基于MNIST数据集使用TensorFlow训练一个包含一个隐含层的全连接神经网络
摘要:使用tensorflow训练了包含一个隐含层的全连接神经网络,并在MNIST数据集上得到了98.2%的准确率。
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2017-11-19 17:49
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基于MNIST数据集使用TensorFlow训练一个没有隐含层的浅层神经网络
摘要:本文使用tensorflow在mnist数据集上实现了一个只有输入层和输出层的浅层神经网络,并得到了92%左右的识别率。同时详细的给出了实现代码。
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2017-11-19 17:47
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使用Tensorflow操作MNIST数据
摘要:首先介绍了MNIST数据集的数据格式及相关知识,同时给出了MNIST数据集的下载链接,然后介绍了tensorflow集成了对MNIST数据的处理,并给出相关代码介绍了tensorflow中如何对MNIST数据集进行处理。
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2017-11-19 17:45
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使用Softmax回归将神经网络输出转成概率分布
摘要:本文详细介绍了如何将神经网络输出层使用softmax回归转成概率分布。便于后续使用交叉熵作为损失函数作为评判方法。
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2017-11-19 17:37
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K近邻(K Nearest Neighbor-KNN)原理讲解及实现
摘要:通过举例说明了K近邻(KNN)算法的原理,同时给出了算法的实现代码
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2017-11-19 17:31
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Bisecting KMeans (二分K均值)算法讲解及实现
摘要:本文详细讲解了Bisecting KMeans(二分K均值)算法的原理,同时给出了Bisecting KMeans(二分K均值)算法的python实现。
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2017-11-19 17:25
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KMeans (K均值)算法讲解及实现
摘要:本文详细讲解了KMeans(K均值)算法的原理,分析了KMeans算法是使用场景及优缺点,同时给出了KMeans算法的python实现。
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2017-11-19 17:24
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主成分分析(PCA)特征选择算法详解
摘要:真实的训练数据总是存在各种各样的问题: 1、 比如拿到一个汽车的样本,里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征,也有“英里/小时”的最大速度特征,显然这两个特征有一个多余。 2、 拿到一个数学系的本科生期末考试成绩单,里面有三列,一列是对数学的兴趣程度,一列是复习时间,还有一列是考试成绩。我们知
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2016-04-26 15:56
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scikit-learn中的主成分分析(PCA)的使用
摘要:1、函数原型及参数说明 参数说明: n_components: 意义:PCA算法中所要保留的主成分个数n,也即保留下来的特征个数n 类型:int 或者 string,缺省时默认为None,所有成分被保留。 赋值为int,比如n_components=1,将把原始数据降到一个维度。 赋值为string
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2016-04-26 09:50
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Windows下单机安装Spark开发环境
摘要:机器:windows 10 64位。 因Spark支持java、python等语言,所以尝试安装了两种语言环境下的spark开发环境。 1、Java下Spark开发环境搭建 1.1、jdk安装 安装oracle下的jdk,我安装的是jdk 1.7,安装完新建系统环境变量JAVA_HOME,变量值为“
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2016-02-25 14:36
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在windows上安装scikit-learn开发环境
摘要:最后修改于:2017-2-8 操作系统:Windows 10 64位 1、安装python 前往https://www.python.org/downloads/下载对应操作系统的版本,笔者下载了64位的python 2.7.13,下载完直接点击安装。 安装完需要将安装路径添加到系统Path环境变量
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2016-02-20 11:44
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线性回归与梯度下降算法
摘要:线性回归与梯度下降算法 作者:上品物语 转载自:线性回归与梯度下降算法讲解 知识点: 线性回归概念 梯度下降算法 l 批量梯度下降算法 l 随机梯度下降算法 l 算法收敛判断方法 1.1 线性回归 在统计学中,线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或
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2014-09-02 17:03
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