xiaoerlaigeid的博客

自从上个学期中间开始接触机器学习到现在已经有大概4个多月左右了，也算是渐渐踏入了机器学习这个‘坑’。 先谈下自己对于机器学习的感受，在我最早没有接触之前，对于机器学习算法是敬而远之的，因为总是觉得这些太过于高深了，以至于不是本科生能够所理解的。但是也是出于机缘巧合，也是出于自己对于这方面的好奇心，在网上开始找寻一些机器学习相关算法资料。 当时最早是从神经网络看起的，并没有去找NG、或

今天先大致讲下机器学习的理论基础，基础术语和一些概念性的定义解释等。 首先是基础术语： （1）数据集（data sets）：是一个记录关于一个事件或者对象的集合，也就是我们的所需要的数据的一个集合，包括特征（feature）或者属性（attribute）等，当然如果是监督学校的话也包括标签（label）。 （2）特征向量（feature vect

最近这些天需要使用tensoflow，之前一直说要学习，但是都由于各种原因没有提上日程，所以趁着最近要使用来学习下。其实怎么说呢，tensorflow的入门很容易，最重要的还是对于神经网络的理解。import tensorflow as tfdef add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): with t

minist数据# load MNIST dataimport input_datamnist = input_data.read_data_sets("Mnist_data/", one_hot=True)# start tensorflow interactiveSessionimport tensorflow as tfsess = tf.InteractiveSession()# w