2020年6月8日
摘要：
反向传播（BPN）算法是神经网络中研究最多、使用最多的算法之一，它用于将输出层中的误差传播到隐藏层的神经元，然后用于更新权重。学习 BPN 算法可以分成以下两个过程： 正向传播：输入被馈送到网络，信号从输入层通过隐藏层传播到输出层。在输出层，计算误差和损失函数。 反向传播：在反向传播中，首先计算输出 阅读全文
摘要：
简单感知机是一个单层神经网络。它使用阈值激活函数，正如 Marvin Minsky 在论文中所证明的，它只能解决线性可分的问题。虽然这限制了单层感知机只能应用于线性可分问题，但它具有学习能力已经很好了。当感知机使用阈值激活函数时，不能使用 TensorFlow 优化器来更新权重。我们将不得不使用权重 阅读全文
摘要：
每个神经元都必须有激活函数。它们为神经元提供了模拟复杂非线性数据集所必需的非线性特性。该函数取所有输入的加权和，进而生成一个输出信号。你可以把它看作输入和输出之间的转换。使用适当的激活函数，可以将输出值限定在一个定义的范围内。如果 xi 是第 j 个输入，Wj 是连接第 j 个输入到神经元的权重，b 阅读全文
摘要：
最近十年以来，神经网络一直处于机器学习研究和应用的前沿。深度神经网络（DNN）、迁移学习以及计算高效的图形处理器（GPU）的普及使得图像识别、语音识别甚至文本生成领域取得了重大进展。神经网络受人类大脑的启发，也被称为连接模型。像人脑一样，神经网络是大量被称为权重的突触相互连接的人造神经元的集合。就像 阅读全文
摘要：
本节基于回归学习对 MNIST 数据集进行处理，但将添加一些 TensorBoard 总结以便更好地理解 MNIST 数据集。 MNIST由https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners提供。 大部分人已经对 MNIST 数据集很熟悉了， 阅读全文
摘要：
在 TensorFlow 实现简单线性回归的基础上，可通过在权重和占位符的声明中稍作修改来对相同的数据进行多元线性回归。在多元线性回归的情况下，由于每个特征具有不同的值范围，归一化变得至关重要。这里是波士顿房价数据集的多重线性回归的代码，使用 13 个输入特征。 波士顿房价数据集可从http://l 阅读全文
摘要：
本节将针对波士顿房价数据集的房间数量（RM）采用简单线性回归，目标是预测在最后一列（MEDV）给出的房价。 波士顿房价数据集可从http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston处获取。 本小节直接从 TensorFlow contrib 数据集加载数据。使用随机梯度下降 阅读全文
摘要：
大多数人了解 Pandas 及其在处理大数据文件方面的实用性。TensorFlow 提供了读取这种文件的方法。前面章节中，介绍了如何在 TensorFlow 中读取文件，本节将重点介绍如何从 CSV 文件中读取数据并在训练之前对数据进行预处理。本节将采用哈里森和鲁宾菲尔德于 1978 年收集的波士顿 阅读全文
摘要：
高中数学学过，函数在一阶导数为零的地方达到其最大值和最小值。梯度下降算法基于相同的原理，即调整系数（权重和偏置）使损失函数的梯度下降。在回归中，使用梯度下降来优化损失函数并获得系数。本节将介绍如何使用 TensorFlow 的梯度下降优化器及其变体。按照损失函数的负梯度成比例地对系数（W 和 b）进 阅读全文
摘要：
正如前面所讨论的，在回归中定义了损失函数或目标函数，其目的是找到使损失最小化的系数。本节将介绍如何在 TensorFlow 中定义损失函数，并根据问题选择合适的损失函数。声明一个损失函数需要将系数定义为变量，将数据集定义为占位符。可以有一个常学习率或变化的学习率和正则化常数。在下面的代码中，设 m 阅读全文
摘要：
回归是数学建模、分类和预测中最古老但功能非常强大的工具之一。回归在工程、物理学、生物学、金融、社会科学等各个领域都有应用，是数据科学家常用的基本工具。回归通常是机器学习中使用的第一个算法。通过学习因变量和自变量之间的关系实现对数据的预测。例如，对房价估计时，需要确定房屋面积（自变量）与其价格（因变量 阅读全文
摘要：
一、前言 前文说过我的设计师小伙伴的设计需求，他想做一个披头士乐队历年专辑的瀑布图。 通过搜索，发现网易云音乐上有比较全的历年专辑信息加配图，图片质量还可以，虽然有大有小。 我的例子怎么都是爬取图片？（谁让你总是跟设计师小伙伴一起玩耍。。。）看来图片对于设计师来说还是有着很深的情节，那就看他用这些图 阅读全文
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一、前言 前文介绍了PhatomJS 和Selenium 的用法，工具准备完毕，我们来看看如何使用它们来改造我们之前写的小爬虫。 我们的目的是模拟页面下拉到底部，然后页面会刷出新的内容，每次会加载10张新图片。 大体思路是，用Selenium + PhatomJS 来请求网页，页面加载后模拟下拉操作 阅读全文
摘要：
一、前言 在上一篇博文中，我们的爬虫面临着一个问题，在爬取Unsplash网站的时候，由于网站是下拉刷新，并没有分页。所以不能够通过页码获取页面的url来分别发送网络请求。我也尝试了其他方式，比如下拉的时候监控http请求，看看请求是否有规律可以模拟。后来发现请求并没有规律，也就是不能够模拟http 阅读全文
摘要：
一、前言 上一篇演示了如何使用requests模块向网站发送http请求，获取到网页的HTML数据。这篇来演示如何使用BeautifulSoup模块来从HTML文本中提取我们想要的数据。 update on 2016-12-28：之前忘记给BeautifulSoup的官网了，今天补上，顺便再补点Be 阅读全文
摘要：
一、前言 为什么要先说Requests库呢，因为这是个功能很强大的网络请求库，可以实现跟浏览器一样发送各种HTTP请求来获取网站的数据。网络上的模块、库、包指的都是同一种东西，所以后文中可能会在不同地方使用不同称谓，不要迷惑哦。 结合一个实例来讲解吧。我的一个设计师小伙伴常去一些设计类网站收集素材， 阅读全文
摘要：
一、前言 你是不是在为想收集数据而不知道如何收集而着急？ 你是不是在为想学习爬虫而找不到一个专门为小白写的教程而烦恼？ Bingo! 你没有看错，这就是专门面向小白学习爬虫而写的！我会采用实例的方式，把每个部分都跟实际的例子结合起来帮助小伙伴儿们理解。最后再写几个实战的例子。 我们使用Python来 阅读全文
