当回首往事的时候，不会因虚度年华而悔恨，也不会因碌碌无为而羞愧。

词典情感分析与主题挖掘

《实战》tensorflow搭建神经网络完成图像分类任务1.模型概述2 基本参数设置3. 基本模型构建3.1 神经网络模型3.2 优化器与损失函数3.3 迭代优化4. 双层的神经网络1.模型概述本次任务主要是通过构建一个双隐藏层的单元的神经网络，完成对于Mnist图像数据集的分类任务。Mnist的数据集的数据维度为28281的一个图像数据，将数据传入到一个基础的神经网络中，通过前向和反向传播，修正模型的参数，将最终结果映射到一个一个softmax的函数中，输出对当前10个类别的预测的概率值。需要将

基于tensorflow搭建逻辑回归模型1. 用Mnist数据集进行逻辑回归任务1. 用Mnist数据集进行逻辑回归任务本次实战，主要要学习完成，通过tesorflow搭建一个逻辑回归模型，通过逻辑回归模型，来完成Mnist数据集的分类任务。Mnist数据集，在tensorflow中就有，需要将其下载下来，导入相应的包。import numpy as npimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltfrom tensorflow.

用Tensorflow 实现线性回归1.生成样本数据x_data,和y_data2. 构建预测模型3.迭代进行训练，获取最佳的w和b1.生成样本数据x_data,和y_data本次案例主要是通过学习的tensorflow实现找到最佳的w和b的拟合曲线首先通过随机函数生成一个在一定范围内的随机数，作为一个x构建目标函数的f（x），通过f（x）去拿到一个实际的一个y的值我们先假设这个目标函数的表达式为 y = 0.3*x + 0.1 ,通过梯度下降，拟合出最合适的w和bimport tensorfl