突破黎明前的黑暗-CSDN博客

原创使用Softmax回归模型训练识别MNIST数据

input_data.py:from __future__ import absolute_importfrom __future__ import divisionfrom __future__ import print_functionimport gzipimport osimport tempfileimport numpyimport urllibfr

2017-11-07 21:34:39 798

原创 tensorflow学习二

Tensorflow的基本使用使用图(graph)来表示计算任务；在被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图；使用tensor表示数据；通过t变量(Variable)维护状态；使用feed和fetch可以为任意的操作(arbitrary operation)赋值或者从其中获取数据。综述：TensorFlow是一个编程系统，使用图来表示计算任务。图

2017-11-05 20:33:15 220

原创 TensorFlow学习一

Python程序生成一些三维数据，然后用一个平面拟合它。import tensorflow as tfimport numpy as npx_data=np.float32(np.random.rand(2,100))y_data=np.dot([0.100,0.200],x_data)+0.300b=tf.Variable(tf.zeros([1]))W=

2017-11-04 20:49:55 250 1

转载用转换器抽取特征

1、特征抽取a、在模型中表示事实只有先把现实用特征表示出来，才能借助数据挖掘的力量找到问题的答案。特征可用于建模，模型以机器挖掘算法能够理解的近似的方式来表示现实。因此可以说，模型描述了客观世界中对象的某些方面，是它的以简化版本。特征选择的另一个优点在于：降低真实世界的复杂度，模型比现实更容易操纵。实体的复杂性对目前的算法而言过于复杂，我们退而求其次，使用更为简洁的模型来表示实物。简化要以

2017-10-31 21:42:48 294

转载深度神经网络

神经网络在20世纪七八十年代很火，但随后人们不再使用它们。首要问题是运行多个神经网络比其他算法对计算能力有更高的要求，超出了当时计算机的能力范围。其次是训练神经网络所需要工作量很大。虽然那时反向传播算法已经研制出来，处理大型神经网络仍存在问题，需要大量的训练才能确定权重。近年来计算能力提升和训练算法的改进使得在现有计算能力的情况下，能够顺利的完成大型神经网络的训练。至少包含两层隐含层的

2017-10-28 21:05:56 425

原创反向传播算法

反向传播算法的工作机制为对预测错误的神经元施以惩罚。从输出层开始，向上层次查找预测错误的神经元，微调这些神经元输入值的权重，以达到修复输出错误的目的。神经元之所以给出错误的预测，原因在于它前面为其提供输入的神经元，更确切地说是由两个神经元之间的权重及输入值决定的。我们可以尝试对权重进行微调。每次调整的幅度取决于以下两个方面：神经元各边权重的误差函数的偏导数和一个叫学习速率的参数(通常使用很

2017-10-23 22:20:05 240

原创 Keras学习一快速开始

Keras的核心数据结果是‘模型’，模型是一种组织网络层的方式。Keras中主要模型是Squential模型，Sequential是一系列网络层按顺序构成的栈。#coding=utf-8from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense,Activation#创建Sequential模型

2017-10-23 19:08:54 323

转载人工神经网络

神经网络算法最初是根据人类大脑的工作机制设计的。神经网络由一系列相互连接的神经元组成。每个神经元都是一个简单的函数，接收一定输入，给出相应输出。神经元可以使用任何标准函数来处理数据，比如线性函数，这些函数统称为激活函数。一般来说，神经网络学习算法能正常工作，激活函数应当是可导和光滑的。常用的激活有逻辑斯谛函数。每个神经元接收几个输入，根据这几个输入，计算输出。这样一个个神经元连

2017-10-20 22:08:33 363

转载 python基础(二)

python中set和frozenset（不可变集合）的区别：set无序排序且不重复，是可变的，有add()，remove()等方法。不存在哈希值。基本功能包括关系测试和消除重复元素。集合对象还支持union(联合)，intersection(交集)，difference(差集)和sysmmetric difference(对称差集)等数学运算。set支持x in set，len(set)

2017-10-16 22:05:17 115

原创 HttpClient学习总结

一、介绍HttpClient是Apache Jakarta Common下的子项目，用来提供高效的、最新的、功能丰富的支持HTTP协议的客户端编程工具包。相比传统的URLConnection，增加了易用性和灵活性，它使客户端发送Http请求变得更容易。二、使用方法使用HttpClient发送请求、接收响应简单。1、创建HttpClient对象。2、创建请求方法的实例，并指定请求

2017-10-11 13:57:30 300

转载 Python数据挖掘入门与实践(四)——亲和性分析

亲和性分析用来找出两个对象共同出现的情况。亲和性分析所用的数据通常为类似于交易信息的数据。亲和性分析比分类更具探索性，因为通常我们无法拿到像在很多分类任务中所用的那样完整的数据集。Apriori算法是经典的亲和性分析算法。它只从数据集中频繁出现的商品中选取共同出现的商品组成频繁项集，避免复杂度呈指数级增长。一旦找到频繁项集，生成关联规则就很容易了。Aprori算法背后的原理简单

2017-10-09 21:55:27 1088 1

转载 Python数据挖掘入门与实践(二)——scikit-learn数据的预处理转换器以及流水线

选择最具区分度的特征、创建新特征等都属于预处理的范畴。scikit-learn的预处理工具叫作转换器，它接受原始数据集，返回转换后的数据集。除了处理数值型特征，转换器还能用来抽取特征。标准预处理from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler这个类可以把每个特征的值域规范化为0到1之间。最小值用0代替，最大值用1代替，其余值介于两者之

2017-09-30 22:59:45 609

原创 Python机器学习——Sklearn——划分数据集——交叉检验

sklearn.cross_validation——train_test_split随机划分训练集和测试集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.2,random_state=14)train_date：所有划分的样本特征集train_target：所有划分的样

2017-09-30 21:25:08 1668

转载 python基础(一)--join和os.path.join函数的用法以及字符串格式化

join：连接字符串数组。将字符串、元组、列表中的元素按指定的字符(分割符)连接成一个新的字符串。os.path.join：将多个路径组合并返回。

2017-09-30 18:34:47 1713

转载 Python数据挖掘入门与实践(二)——用scikit-learn估计器分类

几个概念：估计器(Estimator)：用于分类、聚类和回归分析；转换器(Transformer)：用于数据预处理和数据转换；流水线(Pipeline)：组合数据挖掘流程，便于再次使用。1、scikit-learn估计器：估计器用于分类任务，它主要包括以下两个函数：fit()：训练算法，设置内部参数。该函数接收训练集及其类别两个参数。predict()：参数为测试集。预测测试集

2017-09-30 18:31:50 662

转载 Python数据挖掘入门与实践(一)——亲和性分析

支持度指数据中规则应验次数；有时候，还需要对支持度进行规范化，即再除以规则有效前提下的总数量。支持度衡量的是给规则应验的比例，而置信度衡量的则是规则准确率如何，即符合给定条件(即规则的"如果"语句所表示的前提条件)的所有规则里，跟当前规则结论一致有多大。计算方法首先统计当前规则的出现次数，再用它来除以条件("如果"语句)相同的规则数量。我们需要统计数据集中所有规则的相关数据。首先分别为规则

2017-09-29 21:01:50 703

转载 Spring Data JPA学习一

1、Spring框架对JPA的支持1、spring使jpa配置更加灵活。JPA规范要求，配置文件必须命名为persistence.xml，并存在于类路径下的META-INF目录中。该文件通常包含了初始化JPA引擎所需的全部信息。Spring提供的LocalContainerEntityManagerFactoryBean提供了非常灵活的配置，persistence.xml中的信息都可以在此

2017-01-06 15:42:32 209

转载 linux学习二

常用指令ls　　显示文件或目录 -l 列出文件详细信息l(list) -a 列出当前目录下所有文件及目录，包括隐藏的a(all)mkdir 创建目录 -p 创建目录，若无父目录，则创建p(parent)cd 切

2017-01-06 14:13:45 187

转载 linux及其命令的学习一

http://www.cnblogs.com/laov/p/3541414.htmllinux目录的学习http://www.cnblogs.com/laov/p/3409875.htmlroot：启动linux时使用的核心文件，如操作系统内核、引导程序Grubhome：存储普通用户的个人文件。ftp用户所有服务，httpd、samba、user1、user2bin

2017-01-06 13:53:03 213

zgf_zgf_zgf的博客