摘要：
一、代码 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_sp 阅读全文
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代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] #FangSong/黑体 FangSong/Kai 阅读全文
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代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt t = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) x = 16 * np.sin(t) ** 3 y = 13 * np.cos(t) - 5 * np.cos(2*t) - 阅读全文
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一、代码 # 损失函数：Logistic损失(-1,1)/SVM Hinge损失/ 0/1损失 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math plt.figure(figsize=(5,4)) x = np.linspa 阅读全文
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代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import math mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] #FangSong/黑体 阅读全文
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一、代码 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' #不想让警告的信息输出可以添加 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as 阅读全文
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一、MNIST 数据集简介 MNIST 数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由 60000 个训练样本和 10000 个测试样本组成，每个样本都是一张 28 * 28 像素的灰度手写数字图片，如下图所示： MNIST 数据集可在 http://yann.lecun.com/exdb/mnis 阅读全文
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为了使代码结构更加清晰，TensorBoard 图结构清楚，可以增加命名空间。 一、代码实例 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf def linear_regression(): wit 阅读全文
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在 TensorBoard 中观察损失模型的参数，损失值等变量的变化。 一、实现步骤 1.创建事件文件 file_writer = tf.summary.FileWrite('e:/events/test',graph=sess.graph) 2.收集变量 收集对于损失函数和准确率等单值变量使用 t 阅读全文
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一、Linear regression Establish a regression model based on the data,y=w1x1+w2x2+...+b,through the establishment of error between the real value and the 阅读全文