第一部分：TensorFlow基础 这部分主要介绍了张量、随机常量张量、变量、数学计算、使用GradientTape计算梯度、线性回归的实例，以及使用tf.function来加速运行。...创建常量张量的常见方法是通过tf.ones和tf.zeros（就像np.ones和np.zeros一样）： ? 随机常量张量 通常： ? 这是一个整数张量，其值来自随机均匀分布： ?...库开发人员也是如此：TensorFlow是一个大型生态系统。它有许多不同的库。为了使不同的库能够彼此对话并共享组件，它们需要遵循API标准。这就是Keras提供的。...对于此类层，标准做法是在call方法中公开训练（布尔）参数。 通过在调用中公开此参数，可以启用内置的训练和评估循环（例如，拟合）以在训练和推理中正确使用该图层。 ?...优化器类以及一个端到端的training循环 通常，你不必像在最初的线性回归示例中那样手动定义在梯度下降过程中如何更新变量。
测试时的 Batch Norm 8. Softmax 回归 9. 训练一个 Softmax 分类器 10. 深度学习框架 11....调试处理 需要处理的参数： image.png 在深度学习领域，常采用随机选点进行参数搜索（试验了更多的不同的超参数值） 由粗糙到精细的策略（集中计算资源到可能更优的小区域进行更密集的搜索） 2....为超参数选择合适的范围 随机取值，并不是在范围内均匀取值。...超参数调试的实践 在数据更新后，要重新评估超参数是否依然合适 没有计算资源，你可以试验一个或者少量的模型，不断的调试和观察效果 如果有计算资源，尽管试验不同参数的模型，最后选择一个最好的 4....x:coefficient}) print(session.run(w)) # 4.999988 TensorFlow中的placeholder是一个你之后会赋值的变量，这种方式便于把训练数据加入损失方程
其实，在实际应用中完全不知道哪个参数更加重要的情况下，随机采样的方式能有效解决这一问题，但是均匀采样做不到这点。 在经过随机采样之后，我们可能得到某些区域模型的表现较好。...除了α之外，动量梯度因子β也是一样，在超参数调试的时候也需要进行非均匀采样。...总的来说，Batch Norm不仅能够提高神经网络训练速度，而且能让神经网络的权重W的更新更加“稳健”，尤其在深层神经网络中更加明显。...比如神经网络很后面的W对前面的W包容性更强，即前面的W的变化对后面W造成的影响很小，整体网络更加健壮。 举个例子来说明，假如用一个浅层神经网络（类似逻辑回归）来训练识别猫的模型。...在测试过程中，如果只有一个样本，求其均值和方差是没有意义的，就需要对μ和 进行估计。
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....模型构建 # 定义一个变量w和变量b # random_uniform：（random意思：随机产生数据， uniform：均匀分布的意思） ==> 意思：产生一个服从均匀分布的随机数列 # shape...(learning_rate=0.05) # 在优化的过程中，是让那个函数最小化 train = optimizer.minimize(loss, name='train') # 全局变量更新 init_op...],b=[-6.40504],loss=29.934877395629883 实现逻辑回归 重点是构建softmax函数 import numpy as np import tensorflow as...进行逻辑回归之后的数据： ? 得到的参数为： 迭代次数: 045/050 损失值: 0.114816407 训练集上准确率: 0.990 模型训练完成
但是在深度神经网络模型中，我们一般不采用这种均匀间隔取点的方法，比较好的做法是使用随机选择。...其实，在实际应用中完全不知道哪个参数更加重要的情况下，随机采样的方式能有效解决这一问题，但是均匀采样做不到这点。 在经过随机采样之后，我们可能得到某些区域模型的表现较好。...,r) 除了α之外，动量梯度因子β也是一样，在超参数调试的时候也需要进行非均匀采样。...总的来说，Batch Norm不仅能够提高神经网络训练速度，而且能让神经网络的权重W的更新更加“稳健”，尤其在深层神经网络中更加明显。...比如神经网络很后面的W对前面的W包容性更强，即前面的W的变化对后面W造成的影响很小，整体网络更加健壮。 举个例子来说明，假如用一个浅层神经网络（类似逻辑回归）来训练识别猫的模型。
首先要明确，我们的目标并不是要训练一个能在实际应用中使用的模型，而是通过这个过程了解如何使用TensorFlow完成整个机器学习的过程。我们会从一个非常简单的模型开始——Softmax回归。...这个划分有重要的象征意义，他展示了在机器学习中如何使用数据。在训练的过程中，我们必须单独保留一份没有用于机器训练的数据作为验证的数据，这才能确保训练的结果是可以在所有范围内推广的（可泛化）。...变量就是可修改的张量，他在图中是一个可操作的节点。在计算的过程中，变量是样本训练的基础，通过不断调整变量来实现一个收敛过程找到变量的最佳值。...因此在机器学习中，若p表示真实标记的分布，q为训练后的模型的预测标记分布，交叉熵损失函数可以衡量p与q的相似性。...使用一个小批量的随机数称为随机训练（stochastic training），在这个例子中可以叫随机梯度递减训练。
在传统的机器学习中，我们对每个参数等距离选取任意个数的点，然后，分别使用不同点对应的参数组合进行训练，最后根据验证集上的表现好坏，来选定最佳的参数。...这种做法在参数比较少的时候效果较好。 [超参数调试处理] 但是在深度神经网络模型中，我们一般不采用这种均匀间隔取点的方法，比较好的做法是使用随机选择。...其实，在实际应用中完全不知道哪个参数更加重要的情况下，随机采样的方式能有效解决这一问题，但是均匀采样做不到这点。 [超参数调试处理] 在经过随机采样之后，我们可能得到某些区域模型的表现较好。...如果使用均匀随机采样，那么有90%的采样点分布在 [0.1, 1] 之间，只有10%分布在 [0.0001, 0.1] 之间。...5.Tensorflow [TensorFlow] 目前最火的深度学习框架之一是来自google的Tensorflow 。下面简单做一个介绍。
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。...1.TensorFlow 的怪异 所有变量都需要在训练开始时进行初始化，否则它们可能会带有之前执行过程中的残余值。 ?...一张图解释线性回归 在机器学习文献中，我们常常看到「训练（training）」这个词。在这一部分，我们将在 TensorFlow 中理解「训练」的含义。...在下一训练 epoch 的迭代前，通过调整 W 和 b 对它们进行更新 在下一训练 epoch 中，重复这些步骤，但使用一个不同的数据点！ ?...你可以用固定数量的 epoch 训练一个模型，直到其达到令人满意的成本阈值。 训练变量 1.随机、mini-batch、batch 在上面的训练中，我们在每个 epoch 送入单个数据点。
我目睹Logistic回归和随机森林被弃用不止一次（这意味着它们是好的开始）。 从来没有人听说有人在公司中讨论SVM。 优点和缺点 这里讨论最流行的算法。...如果NB条件独立假设实际成立，那么朴素贝叶斯分类器将比逻辑回归等区分性模型更快地收敛，因此您需要更少的训练数据。 即使NB假设不成立，NB分类器在实践中仍经常表现出色。...没有分布要求， 适合少数类别变量 计算独立分布的乘积 受到多重共线性 Logistic回归 逻辑回归仍然是使用最广泛的，了解更多 一个相当好的分类算法，只要你期望你的特征大致是线性的，并且问题是线性可分的...两者都是快速和可扩展的，随机森林往往会在准确性方面击败逻辑回归，但逻辑回归可以在线更新并为您提供有用的概率。 随机森林 随机森林使用数据的随机样本独立训练每棵树。...从Logistic回归等简单的事情开始，设置一个基线，并且只在需要时才会使其更加复杂。此时，树集成，特别是随机森林，因为它们很容易调整，可能是正确的路。
：和中华 校对：程思衍 本文长度为2000字，建议阅读10分钟 通过这篇文章，你可以了解TensorFlow中最基础的几个概念，还可以学习最简单的线性回归如何在TensorFlow中完成。...然而，除非我们在会话中运行图或者图的一部分，否则没有任何变量也没有任何值。 可以这样创建会话： 打开一个会话时，要记得在结尾处关闭。...或者可以用python中的with语句块，如此一来，它将会自动被关闭： 在本教程的代码中我们会频繁使用with语句块，我们也推荐你这样操作。 3....先来看一下TensorFlow全貌： 第二部分： 简单代码样例 这部分我们会学习线性回归的代码，首先来看几个代码中用到的TensorFlow函数： 创建随机正态分布： 使用random_normal创建服从正态分布的随机值...TensorFlow中自带了许多优化器（Optimizer），用来在每次迭代后更新梯度，从而使cost函数最小。
tensorflow中通过variance_scaling_initializer()来进行初始化策略设置的，默认情况下，TF的全连接使用均匀分布初始化。 ?...另外还有RReLU和PReLU，RReLU是通过在训练期间，每次给α设定一个给定范围的随机值，而在测试集上，使用前面随机α的均值来预测。这样也能够表现很好，并且还有用于减少过拟合风险的正则化作用。...ELU在z < 0处，拥有非零梯度值，这很好的避免了神经元在训练中死去的问题 ELU函数处处可导，即使是在z = 0处，这避免了函数在z = 0左右出现跳动，能够很好的加速梯度下降 ELU由于使用指数运算...BN是在模型中每一层的激活函数前加入标准化操作，首先BN会对输入数据进行零均值方差归一化，该归一化能够加速收敛，甚至特征之间没有相关性，但是简单的归一化神经网络层的输入，可能会改变该层的表征能力，例如，...通常来说训练一个新的DNN，将模型的权重冻结是一个很好的做法，如果浅层权重固定了，那么深层权重会变得容易训练。为了在训练阶段冻结浅层网络，最简单的方法是给训练的优化器一个除了浅层网络变量的变量列表。
用圆圈表示神经网络的计算单元，逻辑回归的计算有两个步骤，首先你按步骤计算出?，然后在第二 步中你以 sigmoid 函数为激活函数计算?（得出?），一个神经网络只是这样子做了好多次重复计算。 ?...因此，这些参数在使⽤基于梯度的优化算法迭代后值依然相等。之后的迭代也是如此。 在这种情况下，⽆论隐藏单元有多少， 隐藏层本质上只有1个隐藏单元在发挥作⽤。...Xavier初始化方法：假设某全连接层的输入个数为a，输出个数为b，Xavier随机初始化将使该层中权重参数的每个元素都随机采样于均匀分布： U[−6a+b,6a+b]U[-\sqrt{\frac{6...在我们的简明案例中，事实证明如果你在隐藏层用线性激活函数，在输出层用 sigmoid 函数，那么这个模型的复杂度和没有任何隐藏层。的标准 Logistic 回归是一样的。...2.虽然更容易创建模型，但是面对复杂的网络结构时可能不如TensorFlow。3.性能方面比较欠缺。 Pytorch 1.它可以在流程中更改体系结构。2.训练神经网络的过程简单明了。
除了执行深度学习算法，Tensorflow还可以用来实现很多其它算法，比如可以去实现线性回归，逻辑回归，或者是随机森林等。很多算法都有封装。...然后把它作为tf.Varialbe变量，为什么要把bias变成变量？因为在迭代过程中要反复调整它。...W = tf.Variable(tf.random_uniform([784,100], -1, 1)) w=tf.Varialbe，我们想要得到w矩阵，它也是一个变量，因为在每次迭代过程中要去调里面的每个值...w最开始需要随机，random_uniform，是均匀分布，意思是每随机其中一个数的时候，在-1到1之间，它的概率都是相同的，叫做均匀分布。...根据均匀分布来随机取值，w矩阵是784行100列，它有78400个数据需要随机出来，里面的每一个数是通过随机得到的，通过uniform均匀分布的方式来得到。
然后我们可以用Python中提供的方法来实现随机采样： r = -4*np.random.rand() # rand()表示在[0,1]上均匀采样, 最后的采样区间是[-4, 0] a = pow(10...在计算反向传播时使用\(\tilde{z}^{[l]}\),得到\(dw^{[l]},dβ^{[l]},dγ^{[l]}\) 更新参数 \(w^{[l]}=w^{[l]}-αdw^{[l]}\) \...所以即使输入数据千变万化，但是经过归一化后分布都是可以满足我们的需求的，更简单地说就是归一化数据可以减弱前层参数的作用与后层参数的作用之间的联系，它使得网络每层都可以自己学习。...batch norm也是如此，通过归一化使得各层之间的依赖性降低，并且会给每层都加入一些噪声，从而达到正则化的目的。...注意：测试集的均值和方差生成的方式不一定非得是上面提到的指数加权平均，也可以是简单粗暴的计算所有训练集的均值和方差，视频中吴大大说这也是可行的~ 八、 Softmax回归 前面教程中提到的分类算法例子都是二分类问题
线性回归 线性回归在统计学中历史最悠久，也是最著名和最受欢迎的机器学习模型。它是基于输入和输出变量之间存在线性关系的假设，如下所示： ? ...其中y是输出数值，xi是输入数值。...在这种设置中，神经元被组织在多层中，其中层i的每个神经元连接到第i + 1层的每个神经元，而没有别的。...当进一步分裂树后，训练过程停止，同质性没有显着增加。在叶节点上代表的桶的成员将投票预测;当输出是一个类别时，大多数获胜。当输出是数字时，成员的平均值被取消。 这是R中的一个例子： ?...在“装袋”中，我们将训练数据的一部分（从N个训练数据中随机抽取，随机替换）训练每个模型。在对多个模型进行训练后，我们使用投票方案来预测未来的数据。...随机森林是最受欢迎的装袋模型之一;除了在树的每个决策节点从N中选择n个训练数据之外，它还从总M个输入特征（m〜M ^ 0.5）中随机选择m个输入特征。然后它从中学到一个决策树。
跟线性回归一样，当你剔除与输出变量无关或与之除非常相似（相关）的属性后，逻辑回归的效果会更好。对于二元分类问题，它是一个易于上手、快速而又有效的模型。...K-最近邻算法可能需要大量的内存或存储空间来储存所有数据，但只有在预测时才会执行计算（或学习）。你也可以随时更新和管理你的训练实例，以保持预测的准确性。...学习向量量化 学习向量量化算法所表示的是码本向量的集合。这些向量在初始化的时候随机选择出来，并在学习算法的多次迭代中优化成最能概括训练数据集的集合。...第一个决策树创建后，决策树在每个训练实例上的性能，都被用来衡量下一个决策树针对该实例所应分配的关注程度。难以预测的训练数据被赋予更大的权重，而容易预测的数据则被赋予更小的权重。...模型依次被创建，每次更新训练实例的权重，都会影响到序列中下一个决策树学习性能。所有决策树完成后，即可对新输入的数据进行预测，而每个决策树的性能将由它在训练数据上的准确度所决定。
【IT168 资讯】在机器学习中，有一种叫做“没有免费的午餐”的定理。简而言之，它指出没有任何一种算法能够适用每一个问题，而且它对于监督式学习（即预测性建模）尤其重要。...如果可能的话，使用这种技术的一些经验法则是去除非常相似的变量（相关），并从数据中去除噪声。这是一个快速和简单的技术，也是一个好的算法。...2 - Logistic回归 逻辑回归是机器学习从统计领域借鉴的另一种技术。这是二进制分类问题的首选方法（有两个类值的问题）。 逻辑回归就像线性回归，因为目标是找出加权每个输入变量的系数值。...像线性回归一样，逻辑回归在删除与输出变量无关的属性以及非常相似（相关）的属性时效果更好。对于二元分类问题，这是一个快速学习和且有效的二元分类问题的模型。...你也可以随时更新和管理你的训练实例，以保持预测的准确性。 距离或贴近度的概念可能在非常高的维度（大量的输入变量）中分解，这会对算法在你的问题上的性能产生负面影响。
用圆圈表示神经网络的计算单元，逻辑回归的计算有两个步骤，首先你按步骤计算出?，然后在第二 步中你以 sigmoid 函数为激活函数计算?（得出?），一个神经网络只是这样子做了好多次重复计算。 ?...因此，这些参数在使⽤基于梯度的优化算法迭代后值依然相等。之后的迭代也是如此。 在这种情况下，⽆论隐藏单元有多少， 隐藏层本质上只有1个隐藏单元在发挥作⽤。...Xavier初始化方法：假设某全连接层的输入个数为a，输出个数为b，Xavier随机初始化将使该层中权重参数的每个元素都随机采样于均匀分布： ?...上面的例子用的都是逻辑回归的Sigmoid激活函数，如果还不明白激活函数在哪，可以看下面这幅图。 ? ? tanh(双曲正切)函数 事实上，tanh 函数是 sigmoid 的向下平移和伸缩后的结果。...在我们的简明案例中，事实证明如果你在隐藏层用线性激活函数，在输出层用 sigmoid 函数，那么这个模型的复杂度和没有任何隐藏层。的标准 Logistic 回归是一样的。
最优的逻辑回归模型预测的平均概率等于训练数据的平均标签。 广义线性模型的功能受其特征的限制。与深度模型不同，广义线性模型无法“学习新特征”。 梯度 (gradient) 偏导数相对于所有自变量的向量。...虽然逻辑回归经常用于二元分类问题，但也可用于多类别分类问题（其叫法变为多类别逻辑回归或多项回归）。 对数损失函数 (Log Loss) 二元逻辑回归中使用的损失函数。...参数更新 (parameter update) 在训练期间（通常是在梯度下降法的单次迭代中）调整模型参数的操作。...S 型函数的公式如下： 在逻辑回归问题中， 非常简单： 换句话说，S 型函数可将 转换为介于 0 到 1 之间的概率。 在某些神经网络中，S 型函数可作为激活函数使用。...换句话说，SGD 依赖于从数据集中随机均匀选择的单个样本来计算每步的梯度估算值。
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