=0.3989423> 当从同一个分布中独立抽取多个样本时(我们通常假设)，样本值1，…，的概率密度函数是每个个体的概率密度函数的乘积: 可以很容易地用一个例子来计算上面的问题。...我们可以这样写: 我们准备定义参数为和的高斯分布的似然函数: 作为对似然函数有更多直观了解，我们可以生成足够多的样本来直观地了解它的形状。...为了克服这个问题，可以使用同一函数的对数变换。自然对数是一个单调递增的函数，这意味着如果x轴上的值增加，y轴上的值也会增加。这很重要，因为它确保概率对数的最大值出现在与原始概率函数相同的点。...我们已经看到了我们想要达到的目标最大化似然函数的对数变换。但是在深度学习中，通常需要最小化损失函数，所以直接将似然函数的符号改为负。...最后通过定义一个TensorFlow变量、一个负对数似然函数并应用梯度，实现了一个使用TensorFlow Probability的自定义训练过程。 作者：Luís Roque
请注意，图本身不包含在检查点中。 类别 (class) 为标签枚举的一组目标值中的一个。例如，在检测垃圾邮件的二元分类模型中，两种类别分别是“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”。...同样，在 458 个实际没有肿瘤的样本中，模型归类正确的有 452 个（452 个负例），归类错误的有 6 个（6 个假正例）。 多类别分类问题的混淆矩阵有助于确定出错模式。...之后，softmax 函数会生成一个（标准化）概率向量，对应于每个可能的类别。 此外，对数有时也称为 S 型函数的元素级反函数。...张量形状 (Tensor shape) 张量在各种维度中包含的元素数。例如，张量 [5, 10] 在一个维度中的形状为 5，在另一个维度中的形状为 10。...该术语还指 TensorFlow 堆栈中的基本 API 层，该层支持对数据流图进行一般计算。
类似的，在 458 个确实为非肿瘤的样本中，有 452 个被模型正确的归类（452 个真负类），有 6 个被错误的归类（6 个假正类）。 多类别分类的混淆矩阵可以帮助发现错误出现的模式。...凸函数（concex function） 一种形状大致呈字母 U 形或碗形的函数。然而，在退化情形中，凸函数的形状就像一条线。...但是，如果你扩展了时间窗口，则会出现网页访客的季节性差异。 推断（inference） 在机器学习中，通常指将训练模型应用到无标注样本来进行预测的过程。...Sigmoid 函数（sigmoid function） 把 logistic 或多项式回归输出（对数几率）映射到概率的函数，返回的值在 0 到 1 之间。...张量形状（Tensor shape） 张量的元素数量包含在不同维度中。比如，[5, 10] 张量在一个维度中形状为 5，在另一个维度中形状为 10。
上述混淆矩阵展示了在 19 个确实为肿瘤的样本中，有 18 个被模型正确的归类（18 个真正），有 1 个被错误的归类为非肿瘤（1 个假负类）。...类似的，在 458 个确实为非肿瘤的样本中，有 452 个被模型正确的归类（452 个真负类），有 6 个被错误的归类（6 个假正类）。 多类别分类的混淆矩阵可以帮助发现错误出现的模式。...凸函数（concex function） 一种形状大致呈字母 U 形或碗形的函数。然而，在退化情形中，凸函数的形状就像一条线。...但是，如果你扩展了时间窗口，则会出现网页访客的季节性差异。 推断（inference） 在机器学习中，通常指将训练模型应用到无标注样本来进行预测的过程。...张量形状（Tensor shape） 张量的元素数量包含在不同维度中。比如，[5, 10] 张量在一个维度中形状为 5，在另一个维度中形状为 10。
ROC 曲线下面积是，对于随机选择的正类别样本确实为正类别，以及随机选择的负类别样本为正类别，分类器更确信前者的概率。...请注意，图本身不包含在检查点中。 类别 (class) 为标签枚举的一组目标值中的一个。例如，在检测垃圾邮件的二元分类模型中，两种类别分别是“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”。...例如，下面显示了一个二元分类问题的混淆矩阵示例： 上面的混淆矩阵显示，在 19 个实际有肿瘤的样本中，该模型正确地将 18 个归类为有肿瘤（18 个真正例），错误地将 1 个归类为没有肿瘤（1 个假负例...同样，在 458 个实际没有肿瘤的样本中，模型归类正确的有 452 个（452 个真负例），归类错误的有 6 个（6 个假正例）。 多类别分类问题的混淆矩阵有助于确定出错模式。...向量中的每个单元格都表示一个单独的英文单词，单元格中的值表示相应单词在句子中出现的次数。由于单个英文句子包含的单词不太可能超过 50 个，因此向量中几乎每个单元格都包含 0。
: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'"的错误，这意味着你正在使用的TensorFlow版本与你的代码不兼容。...这个错误通常是因为在TensorFlow 2.0及更高版本中，'placeholder'被移除了。...tf.compat.v1是TensorFlow中的compatibility模块，它提供了与旧版本兼容的API。...通过使用placeholder，我们可以灵活地输入不同的数据，例如使用不同的训练样本或不同的超参数。...另外，placeholder还可以用于将数据输入到TensorFlow模型中，通过占位符我们可以定义输入和输出的数据形状，并在计算图中使用这些占位符来处理数据。
而实现的方法，是让两个网络相互竞争。 生成模型是用来获取数据的分布情况的，而D则是用来估计来自训练数据的概率的。生成模型的训练过程就是想办法把D的错误概率给最大化。...而基于GAN的方法代表了一个很好的妥协：他们学习一个生成模型，生成比最佳VAE技术更高质量的样本，而不牺牲采样速度，并且还利用潜在代表在生成过程中。...同时tf.Variable()的构造函数需要给定任何类型和形状的Tensor变量的初始值。初始值定义变量的类型和形状，其变量的type和shape是固定的。...ALI的概念非本人提出，本人根据自己对ALI的理解通过Tensorflow进行实现，并且运行于Jupyter中。...限于本人水平，可能有出现一定的错误，如有失误，欢迎交流。同时，由于本人学习Deep Learning的时候直接接触英文材料，故一些专有名词的翻译可能存在一些偏差。
上面的混淆矩阵显示，在 19 个实际有肿瘤的样本中，该模型正确地将 18 个归类为有肿瘤（18 个真正例），错误地将 1 个归类为没有肿瘤（1 个假负例）。...同样，在 458 个实际没有肿瘤的样本中，模型归类正确的有 452 个（452 个真负例），归类错误的有 6 个（6 个假正例）。...成本 (cost) 是损失的同义词。 交叉熵 (cross-entropy) 对数损失函数向多类别分类问题进行的一种泛化。交叉熵可以量化两种概率分布之间的差异。另请参阅困惑度。...张量形状 (Tensor shape) 张量在各种维度中包含的元素数。例如，张量 [5, 10] 在一个维度中的形状为 5，在另一个维度中的形状为 10。...该术语还指 TensorFlow 堆栈中的基本 API 层，该层支持对数据流图进行一般计算。
请注意，图本身不包含在检查点中。 ---- 类别 (class) 为标签枚举的一组目标值中的一个。例如，在检测垃圾邮件的二元分类模型中，两种类别分别是“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”。...上面的混淆矩阵显示，在 19 个实际有肿瘤的样本中，该模型正确地将 18 个归类为有肿瘤（18 个真正例），错误地将 1 个归类为没有肿瘤（1 个假负例）。...同样，在 458 个实际没有肿瘤的样本中，模型归类正确的有 452 个（452 个真负例），归类错误的有 6 个（6 个假正例）。 多类别分类问题的混淆矩阵有助于确定出错模式。...---- 张量形状 (Tensor shape) 张量在各种维度中包含的元素数。例如，张量 [5, 10] 在一个维度中的形状为 5，在另一个维度中的形状为 10。...该术语还指 TensorFlow 堆栈中的基本 API 层，该层支持对数据流图进行一般计算。
上面的混淆矩阵显示，在 19 个实际有肿瘤的样本中，该模型正确地将 18 个归类为有肿瘤（18 个真正例），错误地将 1 个归类为没有肿瘤（1 个假负例）。...同样，在 458 个实际没有肿瘤的样本中，模型归类正确的有 452 个（452 个真负例），归类错误的有 6 个（6 个假正例）。...S 型函数 (sigmoid function) 一种函数，可将逻辑回归输出或多项回归输出（对数几率）映射到概率，以返回介于 0 到 1 之间的值。...张量形状 (Tensor shape) 张量在各种维度中包含的元素数。例如，张量 [5, 10] 在一个维度中的形状为 5，在另一个维度中的形状为 10。...该术语还指 TensorFlow 堆栈中的基本 API 层，该层支持对数据流图进行一般计算。
请注意，图本身不包含在检查点中。 类别 (class) 为标签枚举的一组目标值中的一个。例如，在检测垃圾邮件的二元分类模型中，两种类别分别是“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”。...同样，在 458 个实际没有肿瘤的样本中，模型归类正确的有 452 个（452 个真负例），归类错误的有 6 个（6 个假正例）。 多类别分类问题的混淆矩阵有助于确定出错模式。...S 型函数 (sigmoid function) 一种函数，可将逻辑回归输出或多项回归输出（对数几率）映射到概率，以返回介于 0 到 1 之间的值。...张量形状 (Tensor shape) 张量在各种维度中包含的元素数。例如，张量 [5, 10] 在一个维度中的形状为 5，在另一个维度中的形状为 10。...该术语还指 TensorFlow 堆栈中的基本 API 层，该层支持对数据流图进行一般计算。
由于MNIST的图像形状为28 * 28px，因此我们将为每个样本处理28个时间步长的28个序列。...training_steps = 1000 batch_size = 32 display_step = 100 # 网络参数 # MNIST的图像形状为28 * 28px，因此我们将为每个样本处理28...# 使用tf.data API对数据进行随机排序和批处理 train_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)) train_data...x = self.out(x) if not is_training: # tf 交叉熵接收没有经过softmax的概率输出，所以只有不是训练时才应用softmax...=x) # 批中的平均损失 return tf.reduce_mean(loss) # 准确率评估 def accuracy(y_pred, y_true): # 预测类是预测向量
ROC 曲线下面积是，对于随机选择的正类别样本确实为正类别，以及随机选择的负类别样本为正类别，分类器更确信前者的概率。...请注意，图本身不包含在检查点中。 类别 (class) 为标签枚举的一组目标值中的一个。例如，在检测垃圾邮件的二元分类模型中，两种类别分别是“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”。...例如，下面显示了一个二元分类问题的混淆矩阵示例： 上面的混淆矩阵显示，在 19 个实际有肿瘤的样本中，该模型正确地将 18 个归类为有肿瘤（18 个真正例），错误地将 1 个归类为没有肿瘤（1...同样，在 458 个实际没有肿瘤的样本中，模型归类正确的有 452 个（452 个真负例），归类错误的有 6 个（6 个假正例）。 多类别分类问题的混淆矩阵有助于确定出错模式。...交叉熵 (cross-entropy) 对数损失函数向多类别分类问题进行的一种泛化。交叉熵可以量化两种概率分布之间的差异。另请参阅困惑度。
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