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#So
人工智能深度学习入门练习之(12)TensorFlow – 数学基础
在创建TensorFlow中的应用程序之前,最好能先理解TensorFlow所需的数学概念。数学被认为是任何机器学习算法的核心。标量(scalar) 一个单独的数向量(vector) 一列数,即一维数组矩阵(matrix) 二维数组张量(tensor) 多维数组矩阵加法如果2个矩...
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2020-09-20
人工智能
深度
学习
入门
习之
人工智能深度学习入门练习之(11)TensorFlow – 理解人工智能
具有感知、学习、推理和解决问题等认知功能的机器被认为拥有人工智能。当机器具有认知能力时,人工智能就产生了。人类在相关领域的能力是人工智能的衡量标准。弱人工智能 弱人工智能执行特定任务,甚至比人类做得更好,例如,围棋人工智能AlphaGo。弱人工智能是目前人工智能的主要研究领域。强人工智能 强人工智能...
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2020-09-20
人工智能
深度
学习
入门
习之
人工智能深度学习入门练习之(10)TensorFlow – 介绍
TensorFlow是一个开源的深度学习框架,由谷歌团队开发。TensorFlow使用方便,开发人员可以用来开发各种人工智能应用。TensorFlow的官方网站:www.tensorflow.orgTensorFlow的主要特性:以张量(一种多维数组)为基础,轻松定义、计算数学算式提供对深度神经网络和机器学习技术的编程...
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2020-09-20
人工智能
深度
学习
入门
习之
Python爬虫小白入门(十)Python 爬虫 – BeautifulSoup分析页面
我们已经抓取了一个HTML页面,接下来,我们使用BeautifulSoup来分析页面。importrequestsfrombs4importBeautifulSouppage=requests.get("https://kevinhwu.github.io/demo/python-scraping/simple.htm...
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2020-09-19
Python
爬虫
小白
入门
BeautifulSoup
Python机器学习(八十四)Pandas DataFrame存储到CSV, JSON,SQL
有时需要存储DataFrame到文件中,可以把DataFrame存储到CSV,JSON,SQL数据库中,如下所示:df.to_csv('new_purchases.csv')df.to_json('new_purchases.json')#保存到SQL数据库importsqlite3con=sqlite3.connec...
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2020-09-19
Python
机器
学习
八十四
Pandas
Python机器学习(八十三)Pandas 读取 JSON 数据
要从Json文件中读取数据,可以使用Pandas的read_json方法。Json文件的内容:{"apples":{"June":3,"Robert":2,"Lily":0,"David":1},"oranges":{"June":0,"Robert":3,"Lily":7,"David":2}}使用Pandas加载J...
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2020-09-19
Python
机器
学习
八十三
Pandas
TensorFlow从0到1之浅谈深度学习(5)
DNN(深度神经网络算法)现在是AI社区的流行词。最近,DNN在许多数据科学竞赛/Kaggle竞赛中获得了多次冠军。自从1962年Rosenblat提出感知机(Perceptron)以来,DNN的概念就已经出现了,而自Rumelhart、Hinton和Williams在1986年发现了梯度下降算法后,DNN的概念就变得...
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2020-09-19
TensorFlow
浅谈
深度
学习
Tensorflow从0到1(4)之神经网络
代码实现:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsimporttensorflow.compat.v1astftf.disable_v2_behavior()#使用静态图模式运行以下代码asserttf.__version_...
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2020-09-19
Tensorflow
神经网络
Tensorflow从0到1(2)之基础知识
张量是tensorflow中的基本数据结构#全零张量zero_tsr=tf.zeros([row_dim,col_dim])#全1张量ones_tsr=tf.ones([row_dim,col_dim])#填充张量filled_tsr=tf.fill([row_dim,col_dim],42)#常量constant_t...
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2020-09-19
Tensorflow
基础知识
Tensorflow从0到1(3)之实战传统机器算法
代码实现:importnumpyasnpimporttensorflow.compat.v1astftf.disable_v2_behavior()#使用静态图模式运行以下代码asserttf.__version__.startswith('2.')sess=tf.Session()x_vals=np.array([1...
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2020-09-19
Tensorflow
实战
传统
机器
算法
Tensorflow从0到1(1)之如何安装Tensorflow(Windows和Linux两种版本)
现在越来越多的人工智能和机器学习以及深度学习,强化学习出现了,然后自己也对这个产生了点兴趣,特别的进行了一点点学习,就通过这篇文章来简单介绍一下,关于如何搭建Tensorflow以及如何进行使用。建议的话,还是要学习了一点Python基础知识和Linux知识是最好的!步骤:https...
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2020-09-19
Tensorflow
如何
安装
Windows
Linux
TensorFlow从0到1之TensorFlow实现多元线性回归(11)
在 TensorFlow 实现简单线性回归的基础上,可通过在权重和占位符的声明中稍作修改来对相同的数据进行多元线性回归。在多元线性回归的情况下,由于每个特征具有不同的值范围,归一化变得至关重要。这里是波士顿房价数据集的多重线性回归的代码,使用13个输入特征。波士顿房价数据集可从http://lib....
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2020-09-19
TensorFlow
实现
多元
线性
回归
TensorFlow从0到1之TensorFlow实现简单线性回归(10)
本节将针对波士顿房价数据集的房间数量(RM)采用简单线性回归,目标是预测在最后一列(MEDV)给出的房价。波士顿房价数据集可从http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston处获取。本小节直接从 TensorFlow contrib数据集加载数据。使用随机梯度下降优化器...
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2020-09-19
TensorFlow
实现
简单
线性
回归
TensorFlow从0到1之TensorFlow csv文件读取数据(9)
大多数人了解Pandas及其在处理大数据文件方面的实用性。TensorFlow 提供了读取这种文件的方法。前面章节中,介绍了如何在TensorFlow中读取文件,本节将重点介绍如何从CSV文件中读取数据并在训练之前对数据进行预处理。本节将采用哈里森和鲁宾菲尔德于1978年收集的波士顿房价数据集(http://...
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2020-09-19
TensorFlow
csv
文件
读取
数据
TensorFlow从0到1之TensorFlow优化器(8)
高中数学学过,函数在一阶导数为零的地方达到其最大值和最小值。梯度下降算法基于相同的原理,即调整系数(权重和偏置)使损失函数的梯度下降。在回归中,使用梯度下降来优化损失函数并获得系数。本节将介绍如何使用 TensorFlow 的梯度下降优化器及其变体。按照损失函数的负梯度成比例地对系数(W和b)进行更...
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2020-09-19
TensorFlow
优化
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