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机器学习与统计学

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用浏览器玩机器学习，赞！

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大家好我一直探索更好玩地介绍机器学习，降低学习门槛，用其开发有趣，有价值的应用。之前介绍过很多机器学习应用方面的玩法，比如：gRPC部署训练好的机器学习模型，使用FastAPI构建机器学习API，用streamlit快速生成机器学习web应用，在Excel里玩机器学习。

2022-04-11

5290

Keras正式从TensorFlow分离：效率大幅提升

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对于深度学习领域的从业者而言，Keras 肯定不陌生，它是深度学习的主流框架之一。2015 年 3 月 27 日，谷歌软件工程师、Keras 之父 Francois Chollet 在其 GitHub 上提交并公布了 Keras 的首个版本。作为使用纯 Python 编写的深度学习框架，Keras 的代码更加简单方便，适用于初学者。此外，Keras 具有很强的易扩展性，能够直观地定义神经网络，函数式 API 的使用令用户可以将层定义为函数。

2021-07-28

1.2K0

Tensorflow的妙用

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向大家推荐一个 TensorFlow 工具———TensorFlow Hub，它包含各种预训练模型的综合代码库，这些模型稍作调整便可部署到任何设备上。只需几行代码即可重复使用经过训练的模型，例如 BERT 和 Faster R-CNN，实现这些些牛X的应用，简直和把大象装进冰箱一样简单。

2020-10-27

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跟着漂亮小姐姐从0到1学习Tensorflow

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推荐一个Tensorflow发布的系列视频——“Machine Learning: From Zero to Hero with TensorFlow”（机器学习: 从零到一学习Tensorflow)，每个视频都很简短，有配套的案例代码，非常适合用一个下午的时间完整的熟悉机器学习、神经网络、机器视觉和TensorFlow的基本概念和操作。

2020-02-20

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TensorFlow2.0（12）：模型保存与序列化

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模型训练好之后，我们就要想办法将其持久化保存下来，不然关机或者程序退出后模型就不复存在了。本文介绍两种持久化保存模型的方法：

2019-12-30

1.6K0

TensorFlow2.0（9）：神器级可视化工具TensorBoard

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TensorBoard是TensorFlow中的又一神器级工具，想用户提供了模型可视化的功能。我们都知道，在构建神经网络模型时，只要模型开始训练，很多细节对外界来说都是不可见的，参数如何变化，准确率怎么样了，loss还在减小吗，这些问题都很难弄明白。但是，TensorBoard通过结合web应用为我们提供了这一功能，它将模型训练过程的细节以图表的形式通过浏览器可视化得展现在我们眼前，通过这种方式我们可以清晰感知weight、bias、accuracy的变化，把握训练的趋势。

2019-12-25

3.4K0

TensorFlow2.0（8）：误差计算——损失函数总结

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均方误差（Mean Square Error），应该是最常用的误差计算方法了，数学公式为：

2019-12-23

1.2K0

TensorFlow2.0（7）：4种常用的激活函数

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激活函数是深度学习，亦或者说人工神经网络中一个十分重要的组成部分，它可以对神经元的接收信息进行非线性变换，将变换后的信息输出到下一层神经元。激活函数作用方式如下公式所示：

2019-12-23

1.2K0

TensorFlow2.0（6）：利用data模块进行数据预处理

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在整个机器学习过程中，除了训练模型外，应该就属数据预处理过程消耗的精力最多，数据预处理过程需要完成的任务包括数据读取、过滤、转换等等。为了将用户从繁杂的预处理操作中解放处理，更多地将精力放在算法建模上，TensorFlow中提供了data模块，这一模块以多种方式提供了数据读取、数据处理、数据保存等功能。本文重点是data模块中的Dataset对象。

2019-12-23

1.7K0

TensorFlow2.0（4）：填充与复制

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tf.pad函数主要是用来对tensor的大小进行扩展，包括水平、垂直、深度(通道)等,方法定义如下：

2019-12-23

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TensorFlow2.0（5）：张量限幅

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maximum()用于限制最小值,也即是说，将一个tensor中小于指定值的元素替换为指定值：

2019-12-23

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TensorFlow2.0（2）：数学运算

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可以看出，对于基本运算加（+）、减（-）、点乘（*）、除（/）、地板除法（//）、取余（%），都是对应元素进行运算。

2019-12-23

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TensorFlow2.0（3）：张量排序、最大最小值

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也对多维Tensor排序，当对多维Tensor进行排序时，可以通过axis参数指定需要排序的维度，默认axis默认值为-1，也就是对最后一维进行排序。

2019-12-23

2.9K0

TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量

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TensorFlow2.0版本已经发布，虽然不是正式版，但预览版都发布了，正式版还会远吗？相比于1.X，2.0版的TensorFlow修改的不是一点半点，这些修改极大的弥补了1.X版本的反人类设计，提升了框架的整体易用性，绝对好评！

2019-12-23

1.3K0

GitHub 2019 年度报告都说了什么？

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就在昨天，全球最大开发者社区 GitHub 重磅发布 2019 年度报告，透露了一个数据：GitHub 目前在全球已有超过 4000 万开发者用户，其中 80% 来自美国之外的地区。

2019-12-06

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梳理十年Kaggle竞赛，看自然语言处理的变迁史

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自2010年创办以来，Kaggle作为著名的数据科学竞赛平台，一直都是机器学习领域发展趋势的风向标，许多重大突破都在该平台发生，数以千计的从业人员参与其中，每天在Kaggle论坛上都有着无数的讨论。

2019-12-06

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机器学习敲门砖：任何人都能看懂的TensorFlow介绍

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我们要解决的是一个过于简单且不现实的问题，但其好的一面是便于我们了解机器学习和 TensorFlow 的概念。我们要预测一个基于单一特征（房间面积/平方米）的单标量输出（房价/美元）。这样做消除了处理多维数据的需要，使我们能够在 TensorFlow 中只专注于确定、实现以及训练模型。

2019-11-18

4850

PyTorch称霸学界，TensorFlow固守业界，ML框架之争将走向何方？

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自 2012 年深度学习再度成为焦点以来，很多机器学习框架成为研究者和业界工作者的新宠。从早期的学术框架 Caffe、Theano 到如今有业界背景的大规模框架 Pytorch 和 TensorFlow，层出不穷的新成果使得跟踪当前最流行的框架变得越发困难。

2019-10-22

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机器学习术语表

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一种统计方法，用于将两种或多种技术进行比较，通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好，而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较，但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。

2019-08-16

9620

100天搞定机器学习|day39 Tensorflow Keras手写数字识别

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有些教程会推荐安装nightly，它适用于在一个全新的环境下进行TensorFlow的安装，默认会把需要依赖的库也一起装上。我使用的是anaconda，本文我们安装的是纯净版的tensorflow，非常简单，只需打开Prompt：

2019-08-09

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