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机器学习原理

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深度学习（3）——用tensorflow实现机器学习算法1实现线性回归实现逻辑回归

深度学习 tensorflow 机器学习编程算法线性回归

前言：主要用TensorFlow实现线性回归和逻辑回归这两个机器学习算法，就当对TensorFlow的一个应用了吧 1实现线性回归直接上代码吧，注释和步骤直接在代码里面了 # 1. 构造一个数据 np.random.seed(28) N = 100 x = np.linspace(0, 6, N) + np.random.normal(loc=0.0, scale=2, size=N) y = 14 * x - 7 + np.random.normal(loc=0.0, scale=5.0, size=N

2018-07-04

5600

深度学习（1）——tensorflow简介什么是TensorFlow？什么是数据流图？安装基本概念示例变量的更新操作

深度学习 tensorflow python numpy

前言：主要介绍TensorFlow的基础知识，深度学习的基本知识将在后面进行一一介绍什么是TensorFlow？可以拿python最经典的计算包numpy来进行比较，和numpy类似，用于数据计算，常用于开发深度学习框架。为了更好理解它，从以下几个方面介绍： 1.TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。 2.从命名来理解：Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算。Tensorflow运行过程就是张量从图

2018-06-20

3.6K0

深度学习（2）——tensorflow可视化TensorFlow变量作用域TensorFlow可视化示例

深度学习 tensorflow scala

前言：主要介绍一下，TensorFlow变量作用域和可视化，变量作用域能更好底可视化展示数据流图 TensorFlow变量作用域通过tf.Variable我们可以创建变量，但是当模型复杂的时候，需要构建大量的变量集，这样会导致我们对于变量管理的复杂性，而且没法共享变量(存在多个相似的变量)。针对这个问题，可以通过TensorFlow提供的变量作用域机制来解决，在构建一个图的时候，就可以非常容易的使用共享命名过的变量。变量作用域机制在TensorFlow中主要通过两部分组成： tf.get_va

2018-06-20

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