摘要：
最近邻模型，更为常见的是k-最近邻模型，是一种常见的机器学习模型，原理如下： KNN算法的前提是存在一个样本的数据集，每一个样本都有自己的标签，表明自己的类型。现在有一个新的未知的数据，需要判断它的类型。那么通过计算新未知数据与已有的数据集中每一个样本的距离，然后按照从近到远排序。取前K个最近距离的 阅读全文
摘要：
import库，加载mnist数据集。 设置学习率，迭代次数，batch并行计算数量，以及log显示。 这里设置了占位符，输入是batch * 784的矩阵，由于是并行计算，所以None实际上代表并行数。输出是10类，因为mnist数据集是手写数字0-9，所以分成10类是很正常的。 W和b是变量。 阅读全文
摘要：
首先呢，进行import，对于日常写代码来说，第二行经常写成：import numpy as np，这样会更加简洁。第三行import用于绘图。 定义了学习率、迭代数epoch，以及展示的学习步骤，三个参数。 同时给出了训练用的原始数据，n_samples用来记录一共有多少数据。 这里指明了计算图的 阅读全文
摘要：
众所周知我暂时弃掉了那个音乐生成的坑，原因是我的代码写得还不够纯熟…… 现在我找到了一个项目，用来从代码基础开始补起，同时写下学习笔记。 项目地址：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples 首先最基础的第0章我们就跳过了，这个不涉及Te 阅读全文