这一节使用TF搭建一个简单的神经网络用于分类任务,首先把需要的包引入,另外为了防止在多次运行中一些图中的tensor在内存中影响实验,采取重置操作: import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def reset_graph(seed=42): tf.reset_default_graph() tf.set_random_seed(seed) np.random.seed(seed) res

分类与回归 分类(Classification)与回归(Regression)的区别在于输出变量的类型.通俗理解,定量输出称为回归,或者说是连续变量预测:定性输出称为分类,或者说是离散变量预测. 回归问题的预测结果是连续的,通常是用来预测一个值,如预测房价.未来的天气情况等等.一个比较常见的回归算法是线性回归算法(LR,Linear Regression).回归分析用在神经网络上,其最上层不需要加上softmax函数,而是直接对前一层累加即可.回归是对真实值的一种逼近预测. 分类问题的预测结果是

前面我们学习过回归问题,比如对于房价的预测,因为其预测值是个连续的值,因此属于回归问题. 但还有一类问题属于分类的问题,比如我们根据一张图片来辨别它是一只猫还是一只狗.某篇文章的内容是属于体育新闻还是经济新闻等,这个结果是有一个全集的离散值,这类问题就是分类问题. 我有时会把回归问题看成是分类问题,比如对于房价值的预测,在实际的应用中,一般不需要把房价精确到元为单位的,比如对于均价,以上海房价为例,可以分为:5000-10万这样的一个范围段,并且以1000为单位就可以了,尽管这样分出了很多类,但

tf.train.Supervisor可以简化编程,避免显示地实现restore操作.通过一个例子看. import tensorflow as tf import numpy as np import os log_path = r"D:\Source\model\linear" log_name = "linear.ckpt" # Create 100 phony x, y data points in NumPy, y = x * 0.1 + 0.3 x_da

在使用tensorflow分类MNIST数据集中,最容易遇到的问题是下载MNIST样本的问题. 一般是通过使用tensorflow内置的函数进行下载和加载, from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True) 但是我使用时遇到了“urllib.error.URLError: <urlopen

平时工作就是做深度学习,但是深度学习没有落地就是比较虚,目前在移动端或嵌入式端应用的比较实际,也了解到目前主要有 caffe2,腾讯ncnn,tensorflow,因为工作用tensorflow比较多,所以也就从tensorflow上下手了. 下面内容主要参考&翻译: https://www.tensorflow.org/mobile/?hl=zh-cn https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detect

实战:https://github.com/jiangxinyang227/NLP-Project 一.简介: 1.传统的文本分类方法:[人工特征工程+浅层分类模型] (1)文本预处理: ①(中文) 文本分词 正向/逆向/双向最大匹配; 基于理解的句法和语义分析消歧: 基于统计的互信息/CRF方法: WordEmbedding + Bi-LSTM+CRF方法 去停用词:维护一个停用词表 (2)特征提取 特征选择的基本思路是根据某个评价指标独立的对原始特征项(词项)进行评分排序,从中选择得分最高的

前面我们曾有篇文章中提到过关于用tensorflow训练手写2828像素点的数字的识别,在那篇文章中我们把手写数字图像直接碾压成了一个784列的数据进行识别,但实际上,这个图像是2828长宽结构的,我们这次使用CNN卷积神经网络来进行识别. 卷积神经网络我的理解是部分模仿了人眼的功能. 我们在看一个图像时不是一个像素点一个像素点去分辨的,我们的眼睛天然地具有大局观,我们看到某个图像时自动地会把其中的细节部分给聚合起来进行识别,相反,如果我们用个放大镜看到其中的各个像素点时反而不知道这是啥东西了.

在TensorFlow中变量的作用是保存和更新神经网络中的参数,需要给变量指定初始值,如下声明一个2x3矩阵变量 weights =tf.Variable(tf.random_normal([2,3], stddev=1)) 在这段代码中tf.random_normal([2,3], stddev=1)会产生一个2x3的矩阵,矩阵中的元素是均值为0,标准差为2的随机数.tf.random_normal()可以通过参数mean来指定平均值,不指定默认0. 函数名称 随机数分布 主要参数 tf.ra

TensorFlow 激活函数 激活操作提供用于神经网络的不同类型的非线性.这些包括平滑的非线性(sigmoid,tanh,elu,softplus,和softsign),连续的,但不是到处可微函数(relu,relu6,crelu和relu_x),和随机正规化(dropout). 所有激活操作应用于分量,并产生与输入张量相同形状的张量. tf.nn.relu tf.nn.relu6 tf.nn.crelu tf.nn.elu tf.nn.softplus tf.nn.softsign tf.n

import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.slim import nets slim = tf.contrib.slim import numpy as np /root/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/h5py/__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to

发现帮助新手入门机器学习的一篇好文,首先感谢博主!:用Python开始机器学习(2:决策树分类算法) J. Ross Quinlan在1975提出将信息熵的概念引入决策树的构建,这就是鼎鼎大名的ID3算法.后续的C4.5, C5.0, CART等都是该方法的改进. 熵就是“无序,混乱”的程度.刚接触这个概念可能会有些迷惑.想快速了解如何用信息熵增益划分属性,可以参考这位兄弟的文章:http://blog.csdn.net/alvine008/article/details/37760639 数据

2015年11月9日谷歌开源了人工智能平台TensorFlow,同时成为2015年最受关注的开源项目之一.经历了从v0.1到v0.12的12个版本迭代后,谷歌于2017年2月15日发布了TensorFlow 1.0 版本,并同时在美国加州山景城举办了首届TensorFlow Dev Summit会议. TensorFlow 1.0及Dev Summit(2017)回顾 和以往版本相比,TensorFlow 1.0 的特性改进主要体现在以下几个方面: 速度更快:TensorFlow 1.0版本采用

经典分类CNN模型系列其五:Inception v2与Inception v3 介绍 Inception v2与Inception v3被作者放在了一篇paper里面,因此我们也作为一篇blog来对其讲解. Google家的Inception系列模型提出的初衷主要为了解决CNN分类模型的两个问题,其一是如何使得网络深度增加的同时能使得模型的分类性能随着增加,而非像简单的VGG网络那样达到一定深度后就陷入了性能饱和的困境(Resnet针对的也是此一问题):其二则是如何在保证分类网络分类准确率提升或

2019-02-18,15点00 ''' 下面是别人写的原始的笔记,我在上面自己补充了一些. ''' #https://www.cnblogs.com/the-home-of-123/p/9747963.html # 以voc数据集为例,按照imdb的命名,利用pascal_voc()函数生成不同的imdb ''' for year in ['2007', '2012']: for split in ['train', 'val', 'trainval', 'test']: name = 'vo

课程地址 第1章 CS231n课程介绍 ---1.1 计算机视觉概述 这门课的主要内容是计算机视觉.它是一门需要涉及很多其他科目知识的学科. 视觉数据占据了互联网的绝大多数,但是它们很难利用. ---1.2 计算机视觉历史背景 为了获得一副3D图像,我们需要经历原始图像(端点,曲线,边缘)->2.5维草图(场景的不连续性)->3D图像几个过程. 70年代:每个对象由简单的几何图单位组成 80年代:如何识别由简单物体构成的视觉空间 如果目标识别太难了,应该先进行图像分割. 可以使用图片中的特征来

spark 提供了两个机器学习库 MLlib 和 ML,MLlib 是 spark 第一个机器学习库,相比于 ML,它更加成熟 rdd 是 spark core 的数据抽象,dataframe 是 sparkSQL 的数据抽象, 而 MLib 的数据抽象包括 Vector.LabeledPoint.Rating Vector vector 是一个由 数值型数据 构成的带索引的 集合,确切的说是一个向量:索引从 0 开始: 从机器学习的角度将,一个 vector 代表一个 对象,vector 的元

声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 写在前面 记得在<Pattern Recognition And Machine Learning>一书中的开头有讲到:“概率论.决策论.信息论3个重要工具贯穿着<PRML>整本书,虽然看起来令人生畏…”.确实如此,其实这3大理论在机器学习的每一种技法中,或多或少都会出现其身影(不局限在概率模型). <PRML>书中原话:”This chapter also

首先,软工文档, 软工文档,也就是计划,设计,描述,使用软件的一些文件,它最大的特点就是固定不变,用来给不同的人和计算机来阅读.在期间,文档起到了桥梁的作用,看这张图很形象: 在这里在看一下国家统一规定的13个文档的相关知识.先看一下文档的分类: 各个文档的内容: 1,可行性研究报告:说明该软件开发项目的实现在技术上.经济上和社会因素上的可行性,评述为了合理地达到开发目标可供选择的各种可能实施的方案,说明并论证所选定实施方案的理由. 2, 项目开发计划:为软件项目实施方案制定出具体计划,应该包括

前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越来越大. 纵观IT行业的招聘岗位,机器学习之类的岗位还是挺少的,国内大点的公司里百度,阿里,腾讯,网易,搜狐,华为(华为的岗位基本都是随机分配,机器学习等岗位基本面向的是博士)等