的输入样本数据是归一化的数据. TensorFlow具有内建函数来归一化数据,如下: data = tf.nn.batch_norm_with_global_normal

一.计算图中的操作 在这个例子中,我们将结合前面所学的知识,传入一个列表到计算图中的操作,并打印返回值: 声明张量和占位符.这里,创建一个numpy数组,传入计算图操作: import tensorflow as tf import numpy as np # Create graph sess = tf.Session() # Create data to feed in x_vals = np.array([1., 3., 5., 7., 9.]) x_data = tf.placehold

TensorFlow实现反向传播 本节先举个简单的回归算法的例子.这里先举一个简单的例子,从均值1,标准差为0.1的正态分布中随机抽样100个数,然后乘以变量A,损失函数L2正则函数,也就是实现函数X*A=target,X为100个随机数,target为10,那么A的最优结果也为10. 第二个例子是一个简单的二值分类算法.从两个正态分布(N(-1,1)和N(3,1))生成100个数.所有从正态分布N(-1,1)生成的数据标为目标类0:从正态分布N(3,1)生成的数据标为目标类1,模型算法通过si

Python机器学习实践指南 目 录 第1章Python机器学习的生态系统 1 1．1 数据科学/机器学习的工作 流程 2 1．1．1 获取 2 1．1．2 检查和探索 2 1．1．3 清理和准备 3 1．1．4 建模 3 1．1．5 评估 3 1．1．6 部署 3 1．2 Python库和功能 3 1．2．1 获取 4 1．2．2 检查 4 1．2．3 准备 20 1．2．4 建模和评估 26 1．2．5 部署 34 1．3 设置机器学习的环境 34 1．4 小结 34 第2章构建应用程序,发

地址 https://github.com/apachecn/hands-on-ml-zh 目录结构 零.前言 第一部分 机器学习基础 一.机器学习概览 二.一个完整的机器学习项目 三.分类 四.训练模型 五.支持向量机 六.决策树 七.集成学习和随机森林 八.降维 第二部分 神经网络与深度学习 九.启动并运行 TensorFlow 十.人工神经网络介绍 十一.训练深层神经网络 十二.设备和服务器上的分布式 TensorFlow 十三.卷积神经网络 十四.循环神经网络 十五.自编码器 十六.强化

零.前言 一.机器学习概览 二.一个完整的机器学习项目 三.分类 四.训练模型 五.支持向量机 六.决策树 七.集成学习和随机森林 八.降维 十.使用 Keras 搭建人工神经网络 十一.训练深度神经网络 十二.使用 TensorFlow 自定义模型并训练 十三.使用 TensorFlow 加载和预处理数据 十四.使用卷积神经网络实现深度计算机视觉 十五.使用 RNN 和 CNN 处理序列 十六.使用 RNN 和注意力机制进行自然语言处理 十七.使用自编码器和 GAN 做表征学习和生成式学习 十

本章中,你会假装作为被一家地产公司刚刚雇佣的数据科学家,完整地学习一个案例项目.下面是主要步骤: 项目概述. 获取数据. 发现并可视化数据,发现规律. 为机器学习算法准备数据. 选择模型,进行训练. 微调模型. 给出解决方案. 部署.监控.维护系统. 使用真实数据 学习机器学习时,最好使用真实数据,而不是人工数据集.幸运的是,有上千个开源数据集可以进行选择,涵盖多个领域.以下是一些可以查找的数据的地方: 流行的开源数据仓库: UC Irvine Machine Learning Reposito

下载:https://pan.baidu.com/s/1qKaDd9PSUUGbBQNB3tkDzw <机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow>高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代码 下载:https://pan.baidu.com/s/1IAfr-tigqGE_njrfSATT_w <深度学习之TensorFlow:入门.原理与进阶实战>,李金洪 著. 下载:https://pan.baidu.com/s/1NYYpsxbWBvMn9U7jvj6XS

探索机器学习,使用Scikit-Learn全程跟踪一个机器学习项目的例子:探索各种训练模型:使用TensorFlow库构建和训练神经网络,深入神经网络架构,包括卷积神经网络.循环神经网络和深度强化学习,学习可用于训练和缩放深度神经网络的技术. 主要分为两个部分.第一部分为第1章到第8章,涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法--从线性回归到随机森林等,帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法:第二部分为第9章到第16章,探讨深度学习和常用框架TensorFlow,一步一个脚印地带领读者使用T

1.Scrapy https://www.imooc.com/learn/1017 https://github.com/pythonsite/spider/tree/master/jobboleSpider xpath 验证xpath也是类似的.语法是$x(“your_xpath_selector”).注意:语法中括号里需要通过双引号括起来,如果xpath语句中有双引号,要改成单引号,不然只能解析到第一对双引号的内容 https://blog.csdn.net/baixiaozhe/artic

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一.<Python机器学习实践指南>结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域,通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致. 共有10 章.第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统,剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法,包括各类分类算法.数据可视化技术.推荐引擎等,主要包括机器学习在公寓.机票.IPO 市场.新闻源.内容推广.股票市场.

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/203 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 引言 我们在上一篇SKLearn入门与简单应用案例里给大家讲到了SKLearn工具的基本板块与使用方法,在本篇内容中,我们展开讲解SKLearn的进阶与核心内容.SKLearn中有六大任务模块,如下

机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存.谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目. 入门建议参考<机器学习实战>,分为4个部分,分别是分类(有监督学习,包括KNN/决策树/朴素贝叶斯/逻辑斯蒂回归/svm/改变样本权重的bagging和adaboosting).回归(有监督学习,线性回归.局部加权.特征维度比样本个数多时缩减系数,如岭回归.lasso等,树回

前言 Netty是一款用于快速开发高性能的网络应用程序的Java框架.它封装了网络编程的复杂性,使网络编程和Web技术的最新进展能够被比以往更广泛的开发人员接触到. Netty不只是一个接口和类的集合;它还定义了一种架构模型以及一套丰富的设计模式.但是直到现在,依然缺乏一个全面的.系统性的用户指南,已经成为入门Netty的一个障碍. 面对这种情况特意给大家分享一波阿里P8费心整理Netty实战+指南+项目白皮书技术文档,希望大家能够喜欢!!! Netty实战:共分4个部分 本文是为想要或者正在使

FaceRank,最有趣的 TensorFlow 入门实战项目 TensorFlow 从观望到入门! https://github.com/fendouai/FaceRank 最有趣? 机器学习是不是很无聊,用来用去都是识别字体.能不能帮我找到颜值高的妹子,顺便提高一下姿势水平. FaceRank 基于 TensorFlow CNN 模型,提供了一些图片处理的工具集,后续还会提供训练好的模型.给 FaceRank 一个妹子,他给你个分数. 从此以后筛选简历,先把头像颜值低的去掉:自动寻找女主颜值

MachineLearning 欢迎任何人参与和完善:一个人可以走的很快,但是一群人却可以走的更远 Machine Learning in Action (机器学习实战) | ApacheCN(apache中文网) 视频每周更新:如果你觉得有价值,请帮忙点 Star[后续组织学习活动:sklearn + tensorflow] ApacheCN - 学习机器学习群[629470233] 第一部分 分类 1.) 机器学习基础 2.) k-近邻算法 3.) 决策树 4.) 基于概率论的分类方法:朴素

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NDA4NjU2MA==&mid=2247492538&idx=2&sn=9a2bd9fe2d7fd681c10ebd368ef81c9c&chksm=fbea5a75cc9dd3636c148ebe6e296621d0c07132938a62f0b3643f34af414b3fd85e616e754b&scene=0&key=f9325dcb38245ddcc4d3ff16d58d0

1.apachecn视频(机器学习实战) https://github.com/apachecn/AiLearning https://space.bilibili.com/97678687/#/channel/detail?cid=22486 2.李宏毅 https://www.bilibili.com/video/av20544709/?p=3 http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html 3.文刀 神经网络 https://

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