timothytt的博客

# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 2018/3/7 12:43# @Author : timothy''' 一个完整的tensorflow demo input layer nodes num: 2 hidden layer nodes num: 3 output layer nodes num: 1 数据集：n...

预测目标在讨论生成模型和判别模型之前，我们先回顾一下机器学习要解决的两类问题。 假设x是输入的特征(feature)，y是预测的结果(分类是label，回归是value)。   1.分类：P(y|x) ，即根据输入特征求目标分类。   2.回归：y=f(x)，即根据输入特征直接求值。 由于分类问题和回归可以相互转化，下文我们以分类为例。判别模型判别模型直接求解条件概率...

程序分为两部分 inference 定义了cnn的前向传播过程 train通过梯度下降逐渐减小误差# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 2018/3/31 15:08# @Author : timothy''' 使用CNN进行mnist手写数字识别 输入：28*28*1 卷积层：卷积核大小：5*5，深度为32，步长为1，...

# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 2018/3/26 16:40# @Author : timothy''' mnist手写数字识别 输入：像素为【28*28】的图片 输出：数字【0-9】的预测值 隐层神经元数目：500 方法：使用滑动平均的随机梯度下降 损失函数：交叉熵加L2正则项 其它：学习率指数衰减'''import tens...

除了用法稍有不同外，二者本质区别在于，当出现name冲突时处理不同。1. tf.Variable() 方法例：我们让两个变量name相同，看tensorflow怎么处理。 输入：var1 = tf.Variable(initial_value=0.0, name="var")var2 = tf.Variable(initial_value=0.1, name="var")pr...

本文给出了python机器学习包sklearn回归方法，和评价指标。 下面是本demo的参与预测的特征，和预测目标。 特征：两个数值型数据gamma和max_lambda 预测目标：一个数值型数据beta评测指标遍历了所以sklearn的评测指标：explained_variance_score  # 解释方差，越接近1越好r2_score          # ...