2017 年 8月随笔档案 - FANG_YANG

摘要：这篇博客将用tensorflow实现CNN卷积神经网络去训练MNIST数据集，并测试一下MNIST的测试集，算出精确度。阅读全文

posted @ 2017-08-30 20:50 FANG_YANG 阅读(9879) 评论(4) 推荐(4) 编辑

CNN初探

摘要：这篇博客主要讲解卷积神经网络（CNN）的历史、模块、特点和架构等等阅读全文

posted @ 2017-08-29 22:04 FANG_YANG 阅读(90597) 评论(1) 推荐(14) 编辑

摘要：这篇博客将利用神经网络去训练MNIST数据集，通过学习到的模型去分类手写数字。阅读全文

posted @ 2017-08-26 20:34 FANG_YANG 阅读(5667) 评论(2) 推荐(3) 编辑

摘要：这篇博客将介绍tensorflow当中一个非常有用的可视化工具tensorboard的使用，它将对我们分析训练效果，理解训练框架和优化算法有很大的帮助。阅读全文

posted @ 2017-08-25 18:49 FANG_YANG 阅读(154568) 评论(3) 推荐(8) 编辑

摘要：这篇博客将一步步构建一个tensorflow的神经网络去拟合曲线，并将误差和结果可视化。阅读全文

posted @ 2017-08-24 20:48 FANG_YANG 阅读(4518) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：这篇notebook将一步步构建一个tensorflow回归的例子，并讲述其中的一些基础知识。阅读全文

posted @ 2017-08-20 13:17 FANG_YANG 阅读(4196) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第6章机器学习系统的设计，Andrew用他的丰富经验讲述了如何有效、耗时少地实现一个机器学习系统，内容包括误差分析，误差度量，查准率和查全率等等阅读全文

posted @ 2017-08-18 21:56 FANG_YANG 阅读(738) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第五章应用机器学习的建议，主要介绍了在测试新数据出现较大误差该怎么处理，这期间讲到了数据集的分类，偏差，方差，学习曲线等概念，帮助我们去理解结果，然后做出相应的措施。阅读全文

posted @ 2017-08-16 00:06 FANG_YANG 阅读(994) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：这篇博客主要记录Andrew Ng课程第四章和第五章的神经网络，主要介绍前向传播算法，反向传播算法，神经网络的多类分类，梯度校验，参数随机初始化，参数的更新等等阅读全文

posted @ 2017-08-15 16:17 FANG_YANG 阅读(1503) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：这篇博客主要记录Andrew Ng课程第三章正则化的笔记，主要介绍了线性回归和逻辑回归中，怎样去解决欠拟合和过拟合的问题阅读全文

posted @ 2017-08-15 15:44 FANG_YANG 阅读(625) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第二章逻辑回归的笔记，主要介绍了梯度下降法，逻辑回归的损失函数，多类别分类等等阅读全文

posted @ 2017-08-15 13:33 FANG_YANG 阅读(840) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第一章线性回归的笔记，主要介绍了梯度下降法，正规方程，损失函数，特征缩放，学习率的选择等等阅读全文

posted @ 2017-08-15 13:19 FANG_YANG 阅读(1077) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：这篇notebook是关于机器学习中logistic回归，内容包括基于logistic回归和sigmoid分类，基于最优化方法的最佳系数确定，从疝气病症预测病马的死亡率。阅读全文

posted @ 2017-08-15 11:50 FANG_YANG 阅读(2929) 评论(2) 推荐(0) 编辑

摘要：这篇博客是关于机器学习中基于概率论的分类方法--朴素贝叶斯，内容包括朴素贝叶斯分类器，垃圾邮件分类，解析RSS源数据以及用朴素贝叶斯来分析不同地区的态度. 阅读全文

posted @ 2017-08-02 22:36 FANG_YANG 阅读(6062) 评论(4) 推荐(1) 编辑

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