《深度学习原理与TensorFlow实践》学习笔记（二）

最新推荐文章于 2025-10-24 18:30:03 发布
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#深度学习 #python

本文是《深度学习原理与TensorFlow实践》的学习笔记，重点介绍了TensorFlow的基础使用，包括环境准备、Kaggle Titanic数据集的分析与处理，以及TensorFlow在解决二分类问题中的应用。通过实例解析展示了如何使用TensorFlow构建逻辑回归模型，利用数据可视化和特征工程优化传统机器学习算法。同时提到了TFLearn和Keras这两个高级API库，以简化神经网络的构建。

TensorFlow基础使用

环境准备
TensorFlow安装
常用Python库介绍
  • NumPy (link)
  • pandas (link)
    • 高性能数据结构和数据分析工具，提供了一种高效的DataFrame结构，可以自动对齐、补全数据，免去了由于输入数据缺失导致的问题。
  • Matplotlib (link)
    • 功能强大的画图引擎，可以制作高质量的图表。
  • PIL (link)
    • 标准图片处理库，能够方便地读入和输出包括 jpg、png 等多种常见类型的图像文件，还能对图像做切割、翻转、添加文字等变换。
  • Jupyter Notebook (link)
    • 开源的交互式数据分析处理平台，以 Web 网页的形式创建和分享文档，并可以在文档中插入代码段，交互式的查看代码运行结果。
  • scikit-learn (link)
    • 机器学习工具库，封装了多种常用的分类、回归、聚类、数据将为、数据预处理等方法。
  • OpenCV (link)
    • 跨平台机器视觉工具库，包含大量计算机视觉基本算法和高级功能。
  • One Platfo
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Pytorch深度学习实战
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tensorflow63 《深度学习原理与TensorFlow实战》03 Hello TensorFlow
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深度学习原理与TensorFlow实践
自然语言处理
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深度学习原理与TensorFlow实践 王琛，胡振邦，高杰 著 ISBN：9787121312984 包装：平装 开本：16开 用纸：胶版纸 正文语种：中文 出版社:电子工业出版社 出版时间:2017-05-01
深度学习原理与TensorFlow实践3：数据读取
u012678060的博客
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一、各种类型的数据形式及其对应使用的库 csv、pkl（cPickle、Pickle）、json、xsl、html、xml —— pandas npy、npz（多个npy的压缩）——numpy hdf —— 跨平台高校读写 二、TFRecord数据处理 1. 转化为tfrecords格式 # csv->tfrecords def transform_to_tfrecord():...
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独家 | 10分钟带你上手TensorFlow实践（附代码）
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深度学习从入门到精通+TensorFlow案例演示：神经网络实践
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超短程序，示范如何撰写手写阿拉伯数字的辨识，要证明改版。构，包括多个输入层或多个输出层，也允许分叉，后续用到时。值，避免受极端值影响，借以矫正过度拟合的现象。执行结果：随着执行周期次数的增加，准确率越来越高，且验。执行结果：随着执行周期次数的增加，损失越来越低，验证数。的数据，因此，建议读者自己利用绘图软件亲自撰写测试。函数，因此，要单纯以数学方法求解几乎不可能，只能以优化。方法求得近似解，但是，只有凸集合的数据集，才保证有全局。学，我们只知道它威力强大，但如何实现较佳的准确率，依旧。
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