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机器学习之聚类、回归、分类算法
机器学习从学习的种类分为“无监督学习”(不对样本数据做任何标记甚至是过程干预)和“有监督学习”(总结训练样本向量与标签的映射关系)。一。聚类:是非常典型的无监督学习的一种。聚类的行为本源还是人自身。聚类是通过划分一个个范围,把输入样例进入符合条件的范围,通过映射关系输出一个合理的结果。类比于人类的行为,我们分的清猴子和汽车,猴子的种类很多,他们有些行为、样貌迥异,但是我们却不会把他们和汽车...原创 2018-08-21 10:12:43 · 2580 阅读 · 0 评论 -
人工智能搜索策略
一。状态空间盲目搜索1. 广度优先搜素(Breadth-First-Search) 2.深度优先搜素(Depth-First-Search) 二。状态空间启发搜索 BFS像一个胆小的孩纸,遇到困难会尝试每一种解决方法,DFS,像一个胆大的孩纸,遇到困难会选择一种解决方法进行实践,直到解决或者实践失败。这两种方法都不适合人工智能。适用于人工智能的启发性搜索-A*搜索:启发性...原创 2018-10-15 20:27:12 · 2817 阅读 · 0 评论 -
tensorflow基础学习
一。声明变量:tf.Variablew1 = tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=1),name="w1")二。初始化变量1.单个初始化 sess = tf.Session() sess.run(w1.initializer) sess.run(w...原创 2018-11-09 22:50:45 · 131 阅读 · 0 评论 -
Mac下anaconda3启动tensorflow和tensorboard
启动tensorflow:cd /cd anaconda3/bin/jupyter-notebook启动tensorboard:cd /cd anaconda3/tensorboard --logdir=log/02或者是启动指定的日志文件02在python代码中需要写入log文件:import tensorflow as tftf.reset_defaul...原创 2019-04-19 11:08:21 · 687 阅读 · 0 评论