千殇的博客

tensorflow 中文文档学习import tensorflow as tf import numpy as np x_data = np.float32(np.random.rand(2,100)) y_data = np.dot([0.1,0.2],x_data)+0.3 # construct liner_model 这里写中文会出错的(注释也不行) 如果写中文 加上utf-8 #

Tensorflow从头学(一)——支持向量机(1) 本文所有内容是参考《Tensorflow机器学习实战指南》 线性的支持向量机模型 支持向量机是一种二分的分类方法，它和逻辑回归回归的主要区别在于，真正起关键作用的点只是在分界线上的点。逻辑回归试图找到回归直线来最小化点到直线的距离，支持向量机试图最大化分类间隔。 首先给出支持向量机的超平面方程： Ax−b=0Ax - b = 0Ax−b=0 其...

Tensorflow从头学(一)——支持向量机(2) 本文所有内容是参考《Tensorflow机器学习实战指南》 非线性的支持向量机模型 本文将接上文继续非线性的支持向量机。当数据集中的点无法使用一个平面分割开的时候，我们就需要构造非线性的函数来解决问题，由此我们引入了核函数的概念。 为什么要引入核函数 如果数据的点不能被线性分割开，那么函数ATx+b=0A^Tx + b = 0ATx+b=0将无...