随笔分类 - ML
摘要：卷积网络一般是指有卷积层的网络，英文名简写为CNN。 一般用卷积神经网络来处理图片。因为一张图片中的信息量往往很大，需要通过卷积层来将所有信息中的关键特征提取出来，然后再将化简后的特征传入后续的网络进行学习。卷积层的作用是利用卷积核将图片卷积化。 匹配过程 卷积核是一个n*n的矩阵，矩阵中的元素组合
阅读全文
摘要：使用人工智能判断imdb电影评论网站上的评论是好评还是恶评。 这些评论都是英文的，这时候我们需要将文字转换成对应的数字，神经网络才能对这些数字进行计算和分析。不过，keras已经把这些工作都做好了，它为这些评论中的单词设立了一个字典 有了这个字典之后，keras把原评论中的单词变成了单词对应数字组成
阅读全文
摘要：“识别手写数字”被称为“人工智能”中的“hello world”。 前置知识 图片数据形式 用shape()查看数据形状。 第一个数字为数据项数。一项数据代表一张图片，称为一个样本。 第2、3个数字表示数据形式，是一个什么形状的矩阵。矩阵中的数字值代表了这张正方形图片中对应位置的像素值，像素值为 0
阅读全文
摘要：跑一个简短的程序 from tensorflow import keras from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation from tensor
阅读全文
摘要：人工智能 人类的大脑之所以被称为智能，是因为它拥有学习和分析的能力，我们可以通过观察身边的事物来学习他们的规律，然后根据这个规律对未知结果的问题给出答案。 “对未知结果的问题给出答案”这件事按照数学思想来分类，可以分为“预测”问题和“分类”问题。 在大多数情况下，生活中的问题的都可以逻辑化简为“预测
阅读全文
摘要：参考：TensorFlow 入门 TensorFlow 是什么 TensorFlow 是一个深度学习库，由 Google 开源，可以对定义在 Tensor(张量)上的函数自动求导。 Tensor(张量) 意味着 N 维数组，Flow(流) 意味着基于数据流图的计算，TensorFlow 即为 张量从
阅读全文
摘要：导入数据探索的工具包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from scipy import stats # python通过调用 warning s
阅读全文
摘要：在 scikit-learn 中，一共有3个朴素贝叶斯的分类算法类。分别是 GaussianNB、MultinomialNB 和 BernoulliNB。其中 GaussianNB 就是先验为高斯分布（正态分布）的朴素贝叶斯，MultinomialNB 就是先验为多项式分布的朴素贝叶斯，而 Bern
阅读全文
摘要：1、【原文】今日头条算法推荐系统，主要输入三个维度的变量。一是内容特征，图文、视频、UGC小视频、问答、微头条等，每种内容有很多自己的特征，需要分别提取；二是用户特征，包括兴趣标签、职业、年龄、性别、机型等，以及很多模型刻画出的用户隐藏兴趣。三是环境特征，不同的时间不同的地点不同的场景（工作/通勤/
阅读全文
摘要：Epoch 迭代次数 当一个完整的数据集经过神经网络一次，并返回一次，这个过程称为一个epoch。 即：1个epoch = 使用训练集中的全部样本训练一次 = 所有训练样本的一个正向传递 & 一个反向传递 每一个epoch都需打乱数据的顺序，以使网络受到的调整更具有多样性。 为什么需要多个epoch
阅读全文
