摘要：
数据的特征选择 数据的特征选择 降维本质上是从一个维度空间映射到另一个维度空间，特征的多少别没有减少，当然在映射的过程中特征值也会相应的变化。举个例子，现在的特征是1000维，我们想要把它降到500维。降维的过程就是找个一个从1000维映射到500维的映射关系。原始数据中的1000个特征，每一个都对 阅读全文
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数据的特征抽取 数据的特征抽取 现实世界中多数特征都不是连续变量，比如分类、文字、图像等，为了对非连续变量做特征表述，需要对这些特征做数学化表述，因此就用到了特征提取. sklearn.feature_extraction提供了特征提取的很多方法 分类特征变量提取 我们将城市和环境作为字典数据，来进 阅读全文
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数据的特征预处理 数据的特征预处理 单个特征 （1）归一化 归一化首先在特征（维度）非常多的时候，可以防止某一维或某几维对数据影响过大，也是为了把不同来源的数据统一到一个参考区间下，这样比较起来才有意义，其次可以程序可以运行更快。 例如：一个人的身高和体重两个特征，假如体重50kg，身高175cm, 阅读全文
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Scikit-learn与特征工程 Scikit-learn与特征工程 Scikit-learn与特征工程 “数据决定了机器学习的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限”，这句话很好的阐述了数据在机器学习中的重要性。大部分直接拿过来的数据都是特征不明显的、没有经过处理的或者说是存在很多无用的数据，那么需 阅读全文
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数据的来源与类型 数据的来源与类型 大部分的数据都来自已有的数据库，如果没有的话也可以交给很多爬虫工程师去采集，来提供。也可以来自平时的记录，反正数据无处不在，大都是可用的。 数据的类型 按照机器学习的数据分类我们可以将数据分成： 标称型：标称型目标变量的结果只在有限目标集中取值，如真与假(标称型目 阅读全文
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分布式Tensorflow 分布式Tensorflow Tensorflow的一个特色就是分布式计算。分布式Tensorflow是由高性能的gRPC框架作为底层技术来支持的。这是一个通信框架gRPC(google remote procedure call)，是一个高性能、跨平台的RPC框架。RPC 阅读全文
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什么是机器学习 机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究是从以“推理”为重点到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点，一条自然、清晰的脉络。机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测的 阅读全文
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训练以及高级会话函数 训练以及高级会话函数 主训练逻辑 我们将在cifar_train.py文件实现主要训练逻辑。在这里我们将使用一个新的会话函数，叫tf.train.MonitoredTrainingSession 优点： 1、它自动的建立events文件、checkpoint文件，以记录重要的信 阅读全文
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分布式接口 分布式接口 创建集群的方法是为每一个任务启动一个服务，这些任务可以分布在不同的机器上，也可以同一台机器上启动多个任务，使用不同的GPU等来运行。每个任务都会创建完成一下工作 1、创建一个tf.train.ClusterSpec，用于对集群中的所有任务进行描述，该描述内容对所有任务应该是相 阅读全文
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多分类图像识别案例 多分类图像识别案例 CIFAR-10 CIFAR-10数据集由10个类别的60000 32x32彩色图像组成，每个类别有6000张图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。数据集分为五个训练集和一个测试集，每个集有10000个图像。测试集包含来自每个类的正好1000个随 阅读全文
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模型接口建立 模型接口的建立 我们将模型接口都放在cifar_omdel.py文件当中，设计了四个函数，input()作为从cifar_data文件中数据的获取，inference()作为神经网络模型的建立，total_loss()计算模型的损失，train()来通过梯度下降训练减少损失 input 阅读全文
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图像识别卷积网络实现案例 Mnist数据集卷积网络实现 前面在MNIST上获得92％的准确性是不好的，对于CNN网络来说，我们同样使用Mnist数据集来做案例，这可以使我们的准确率提升很多。在感受输入通道时不是那么明显，因为是黑白图像的只有一个输入通道。那么在Tensorflow中，神经网络相关的操 阅读全文
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网络优化改进 网络优化改进 网络优化的方法有很多，在这里我们使用其中一种优化方式。在我们的模型训练时候，会有一个重要的因素需要设定，就是学习率。那么在手动设定学习率的时候不一定准确。 这种人为的设定对于模型的输出影响较大。所以在这里引入了一种自动更新学习率的函数。 指数衰减学习率exponentia 阅读全文
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多分类图像识别案例 多分类图像识别案例 CIFAR-10 CIFAR-10数据集由10个类别的60000 32x32彩色图像组成，每个类别有6000张图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。数据集分为五个训练集和一个测试集，每个集有10000个图像。测试集包含来自每个类的正好1000个随 阅读全文
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卷积神经网络与图像识别 我们介绍了人工神经网络，以及它的训练和使用。我们用它来识别了手写数字，然而，这种结构的网络对于图像识别任务来说并不是很合适。本文将要介绍一种更适合图像、语音识别任务的神经网络结构——卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)。说卷积神经 阅读全文