import tensorflow as tf import numpy as np ##使用numpy生成100个随机点 x_data=np.random.rand(200) y_data=x_data*0.1+0.2 #构造一个线性模型 b=tf.Variable(0.) k=tf.Variab ...
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2021-01-26 11:55:41
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逻辑回归实现 相关库引用 import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 加载数据 data = pd.read_csv ...
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2021-01-22 12:24:47
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找了好久 原来使用jupyter需要安装两个东西 安装ipython conda install ipython 安装jupyter conda install jupyter 最后输入： ipython kernelspec install-self --user 这样才可以用jupyter 今天 ...
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2021-01-19 12:13:15
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线性回归实现 相关库引用 import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 加载数据 data = pd.read_csv ...
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2021-01-18 11:03:49
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训练代码： import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt np.random.seed(42) # 设置numpy随机数种子 t ...
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2021-01-06 12:16:12
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在我重新抱起概率统计的课本之前，我一直都不清楚似然函数为什么是那样子的，只知道照着公式敲代码（那时候还没有tensorflow），于是出过各种糗：“啊？似然函数不就是交叉熵吗？”“机器学习中的似然函数怎么看起来跟概率统计课本里的不一样呢？”“学长学长，我把这个model的输出接上交叉熵后怎么报错了？”“似然函数”名字的意义已经在以前的多篇文章中提过了，更通用的定义来说，似然函数就是衡量当前模型参数
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2020-12-29 11:50:10
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import tensorflow as tf import numpy as np "tf.where(),条件语句，真返回a" a = tf.constant([1, 2, 3, 1, 1]) b = tf.constant([0, 1, 3, 4, 5]) c = tf.where(tf.gr ...
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2020-12-29 11:42:24
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import tensorflow as tf #创建一张图包含了一组op和tensor,上下文环境 #g=tf.Graph() #print(g) #当创建了新的图后，又分配了新的内存 #with g.as_default(): # c=tf.constant(12.0) # print(c.gr ...
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2020-12-25 11:59:21
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Windows下使用spyder训练SSD TensorFlow，并进行客流检测 背景 之前的尝试中， "用yolo v3训练自己的模型并进行客流检测" 。得到的结果其实已经很好，增加训练样本和训练周期，最后也取得了如下的效果，但是实际在视频中检测时候，抖动现象还是比较严重的。 尝试使用另一种实时检 ...
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2020-12-25 11:58:25
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Cora Dataset是对Machine Learning Paper进行分类的数据集 -- README: 对数据集的介绍; -- cora.cites: 论文之间的引用关系图。文件中每行包含两个Paper ID， 第一个ID是被引用的Paper ID； 第二个是引用的Paper ID。 -- ...
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2020-12-24 12:30:19
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