随笔分类 - 机器学习基础
摘要：1、下载6000张调度系统验证码图片，手动新增csv表，那6000张验证码图片进行关联目标值 import requests,time for i in range(6000): src_url='url/jcaptcha.jpg' response=requests.get(src_url) pr
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摘要：实现流程 1、准备数据 2、全连接结果计算 3、损失优化（梯度下降） 4、模型评估（计算准确性） 5、加入tensorboard图 6、使用训练后的模型进行预测 1 def full_connect(): 2 #使用占位符时，tersorflow2.X以上会出现tf.placeholder() is
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摘要：Rosenbaltt在1957年，于Cornell航空实验室所发明的一种人工神经网络。 ”神经网络“听上去名字特别高大上，以下从简单的数学原理来说明神经网络之感知机，通俗理解神经网络_知感机雏形。知感机也称神经网络的神经元。 感知机：有n个输入数据，通过权重与各数据之间的计算和，比较激活函数结果，得
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摘要：以上一篇简单的线性方程梯度下降代码为例 第1步：收集变量 #收集损失tensortf.compat.v1.summary.scalar(name='losses',tensor=loss)#收集高维度的变量参数tf.compat.v1.summary.histogram(name='weight',
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摘要：本案例演示梯度下降如何求线性方程的解。 求出w和b值，即找到了x与y的关系，即能通过x预测y值。 思路： 第1步：生成训练数据x,y_true。 训练数据x为一组按正态分布随机的数据 训练数据y，按y_true=0.7x+0.8 (假设实际w值=0.7,b=0.8） 第2步：定义预测的权重w,偏置b
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摘要：机器学习是从数据中自动分析获是规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测。 利用好现成的框架技术。 常使用TensorFlow框架 推荐阅读以下书籍。 机器学习 首先最基础的要有”数据“。 数据类型 离散型数据：由记录不同类别个体的数目所得到的数据，又称计数据，所有这些数据全部都是整数，且不可再细分
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