本文是一个通过模拟预测股票，教会大家如何动手操作TensorFlow的教程，结果不具有权威性。因为股票价格的实际预测是一项非常复杂的任务，尤其是像本文这种按分钟的预测。...否则，在预测时使用未来的信息，通常偏向于正向预测指标。 TensorFlow简介 TensorFlow是一个深度学习和神经网络中处于领先地位的计算框架。...由于神经网络实际上是数据图和数学运算，因此TensorFlow非常适合神经网络和深度学习。看看这个简单的例子： ? 一个非常简单的图表，将两个数字相加。 在上图中，添加两个数字。...以下代码在实现上图的简单示例： # Import TensorFlow import tensorflow as tf # Define a and b as placeholders a= tf.placeholder...此时的占位符，X和Y发挥作用。他们存储输入和目标数据，并将其作为输入和目标在网络中显示。 采样数据X批量流经网络，到达输出层。在那里，TensorFlow将模型预测与当前批量的实际观测目标Y进行比较。
第5行代码调用np.square方法对X中的每一个值求平方，- 0.5使用了ndarray对象的广播特性，最后加上噪声noise，将计算结果赋值给变量y。...第11行代码定义损失函数，等同于回归预测中的MSE，中文叫做均方误差，数据类型如下图所示： ?...开始神经网络模型训练之前，这两个变量需要初始化。 第1行代码调用tf.global_variables_initializer实例化tensorflow中的Operation对象。 ?...4.模型训练 模型训练200次，每运行1次代码session.run(train)则模型训练1次。 在训练次数为20的整数倍时，打印训练步数、loss值。...image.png 7.结论 1.这是本文作者写的第2篇关于tensorflow的文章，加深了对tensorflow框架的理解； 2.本文是作者学习《周莫烦tensorflow视频教程》的成果，感激前辈
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...，对整体模型的理论性能不会有影响。...：趋势，季节性和波动，通过统计学算法将序列分离，得到每个部分的模型再相加，但是模型对于序列的方差、均值平稳性以及自相关性都有很高的要求，否则模型偏差会很大。...回归分析注重模型偏差和方差，对特征的要求也很高，回归分析中处理非线性问题是一个很艰难的过程。...这里列举几个重要的注意点： 首先要理解什么是序列和序列化数据，比如如果我要预测24小时的天气，那将会有很多种方案，每种方案的序列化都不一样，若模型输出就是24小时的序列，那么输入序列可以是 t-1之前任意长度的序列
但如果有一天，你发现我写了这样一个类： class People: def say(self): print(f'我叫做：{self.name}') def __new...一个不能被初始化的类，有什么用？ 这就要引入我们今天讨论的一种设计模式——混入（Mixins）。 Python 由于多继承的原因，可能会出现钻石继承[1]又叫菱形继承。...每个 Mixins 类只有一个或者少数几个方法。不同的 Mixin 的方法互不重叠。...('kingname', 28) pm = People('pm', 25) kingname > pm 显然，这样写会报错，因为两个类的实例是不能比较大小的： 但在现实生活中，当我们说 某人比另一个人大时...混入： 不能包含状态（实例变量）。 包含一个或多个非抽象方法。 参考资料 [1]钻石继承: https://en.wikipedia.org/wiki/Multiple_inheritance
LIME：我可以解释任何一个分类模型的预测结果 ? image-20210630115214018 论文标题：“Why Should I Trust You?”...选择一个天然可解释的简单模型 有一些模型天生就是可解释的，比如线性模型、决策树。我们就可以利用这些简单的可解释模型来帮助我们解释复杂模型的预测结果。 3....对于复杂度的话，本文使用了一种近似的更简单的方法：先用LASSO算法来控制线性模型的非零特征个数，再直接优化上面的L即可。 我再画一个图来示意LIME的训练过程： ?...LIME流程图 重点注意： 这里g和f使用的训练数据是不同的，但我们希望他们的输出结果是逼近的。 我们是针对一个样本进行解释，即给定一个样本，解释为什么模型这样预测。 先“转换”，再“转换回来”。...而第二个模型找到的特征是错误的，这是由于训练集中的偏差导致的。 对于图像分类问题，也是类似的： ? 上图的结果，是通过对g的正权重对应的区域进行高亮。从而可以解释为什么模型预测出了相应的类别。
有可能建模的时候，不是一个模型包打天下，而是用二阶段建模。比如预测一个客群消费情况，可以分别用二分类模型预测会不会消费，再用连续型模型预测消费金额，这样会消费用户数*预测消费金额，就能得出总消费。...最常见的，大部分公司的用户是花钱引流来的，用户只有一个手机号+一个优惠订单…… 这导致了一个搞笑的情况：很多公司用因果关系类模型，影响最大的变量一定是促销力度。...甚至用逐步回归法建模的话，促销力度的变量，能直接把其他变量都干掉。预测结果就变成了：促销力度越大，用户加入越多，购买越多。 这种结果一丢出来，一准被业务评价为：“都TM是废话，我早知道了！”...比如预测销量是1000万 业务做到900万，会说：预测得一点都不准，搞得货积压了 业务做到1100万，会说：预测得一点都不准，还是我厉害 总之，只要你不是100%精准，他都有理由赖到你头上。...本书的讲解思路是层层递进的，从简单场景到复杂场景，从基础的方法到复杂的方法。因此，无论读者是否有数据分析基础和经验，都建议从头开始阅读，这样可以一步步提升认知，更快地掌握商业分析的方法。
新的 TensorFlow，代码很简洁，搭建模型更容易，下面通过一个最简单的模型，来看用 2.0 搭建神经网络模型的一般流程： 1....建立一个最简单的神经网络 首先用一个很简单的网络来了解一下 TensorFlow 2.0 的工作流程。...import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow import keras 这个模型超简单，只有一层，这层只有一个神经元，input...， 这里最简单的方式是用 model.fit，在这一步中模型会用上面提到的过程，开始学习 x 和 y 之间的关系。...model.fit(xs, ys, epochs=500) 模型训练好后，可以用 model.predict 来预测新的数据。
今天要聊得是怎么利用TensorFlow来保存我们的模型文件，以及模型文件的回收（读取）。...刚开始接触TensorFlow的时候，没在意模型文件的使用，只要能顺利跑通代码不出bug就万事大吉，但是随着接触的数据量的增加以及训练时间的增长，万一中间由于各种原因（比如显卡线断了，电源线断了，手残点了...，恩，没错都是我遇到的问题… ./摊手.sh）意外中断，而没有保存模型文件，那一刻想屎的心都有了。 那么问题来了，我们需要重头开始训练模型吗，答案肯定是不用的，当然前提是保存了模型文件。...TensorFlow的模型保存主要由Saver类来控制，接下来我会举个栗子，来说明怎么使用Saver类。下面的代码里面我会顺便把一些基础的问题提一下，了解的同学可以直接看最后两幅图。 ? ? ? ?...需要code的童鞋可以回复 ： TFs 本文为作者原创，如有雷同，必然是别人抄我的。
作者 | Yu Xuan Lee 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 介绍 Eager Execution是TensorFlow（TF）中一种从头开始构建深度学习模型的好方法。...在这里做的是创建一个Python类，它存储负责权重和偏差初始化，正向传递，反向传播以及权重和偏差更新的代码。...训练模型 在准备数据并构建模型之后，下一步是训练模型。模型训练非常简单，只需要几行代码。...这里的基本思想是对每个时期的每批数据重复以下步骤：通过模型输入输入张量以获得预测张量，计算损失，反向传播损失，并更新权重和偏差。...建议不要使用Eager Execution，除非：1）正在做的工作需要从头开始构建一个深度学习模型（例如关于深度学习模型的研究/学术工作），2）试图理解数学的东西，正在进行深度学习，3）只是想从头开始构建东西
计算机视觉模型表现不佳的原因有很多，比如架构设计缺陷、数据集代表性不足、超参数选择失误等。但有一个很简单的原因却常常被人们忽略：图像的方向。...我写过很多有关计算机视觉和机器学习项目的内容，比如目标识别系统和人脸识别项目。我有一个开源的 Python 人脸识别软件库，算得上是 GitHub 上最受欢迎的十大机器学习库之一。...这也意味着我常常收到关于 Python 和计算机视觉方面的新人提问。 ? 以我的经验，有一个技术问题比其它任何问题都更容易让人受挫——倒不是复杂的理论问题或昂贵 GPU 的问题。...所以当你想了解你的模型不能起效的原因而查看图像时，图像查看器会以正确的方向显示，让你无从了解你的模型效果差的原因。 ?...这不可避免地导致人们在 GitHub 上报告问题，说他们使用的开源项目根本不行或模型不够准确。但事情的本质非常简单——他们输入了侧向甚至颠倒的图像！
自 2015 年的千播大战至今，社交直播已经衍生出很多不同的玩法了。传统的简单 “你说我听”，已经再基础不过，又很难给观众带来 “刺激” 的形式了。...你要是看过现在的直播，什么多人连麦、主播 PK、虚拟主播，玩法越来越多。现如今，如果能了解怎么开发其中一个直播场景，绝对能给自己的简历加分。...但问题是，实时音视频技术背后有非常多的坑，很难有一个人能从后端到前端自研出来一套直播系统。而通过调用不同的 API 来搭建是最佳的实践途径。...最近在 GitHub 上就有这样一个新的开源项目，它实现了单主播直播、多人连麦直播、PK 直播、虚拟主播，四种现在社交直播领域最成熟的场景。...，在声网官网注册一个账号，在后台获取 AppID 后，替换掉源码中的 AppID 就可以了。
产品分析要从"用什么方式"、解决了“谁的”“什么问题”三个维度进行分析。拆分一下有四个关键要素： 谁的（核心用户）：核心目标用户是谁？需要抽象成一个具有某种特征的群体。...一个倾向于商家的电商平台，和一个倾向于消费者的电商平台，在很多流程设计上是不一样的。核心目标用户的需求要优先满足。 我们不能满足所有人，我们只能满足我们的核心目标用户。...在寻找刚性需求时，可以通过用户的痛点、痒点、爽点为抓手。这三个词我是从梁宁《产品思维30讲》里看到的。 痛点：是用户因为某事而害怕、恐惧的需求。 痒点：是用户即时满足的需求。...竞争优势 研发领域里有一个概念叫“不要重复造轮子”，如果你的解决方案比市场上现有的还差，那又何必去浪费时间。所以要做的产品一定是具有竞争优势的。怎么比较？”...人无我有，人有我优，人优我廉“，一定要在某个细分领域具有优势，否则产品就没办法生存。
学数据结构的一点想法 LinkStack.h文件： #ifndef LINKSTACH_H #define LINKSTACH_H #include using std
TCP/IP模型是互联网的基础。 想要理解互联网，就必须理解这个模型。但是，它不好懂，我就从来没有搞懂过。 前几天，BetterExplained上有一篇文章，很通俗地解释了这个模型。...我读后有一种恍然大悟的感觉，第一次感到自己理解了互联网的总体架构。 下面，我按照自己的理解，写一下互联网到底是怎么搭建起来的。说得不对的地方，欢迎指正。 什么是TCP/IP模型？...TCP/IP模型一共包括几百种协议，对互联网上交换信息的各个方面都做了规定。 TCP/IP模型的四层结构 这些协议可以大致分成四个层次，上一层的协议都以下一层的协议为基础。...telnet命令本身就是一个应用层协议，它的作用是在两台主机间，建立一个TCP连接，也就是打开两台主机间文本传输的一个通道。...我输入了"Hello World！"。 结果，Google的回答是这样的： "400 Bad Request"说明Google看不懂你的发言。
本文是对tensorflow官方入门教程的学习和翻译，展示了创建一个基础的神经网络模型来解决图像分类问题的过程。具体步骤如下 1....，1万张用于评估模型效果，通过以下代码，可以查看具体的图像内容 >>> train_images = train_images / 255.0 >>> test_images = test_images...构建神经网络 利用keras的高级API可以方便的构建神经网络模型，这里构建一个3层的神经网络，依次为输入层，隐藏层，输出层，代码如下 >>> model = keras.Sequential([ .....使用模型进行预测 为了更好的显示预测结果，在模型的后面添加一层softmax层，表示每个类别对应的概率，代码如下 >>> probability_model = tf.keras.Sequential(...，训练，预测等过程，可以看到，通过tensorflow的API可以简单快速的构建一个神经网络模型。
输入层、隐藏层、输出层的数目分别为2、3、1； 隐藏层和输出层的激活函数使用的是 ReLU； 训练的样本总数为 512，每次迭代读取的批量为 10； 交叉熵为损失函数，并使用 Adam 优化算法进行权重更新...import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState batch_size= 10 w1=tf.Variable(...w2=tf.Variable(tf.random_normal([ 3 , 1 ],stddev= 1 ,seed= 1 )) # None 可以根据batch 大小确定维度，在shape的一个维度上使用...(sess.run(w2)) steps= 11000 for i in range(steps): #选定每一个批量读取的首尾位置...最后就是迭代运行了，这里计算出每一次迭代抽取数据的起始位置（start）和结束位置（end），并且每一次抽取的数据量为前面我们定义的批量，如果一个 epoch 最后剩余的数据少于批量大小，那就只是用剩余的数据进行训练
员工流失率太高显然对企业长期经营发展是不利，那么将大数据运用于员工离职预测，帮助企业制定策略、留住人才，势在必行，必定大有可为。 大数据员工离职预测，听起来很高大上？其实操作很简单！...任务结构 案例背景 一家具有14999名员工的公司想要探寻为什么最优秀和最有经验的员工总是离职，同时希望能够对下一个离职的员工进行预测。...其中rpart包中的rpart()函数可用于构造决策树,函数中的第一个参数是指用数据集中的其他所有剩余变量构建一个用来预测left这个因变量的决策树模型，点即代表剩余的所有变量，模型的变种可以通过修改公式中的自变量和因变量来实现...5.对测试集进行预测和评价 调用predict()函数，参数设置为已生成的决策树模型，测试集，以及type指定为分类可获得离职与否的预测结果，然后通过table()函数将其转化为一个混淆矩阵。...，10，100），通过tune.svm( )函数对每一个参数组合生成一个SVM模型，并输出在每一个参数组合上的表现。
Le还是吴恩达的得意门生。 该论文于7月21日提交的初版，10月25日刚刚更新第二版，目测是为该TensorFlow模型的上线做准备。...https://www.tensorflow.org/mobile/ 使用该模型进行推断的代码样例 测试NASNet模型—一个移动端的ImageNet模型 DATASET_DIR=/tmp/imagenet...—一个大型的ImageNet模型 DATASET_DIR=/tmp/imagenet EVAL_DIR=/tmp/tfmodel/eval CHECKPOINT_DIR=/tmp/checkpoints...而计算机视觉全栈工程师、TenDozen创始人Jared则就此专门 @ Kaparthy小哥：我发现，绝大部分出自于论文的新模型，需要相当多的调教才能适用于工业级生产环境。...但聊胜于无，至少我们现在是有了一个全新的模型。 从论文概念到实际部署，耗时不到4个月的NASNet，用时应当算是很短了。
Tensorflow内置了许多数据集，但是实际自己应用的时候还是需要使用自己的数据集，这里TensorFlow 官网也给介绍文档，官方文档。这里对整个流程做一个总结（以手势识别的数据集为例）。...我通过摄像头自己采集了一些手势图片。保存成如下形式， ? 以同样的形式在建立一个测试集，当然也可以不弄，在程序里处理。...2、构建数据集 导入相关的包 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets...，就可以用于模型训练和测试了。...总结 到此这篇关于TensorFlow2.X使用图片制作简单的数据集训练模型的文章就介绍到这了,更多相关TensorFlow数据集训练模型内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
编辑：忆臻 https://www.zhihu.com/question/351352422 本文仅作为学术分享，如果侵权，会删文处理 为什么模型复杂度增加时，模型预测的方差会增大，偏差会减小？...首先从逻辑上解释这三者之间的关系。从直觉上看，如果暂且忽略优化问题，模型的复杂度越大(这里的复杂度我觉得理解为模型的“容量、能力”更便于理解)，模型的拟合能力就会越强，也就更容易发生过拟合。...上训练得到的模型， ? 指在不同训练集 ? 上训练得到的所有模型性能的期望值，而 ? 指的是最优模型，也就是上面所说的“在不同训练集上训练得到的所有模型的平均性能和最优模型的差异”。 已 ?...Bias偏差衡量的是你的预测值和真实值的差距，也就是你的模型学的怎么样。...在模型capacity不够的情况下，在underfitting的zone里，你预测的值通常跟真实值差距很大，那么bias就会比较大。
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