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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

pytorch基础笔记pytorch的windoows下安装pytorch的使用Dynamic Computation Graph用pytorch实现线性回归

pytorch 线性回归 python numpy

pytorch的windoows下安装 Step1：通过百度云下载安装包 Amazon Cloud(py36)或者百度云(py36)或百度云(py35) Step2：构建虚拟环境（打开CMD命令提示符窗口，输入下列命令） conda create -n test python=3.6 activate test Step3：安装相应的包 conda install numpy mkl cffi conda install --offline path/to/tar/pytorch-0.1.12-py3X_0

2018-06-19

7880

我的机器学习线性代数篇观点向量矩阵行列式矩阵的初等变换向量组线性方程组特征值和特征向量几个特殊矩阵QR 分解（正交三角分解）奇异值分解向量的导数

机器学习线性回归人工智能

前言：线代知识点多，有点抽象，写的时候尽量把这些知识点串起来，如果不行，那就两串。其包含的几大对象为：向量，行列式，矩阵，方程组。观点核心问题是求多元方程组的解，核心知识：内积、秩、矩阵求逆，应用：求解线性回归、最小二乘法用QR分解，奇异值分解SVD，主成分分析（PCA）运用可对角化矩阵向量基础向量：是指具有n个互相独立的性质(维度)的对象的表示，向量常使用字母+箭头的形式进行表示，也可以使用几何坐标来表示向量。单位向量：向量的模、模为一的向量为单位向量内积又叫数量积

2018-04-27

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