figo8875的专栏

2019.3.16最近看了一些机器学习的视频和python深度学习的书籍，但最后还是发现直接看tensorflow框架的书来得直白。以下主要是书中的一些要点记录。0、张量：在tensorflow中所有的数据都通过张量表示，张量可以理解为多维数组。0阶张量为标量，就是一个数；1阶张量为向量；n阶张量为n维数组。张量主要由3个属性：名字(name)、维度(shape)、类型(type)1、...

整个实现的代码和主要过程已经在前面使用Tensorflow进行数字（字母）验证码训练和预测中体现了，但是我没有系统总结过。这篇文章是对使用TensorFlow进行验证码识别的主要思路的梳理，以及对关键处理技术的解析。 其实主要的思路还是传统的机器学习思路，即：准备训练集、提取特征、使用定义好的神经网络结构进行训练生成训练模型；对预测集进行特征提取，再使用模型预测。...

1、步骤可以参考这篇文章：https://blog.youkuaiyun.com/haishiluoshen/article/details/83413568其中包含了所需的软件和地址（但可能与我的电脑并不相配，我的GTX1050TI的）Python：这里使用的Python3.6，Anaconda包括了Python和一些相对应的库，非常方便使用，所以这里使用的是相对应的版本为Anaconda3 5.1...

主要是研究SVM算法的时候涉及到了拉格朗日乘子法，由于是大学数学的内容，开始看懂，也不高兴认真去看。后来发现绕不开，于是打算认真去研究下。主要还是百度百科（https://baike.baidu.com/item/%E6%8B%89%E6%A0%BC%E6%9C%97%E6%97%A5%E4%B9%98%E5%AD%90%E6%B3%95/1946079）的解释提点到了我，而且我发现这些公式如果不...

梯度下降的场景假设 梯度 梯度下降算法的数学解释 梯度下降算法的实例 梯度下降算法的实现 Further reading本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降算法的基本思想，进而从数学上解释梯度下降算法的原理，最后实现一个简单的梯度下降算法的实例！梯度下降的场景假设梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(i....