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RSS订阅原创 2020-09-10
python tf学习(四) 实现神经网络手写数字识别import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data import read_data_sets# 规定神经网络的规格(神经网络手写数字识别)输入的shape(None, 784)# 规定2层, 每层256个神经元(神经元的个数一般为2的幂次方)# 第一层 X(None, 784) * W1 (784, 256) + b1(256)
2020-09-10 11:25:37
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原创 2020-09-10
python tf学习(三) 手动实现logistic逻辑斯蒂算法手写数字识别import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data import read_data_sets# 实现机器学习算法的三个步骤# 1. 找到目标函数 : 逻辑斯蒂函数 1/ (1 + e^-θX)# 2. 找到损失函数: 交叉熵损失. ∑pk.log(1/qk)# 3. 找到让损失最小的时候的系数, 梯度下降法#
2020-09-10 09:03:07
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原创 2020-09-09
python tf学习(二) 手动实现KNN算法手写数字识别import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data import read_data_setsfrom pandas import Seriesdigits = read_data_sets('./')X_train, y_train = digits.train.next_batch(5000)X_test, y_test = digi
2020-09-09 16:44:21
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原创 2020-09-09
tensorflow框架学习(一)手动实现线性回归import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.linear_model import LinearRegression# 产生数据x = np.linspace(-5, 5, 20)y = np.linspace(-5, 5, 20)x += np.random.randn(20)y += np.random.ra
2020-09-09 12:54:15
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空空如也
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