kittimzhe的博客

Tensorflow（1.x版本）核心概念Graph和Session  Data Flow Graph [数据流图]  计算定义≠执行计算  计算的定义和执行，被很好地分离开了  模型跑起来，需要2步:   描绘整幅图(定义计算)   在session当中执行图中的运算Tensorflow  Tensor + Flow  张量在图中通过运算(op)进行传递和变换Tensor是什么？  在tensorflow里，可以将tensor[张量]理解成一个n维的矩阵：0-d ten

花式索引切片import numpy as npa = np.arange(10)print("a:{}".format(a))print("a[2:7:2]结果:{}".format(a[2:7:2]))结果：a:[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]a[2:7:2]结果:[2 4 6]解析：索引范围是2到7(不包含7)切片步长是2最终结果：impor...

1逻辑回归知识点小结分类问题的一些例子判断一封电子邮件是否是垃圾邮件判断一次金融交易是否是欺诈判断一个肿瘤是良性还是恶性假说表示逻辑回归模型的假设是：hθ(x)=g(θTX)h_{\theta}(x)=g\left(\theta^{T} X\right)hθ​(x)=g(θTX)X 特征向量g 逻辑函数sigmoid functionsigmoid function...

本文转自：木子章的博客Jupyter有三种cell类型：Code(编辑代码，运行后显示代码运行结果) Markdown(编写Markdown文档，运行后输出Markdown格式的文档) Raw NBConvert(普通文本，运行不会输出结果)Jupyter支持两种模式： 编辑模式(Enter) 命令模式下回车Enter或鼠标代码块进入编辑模式 可以操作代码或文本，进行剪...

1.1监督学习&无监督学习1.1.1监督学习Supervised learning定义:从标注数据中学习预测模型的机器学习问题。标注数据：表示输入输出的对应关系，预测模型对给定的输入产生对应的输出。本质：监督学习的本质是学习输入输出的映射的统计规律。监督学习的例子：房价预测 肿瘤良性预测问题房价预测（回归）肿瘤是否为良性预测（分类）1.1.2无监督学习...

在机器学习中，线性回归、逻辑回归问题总是绕不开代价函数。本文将从代价函数的个人理解，均方误差代数函数作用原理以及在线性回归问题中为什么选择均方误差代数函数阐述。1、代价函数的理解：代价函数：真实的值与预测的值之间的偏差，由于偏差有可能正有可能负，因此使用均方差来表示。代价函数的目的即用于找到最优解。损失函数Loss Function：定义在单个样本上，算的是一个样本的误差。代价函数Cost...