最近一个月项目好忙，终于挤出时间把这篇 BP 算法基本思想写完了，公式的推导放到下一篇讲吧。 一、神经网络的代价函数 神经网络可以看做是复杂逻辑回归的组合，因此与其类似，我们训练神经网络也要定义代价函数，之后再使用梯度下降法来最小化代价函数，以此来训练最优的权重矩阵。 1.1 从逻辑回归出发 我们从 ...
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2020-06-20 00:46:05
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在此前的文章中，我已经向你介绍了Kubeflow，这是一个为团队设置的机器学习平台，需要构建机器学习流水线。 在本文中，我们将了解如何采用现有的机器学习详细并将其变成Kubeflow的机器学习流水线，进而可以部署在Kubernetes上。在进行本次练习的时候，请考虑你该如何将现有的机器学习项目转换到 ...
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2020-06-19 19:15:04
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创建计算图 下面的代码在内存中创建一个默认计算图。 import tensorflow as tf x = tf.Variable(3, name="x") y = tf.Variable(4, name="y") f = x*x*y + y + 2 代码中声明了变量和函数，这将会在内存中创建一个默 ...
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2020-06-19 18:08:57
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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 ...
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2020-06-19 16:29:58
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要理解大数据，我们必须首先从大数据的概念开始。与人工智能的概念不同，大数据的概念相对清晰，大数据的技术体系也已经成熟。为了解释大数据的概念，您可以从数据本身的特征开始，然后从方案，应用和行业逐步扩展。 大数据本身的特点通常集中在五个方面，即数据量，数据结构多样性，数据价值密度，数据增长速度和可信度对这五个维度的理解和认识是理解大数据概念的关键。当然，随着大数据技术的发展及其在行业中的应用，数
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2020-06-19 16:10:45
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默认情况下，所有NumPy函数都可以在SciPy(命名空间)中使用。当导入SciPy时，不需要显式地导入NumPy函数。NumPy的主要对象是n次多维数组ndarray，SciPy构建在ndarray数组之上，ndarray是存储单一数据类型的多维数组。在NumPy中，维度称为轴，坐标轴的数量称为秩 ...
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2020-06-19 16:10:10
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SmartbiMining通过深度数据建模，为企业提供预测能力支持文本分析、五大类算法和数据预处理，并为用户提供一站式的流程式建模、拖拽式操作和可视化配置体验。SmartbiMining算法丰富，而且可扩展SmartbiMining数据挖掘平台支持多种高效实用的机器学习算法，包含了分类、回归、聚类、预测、关联，5大类机器学习的成熟算法。其中包含了多种可训练的模型：逻辑回归、决策树、随机森林、朴素贝
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2020-06-19 16:04:38
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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。 线性代数 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 ...
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2020-06-19 15:51:52
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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.org TensorFlow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 ...
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2020-06-19 15:37:53
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Numpy包含大量的数学函数，如三角函数、算术函数和处理复数的函数等等，这些函数可以用来执行各种数学操作。 三角函数 Numpy中包含三角函数，用于不同角度的正弦、余弦和正切等就散。 示例 import numpy as np arr = np.array([0, 30, 60, 90, 120, ...
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2020-06-19 12:08:23
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