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RSS订阅原创 Normalization and Standardization（归一化 & 标准化）
归一化和标准化基本上是在机器学习里为了统一数据尺度的概念归一化normalization： xi−xminxmax−xmin \frac{x_i-x_{min}} {x_{max}-x_{min}} xmax−xminxi−xmin将数据压缩到 [0,1]标准化standardization：x−mean(x)std(x) \frac{x- mean(x)} {std(x)}std(x)x−mean(x)优缺点假设有 1， 20， 500 三个数normalization：
2021-03-08 13:11:31
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原创 tensorflow模型代码框架
模型训练和评估的一个通用的代码框架import tensorflow as tf# 初始化变量和模型参数，定义训练闭环中的运算def inference(X): # 计算推断模型在数据 X 上的输出，并将结果返回def loss(X, Y): # 依据训练数据 X 及其期望输出 Y 计算损失def inputs(): # 读取或生成训练数据 X 及其期望输出 Ydef train(total_loss): # 依据计算的总损失训练或调整模型参数def evaluat
2020-11-11 19:18:37
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2020-11-11 17:44:48
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原创 TensorFlow 概念的解析（i.e. 缘由）
TensorFlow 基本概念解析—— TensorFlow Machine Learning CookbookTensorFlow 中的基本概念解析声明张量tensorflow 中的主要数据结构，用来操作计算图。可以把变量或者占位符声明为张量。一旦创建好张量，就可以通过 tf.Varaiable() 函数封装张量作为变量，更多细节如下。创建张量并不一定得用 tensorflow 的内建函数，可以使用 tf.convert_to_tensor() 函数将任意 numpy 数组转换为 pyth
2020-11-10 20:56:12
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原创 TensorFlow 模型的运行机制
了解 TensorFlow 模型的运行机制tensorflow 的运行机制属于“定义”于“运行”相互分离。从操作层面可以认为是 模型构建 和 模型运行。在模型构件中，需要了解几个概念：张量（tensor）：数据，N维向量变量（variable）：模型参数，通过不断训练得到的值占位符（placeholder）：输入变量的载体图中的节点操作（operation，op）：执行相关计算，从而获取新的 tensor上述定义的内容都是在一个叫做“图”的容器中完成的。关于“图”，有以下几点需要注意理解：
2020-11-10 20:04:01
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空空如也
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