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原创 tensorflow基本概念和函数

tensorflow中使用张量tensor数据结构来代表所有的数据，在计算图中操作间传递的数据都是tensor。可以把tensor看为是一个n维数组或者列表，每个tensor都包含了类型（type）、阶（rank）和形状（shape）。阶指的是维度，但是张量的阶主要看有几层中括号，这与矩阵的阶不同。张量的相关操作主要包括类型转换、数值操作、形状变换和数据操作。np.shape与tf.s...

2018-09-06 19:27:56 163

模型构建中的几个概念。张量：数据，即某一类型的多维数组。变量：常用于定义模型中的参数，是通过不断训练得到的值。占位符：输入变量的载体，也可以理解为定义函数时的参数。图中的节点操作（OP）：即一个OP获得0个或者多个tensor，执行计算输出额外的0个或多个tensor。在python中，返回的tensor是numpy.ndarray对象。在具体的项目中，会有三种应用场景，分别是训练场景、测试场...

2018-09-04 20:21:45 413

原创 Tensorflow基本开发步骤——以逻辑回归拟合二维数据为例

深度学习大概有如下四个步骤：准备数据，搭建模型，迭代训练和使用模型。一、准备数据使用y=2x作为主体，通过加入一些随机干扰噪声产生一组数据。代码如下：import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plttrain_x=np.linspace(-1,1,100)train_y=2*tra...

2018-08-21 18:44:59 999 1

原创数据科学导论课程笔记（四）：数据隐私

数据的隐私问题有不同的表现形式：对个人数据未经授权的访问，对个人敏感信息的发掘和公开，对数据进行超过合理范围的使用。隐私保护已经成为数据科学领域中一个不可或缺的环节。在中国，因为用户群体的庞大和相关法律法规的不完善，隐私保护问题的形势十分严峻。信息泄露通常有两种渠道，第一是由用户主动提供；第二是在用户不知情的情况下获取。数据隐私是一项涉及技术，伦理和法制等多个层面和学科领域的新挑战。隐私权针对...

2018-08-20 14:54:50 717

原创数据科学导论课程笔记（三）：高性能计算

在结果一致的情况下，算法流程的不同会导致计算量上的显著差异。算法复杂度包括时间复杂度和空间复杂度。不同排序算法的时间复杂度不同，而空间复杂度指的是在运行中需要额外开辟的储存空间。对于矩阵乘法来说，其空间复杂度不随问题规模的增大而增大，该算法不需要额外的临时存储空间。计算机的运行速度通常以GFLOPS,TFLOPS和PFLOPS来衡量，分别代表每秒的十亿次，万亿次和千万亿次浮点数操作。2016年...

2018-08-18 19:48:50 1320

原创数据科学导论课程笔记（二）：数据可视化

数据可视化是一项致力于把抽象的数据或概念转化为适于人类理解和接受的视觉化的信息的技术。是一个典型的交叉学科，涉及计算机科学，认知心理学，美学和艺术设计等学科，涉及数据处理、算法设计和软件开发和人机交互等多种知识和技能。可视化是一种以图像、图表或动画的形式进行有效信息传递的技术。它的主要目的在于，作为载体和媒介有效地传递信息。它可以发挥人类视觉的感知能力，从而帮助人们更好地理解数据当中蕴含的信息。通...

2018-08-18 13:54:27 2249

原创数据科学导论课程笔记（一）：数据采集

数据采集模块：麦克风收集声音信息，微机电麦克风是电容式的变形。惯性测量单元（IMU）可以测量速度，方向和引力，它将加速度器，陀螺仪和磁力计集成在一个基于MEMS的封装中。加速度计用来测量X,Y,Z三个方向的加速度，陀螺仪基于角动量守恒理论用于检测角速度以及角动量，磁力计用来测量磁场强度和方向，经常用在数字罗盘上。还有接近传感器，运动传感器和红外探测传感器等。传感器大多数都会有噪声，需要仔细...

2018-08-17 20:44:15 1633

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