转载请说明出处：TensorFlow (1) - 线性模型 原作者：Magnus Erik Hvass Pedersen / GitHub / Videos on YouTube 需要导入的包 import...TensorFlow计算图 TensorFlow 使用计算图模型来构建神经网络。其主要流程是先建立好整个网络的计算图模型，然后再导入数据进行计算。...一个 TensorFlow 计算图包含以下几个部分： Placeholder: 占位符，用来读取用户输入与输出； Variable: 模型的变量，也称为参数，在计算过程中逐步优化...例如在本文的线性模型中，参数有两个： y = Wx+b 其中的 W 就是模型的权重，b 就是模型的偏移量，这两个变量会在计算过程中被优化。...对于部分类别（如 4，5，9）还存在一定的提升空间。
tensorflow不止能用于深度学习，也能用来实现传统机器学习算法。比如实现线性回归。...tensorflow的线性回归代码当然不如scikit learn的简洁，在scikit learn中只需要几行代码： from sklearn.linear_model import LinearRegression...clf = LinearRegression() clf.fit(x,y) 而在tensorflow中很多功能需要自己实现。...看起来麻烦，其实是提供了更加个性化的解决方案，比如可以自定义误差函数，达到个性化的模型效果。 而像梯度下降优化器这种写起来麻烦的功能，tensorflow已经实现好了。...要说tensorflow有什么优势的话，那就是如果你数据特别特别大的话，用tensorflow能分布计算吧。 下面是用tensorflow实现线性回归的完整代码。
BLAS、cuBLAS、cuDNN等拓展包 TensorFlow框架 本文的标题和内容牵都涉及到 TensorFlow，仅仅是因为它是可以选用的工具之一，像Keras等等其他的框架都可以实现文章中想要的模型...从市面上的书籍和文章我们可以了解到TensorFlow 貌似是为深度学习而生的，好像不做些图像识别、机器人等深度学习项目就触不到TensorFlow，自己一直是这样固执的认为, 所以做模型的时候对TensorFlow...模拟线性模型 文中通过模拟产生数据，构造简单的线性模型，使用TensorFlow工具，利用梯度下降算法，估计模型系数，给出模拟的收敛效果；同时，我们使用著名的鸢尾花数据集来小试牛刀，so，let’s begin...plt.grid(True) plt.legend(bbox_to_anchor=(1.0,1),fontsize=25,loc=1,borderaxespad=0.) plt.show() 可以看出简单线性模型对鸢尾花数据集拟合效果还是不错的...实际中我们可以使用花瓣宽度x对萼片长度y进行大体的预测。 结束语 一个使用Tensorflow应用于传统统计模型的小例子就这样告成了，欢迎指正。
TensorFlow入门 - 使用TensorFlow给鸢尾花分类(线性模型) 本例参考自Plain and Simple Estimators - YouTube，中文字幕以及详细解释参考机器学习...length(萼片长度)、sepal width(萼片宽度)、petal length(花瓣长度)、petal width(花瓣宽度)；最后一列为Species，即鸢尾花的种类，是我们训练目标，在机器学习中称作...具体实现 在tensorflow虚拟环境中启动jupyter notebook steve@steve-Lenovo-V2000:~$ source activate tensorflow (tensorflow...，它定义了一个简单的线性模型，并配置了三个参数：feature_columns即特征值，已在前面定义；n_class即分类的总数，本例为3；model_dir即模型的存储路径。...本例所搭建的线性模型的最终准确度达到了96.66667%。这是一个不错的数值，因为这意味着从统计方面来说该模型能从100朵鸢尾中正确区分96朵鸢尾的品种。
它的一大亮点是支持异构设备分布式计算，它能够在各个平台上自动运行模型，从电话、单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。...支持CNN、RNN和LSTM算法，是目前在 Image，NLP 最流行的深度神经网络模型。...一周之前我连tensorflow、scikit-learn是什么都不清楚，也不知道数据挖掘分为传统机器学习（scikit-learn）跟深度学习（tensorflow），但是不重要嘛，伟大的毛主席教导我们...我大概学了‘协同过滤、主成分分析、k-means、svm、决策树、线性回归、逻辑回归’这几种算法。 真正项目应该是几种算法的协同作战，比如先用主成分分析找出重要的特征，在进行下一步的线性拟合等。...以下是用tensorflow建立线性回归模型，会python语言都看得懂，很简单！ ? ?
文章目录 tensorflow2线性模型 步骤 源代码 tensorflow2线性模型 步骤 使用 tf.keras.datasets 获得数据集并预处理 使用 tf.keras.Model 和 tf.keras.layers...构建模型 构建模型训练流程，使用 tf.keras.losses 计算损失函数，并使用 tf.keras.optimizer 优化模型 构建模型评估流程，使用 tf.keras.metrics 计算评估指标...源代码 # Data import numpy as np import tensorflow as tf # data X_raw = np.array([2013, 2014, 2015, 2016
代价函数实质上是关于模型中的参数的函数, 训练集(验证集)在代价函数中实质上是当做常量看待的. 而实际上训练的过程就是降低代价函数的过程....梯度下降算法 Gradient Descent 一种调整模型中参数的算法. 在学习过程中会反复用到这个算法来调整模型中的参数....模型 Model 与上文所提到的机器学习中的Model属于同一个概念. 在TensorFlow中具有两种构建Model的方式. 一种基于Layer 层, 一种基于底层核心Core API....由于本文只是简单尝试线性回归, 因此选择Core API来进行, Layer的部分感兴趣的话, 可以官网了解. ---- 正题 现在我们来创建一个线性回归的学习模型, 本文中使用TypeScript作为开发语言...可变参数在TensorFlow中以variable表示.
如何在Mac系统PyCharm中配置Tensorflow环境 查看Python在Virtualenv虚拟环境中的路径 进入Virtualenv 根目录的bin文件夹：cd /Users/power/Desktop.../xxx/virtualenv.py/bin 执行命令：source activate tensorflow 执行命令：which python，会得到Python在Virtualenv中的路径/Users.../power/Desktop/xxx/virtualenv.py/bin/python 在Preferences中，配置Project Interpreter,添加Virtualenv中Python的路径
二、相关概念和安装 TensorFlow中的计算可以表示为一个有向图（DirectedGraph) 或者称计算图（ComputationGraph) 其中每一个运算操作（operation)将作为一个节点...手动实现多元线性回归中解析解求解过程 import tensorflow as tf import numpy as np from sklearn.datasets import fetch_california_housing...手动实现多元线性回归中梯度下降求解过程 import tensorflow as tf import numpy as np from sklearn.datasets import fetch_california_housing...from sklearn.preprocessing import StandardScaler #多元线性回归是一个凸函数 ，所以能找到全局最优解 #神经网络只有局部最优解 n_epochs =...节点 # 这些节点特点是它们不真正的计算，它们只是在执行过程中你要它们输出数据的时候去输出数据 # 它们会传输训练数据给TensorFlow在训练的时候 # 如果在运行过程中你不给它们指定数据，你会得到一个异常
导言 [TensorFlow从入门到精通] 01 简单线性模型（上）介绍了TensorFlow如何加载MNIST、定义数据维度、TensorFlow图、占位符变量和One-Hot Encoding...正文 介绍 本教程介绍了使用TensorFlow实现简单线性模型的workflow。在加载MNISIT（手写字符图像数据集）后，我们使用TensorFlow定义并优化一个简单的数学模型。...TensorFlow图由以下部分组成，将在下面详述： 占位符（Placeholder）变量用于改变图的输入 模型变量将进行优化，以使模型表现更好 模型本质上是数学函数，它很具占位符变量和模型变量的输入计算一些输出...，还有一些模型变量必须由TensorFlow进行更改，以使模型在训练数据上表现更好。...1y_pred_cls = tf.argmax(y_pred, axis=1) 限于篇幅过大，便将【TensorFlow从入门到精通】01 简单线性模型内容分成上篇和下篇来介绍。
线性回归简述 在这里，我们仅仅讨论单变量的线型回归模型。不对回归算法进行过多的展开。重点放在Tensorflow的学习上。...下图展示的分别是：单变量线性回归模型的公式；学习的参数；损失函数（采用的均方误差）；目标函数的优化求解（SGD）。 ?...Tensorflow 线性回归 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt rng = np.random...(), name="weight") b = tf.Variable(rng.randn(), name="bias") # 构造一个线性模型 pred = tf.add(tf.multiply(X,...1000 初始化参数 # Weight and Bias W = tfe.Variable(np.random.randn()) b = tfe.Variable(np.random.randn()) 构建线性回归模型
内容总结于《TensorFlow实战Google深度学习框架》 不知道大家有没有听过一阶滞后滤波法： ?...———- 而在TensorFlow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage 来实现滑动平均模型，在采用随机梯度下降算法训练神经网络时，使用其可以提高模型在测试数据上的健壮性...TensorFlow下的 tf.train.ExponentialMovingAverage 需要提供一个衰减率decay。该衰减率用于控制模型更新的速度。...在滑动平滑模型中， decay 决定了模型更新的速度，越大越趋于稳定。实际运用中，decay 一般会设置为十分接近 1 的常数（0.999或0.9999）。...用一段书中代码带解释如何使用滑动平均模型： import tensorflow as tf v1 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32)//初始化v1变量 step =
选自Tensorflow 机器之心编译 参与：黄玉胜、黄小天 这个文档和附带的脚本详细介绍了如何构建针对各种系统和网络拓扑的高性能可拓展模型。...在基准脚本中包括 3 个变量分布和聚合的例子： 参数服务器，训练模型的每个副本都从参数服务器中读取变量并独立更新变量。...当每个模型需要变量时，它们将被复制到由 Tensorflow 运行时添加的标准隐式副本中。示例脚本介绍了使用此方法如何进行本地训练、分布式同步训练和分布式异步训练。...参数服务器变量 在 Tensorflow 模型中管理变量的最常见方式是参数服务器模式。 在分布式系统中，每个工作器（worker）进程运行相同的模型，参数服务器处理其自有的变量主副本。...在我们的模型中，我们展示了在工作器中引入同步机制是非常容易的，所以在下一步开始之前所有的工作器必须完成更新。
本文对吴恩达老师的机器学习教程中的正规方程做一个详细的推导，推导过程中将涉及矩阵和偏导数方面的知识，比如矩阵乘法，转值，向量点积，以及矩阵（或向量）微积分等。...求θ的公式 在视频教程中，吴恩达老师给了我们一个如下图红色方框内的求参数 θ 的公式 ? 先对图中的公式简单的说明一下。...公式中的 θ 是 n+1 元列向量，y 是m元列向量，X 是一个 m 行 n+1 列的矩阵。...具体到上图中的例子，X 和 y在上图已经有了，它们都是已知的值，而未知的 可以通过图中的公式以及X和y的值求出来，最终得到假设函数(hypothesis function)为 假设函数和代价函数 多元线性回归的假设函数和代价函数如下...代价函数 是一个关于向量的函数，而函数中的其它常量又是矩阵，所以对该函数求导会涉及到矩阵和向量的微积分知识，因为这方面的知识对机器学习来说实在是太重要了，而且一般的数学书上也没有相关内容，所以我打算专门写一篇文章来介绍矩阵和向量相关的微积分基础知识
解决方案根据错误信息，可以发现问题是 FilterForm 是一个绑定表单，需要有一个模型实例作为上下文。在测试用例中，没有为 FilterForm 设置模型实例。...替换为一个有效的模型实例。...distance':30} filterform = FilterForm(form_data) filterform.instance = Filter() # 创建一个 Filter 模型实例...线性方程法：另一种方法是将列表中的元素视为线段，使用线性方程求解线段相交点。我们可以构造一个线性方程组，其中每个方程代表列表中的一条线段。求解该方程组，可以得到两个线段的交点。...intersection(set(enumerate(list2))) return [(index, value) for index, value in intersecting_points]# 线性方程法
在这一教程中，我们将会使用 TensorFlow 2.0 新特性，并借助深度强化学习中的 A2C 智能体解决经典 CartPole-v0 环境任务。...TensorFlow 2.0 版的宗旨是让开发者们能够更轻松，在深度强化学习上这一理念显然也得到了发扬：在这个例子中，我们的智能体源代码不到 150 行！...，这种算法学习如何在一些具体的步骤中达到一个目标或者最大化；例如，最大化一个游戏中通过一些行动而获得的得分。...模型并没有「input」层，它将接收原始的 NumPy 数组 两个计算路径可以通过函数式 API 在一个模型中定义 模型可以包含动作采样等辅助性方法 在实时运行模式中，所有模块都从 NumPy 数组开始运行...这也就是为什么在模型定义的过程中需要使用 CategoricalDistribution 技巧。
选自freeCodeCamp 作者：Kevin Scott 机器之心编译 参与：李诗萌、路 数据清理是数据科学和机器学习中的重要组成部分，本文介绍了如何在 Tensorflow.js（0.11.1）中处理...一般而言，训练模型通常只占机器学习或数据科学家工作的一小部分（少于 10%）。 ——Kaggle CEO Antony Goldbloom 对任何一个机器学习问题而言，数据处理都是很重要的一步。...本文将采用 Tensorflow.js（0.11.1）的 MNIST 样例（https://github.com/tensorflow/tfjs-examples/blob/master/mnist/data.js...55000） NUM_TEST_ELEMENTS：测试集中图像的数量（10000，亦称余数） MNIST_IMAGES_SPRITE_PATH&MNIST_LABELS_PATH：图像和标签的路径 将这些图像级联为一个巨大的图像...TensorFlow.js 团队一直在改进 TensorFlow.js 的底层数据 API，这有助于更多地满足需求。
题目部分 如何在Oracle中写操作系统文件，如写日志？ 答案部分 可以利用UTL_FILE包，但是，在此之前，要注意设置好UTL_FILE_DIR初始化参数。...image.png 其它常见问题如下表所示： 问题 答案 Oracle中哪个包可以获取环境变量的值？ 可以通过DBMS_SYSTEM.GET_ENV来获取环境变量的当前生效值。...在CLIENT_INFO列中存放程序的客户端信息；MODULE列存放主程序名，如包的名称；ACTION列存放程序包中的过程名。该包不仅提供了设置这些列值的过程，还提供了返回这些列值的过程。...如何在存储过程中暂停指定时间？ DBMS_LOCK包的SLEEP过程。例如：“DBMS_LOCK.SLEEP(5);”表示暂停5秒。 DBMS_OUTPUT提示缓冲区不够，怎么增加？...如何在Oracle中写操作系统文件，如写日志？ 可以利用UTL_FILE包，但是，在此之前，要注意设置好UTL_FILE_DIR初始化参数。
希望阅读这篇文章后，你会了解如何以简洁的方式解释复杂的模型。...所涵盖的模型 线性回归（Linear Regression） 岭回归（Ridge Regression） Lasso 回归（Lasso Regression） 逻辑回归（Logistic Regression...（Linear Regression） 线性回归用最小二乘法找到一条表示数据集的最佳拟合线。...在上面的例子中，如果 k = 1，那么未分类点将被归类为蓝点。 如果 k 的值太小，它可能会受到异常值的影响。然而，如果它太高，它可能会忽略只有几个样本的类。...感谢阅读 希望读完本文，你能够通过突出要点来总结各种机器学习模型。
我们将学习如何在 Django 中创建抽象模型类。 Django 中的抽象模型类是一个模型，它用作其他模型继承的模板，而不是一个旨在创建或保存到数据库的模型。...在应用程序中，可以使用抽象模型定义多个模型共享的相似字段和行为。使用 Django，您可以定义一个派生自 Django.db.models 的模型类，以建立一个抽象模型类。...在 Django 中，从抽象模型继承遵循与传统模型相同的准则。超类中声明的所有字段和方法都由子类继承，子类可以根据需要替换或添加它们。开发从抽象模型派生的新模型时，不应将抽象属性设置为 True。...步骤 4 − 提供抽象模型类中的具体模型类。可以根据需要定义每个具体模型的附加变量和操作。 步骤 5 - 执行迁移以构建具体模型所需的数据库表。...例 1 在这个例子中，我们将在 Django 中创建一个抽象模型类，并使用它来更好地理解它。
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