犀利的开头 在机器学习中，我们用训练数据集去训练(学习)一个model(模型)，通常的做法是定义一个Loss function（误差函数），通过将这个Loss(或者叫error)的最小化过程，来提高模型的性能(performance)。然而我们学习一个模型的目的是为了解决实际的问题（或者说是训练数据 ...
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2017-09-05 10:10:06
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import numpy as np import random def genData(numPoints,bias,variance):#实例 偏好 方差 x = np.zeros(shape=(numPoints,2))#行列 y = np.zeros(shape=(numPoints))#行... ...
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2017-09-02 20:48:45
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参考： 如何通俗易懂地解释「协方差」与「相关系数」的概念？（非常通俗易懂） 浅谈协方差矩阵 方差（variance） 集合中各个数据与平均数之差的平方的平均数。在概率论与数理统计中，方差（Variance）用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。 方差越大，数据的离散程度就越大。 协方... ...
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2017-08-25 21:37:29
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在sklearn中包含四种评价尺度，分别为mean_squared_error、mean_absolute_error、explained_variance_score 和 r2_score。 1、均方差（mean-squared-error） 2、平均绝对值误差（mean_absolute_err ...
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2017-07-30 19:00:51
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输出结果： bias_add:[[ 2. 0.] [ 3. 1.] [ 4. 2.]]add:[[ 2. 2.] [ 3. 3.] [ 4. 4.]] ...
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2017-07-22 19:53:46
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一、训练函数 1、traingd Name：Gradient descent backpropagation （梯度下降反向传播算法 ） Description：triangd is a network training function that updates weight and bias v ...
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2017-07-17 21:58:10
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API解释中文版（简书文章，没事看看）： http://www.jianshu.com/p/e3a79eac554f Tensorlfow op辨异：tf.add()与tf.nn.bias_add()区别： http://blog.csdn.net/lanchunhui/article/detail ...
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2017-07-16 00:08:57
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int inc = 0; //整数inc等于0 while(inc < 6){ //inc在小于6的范围内递增 if(rand(@ptnum + inc + ch("seed")) < ch("variance")){ inc++; //如果随机数小于variance，产生递增值 continue; ...
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2017-07-04 09:49:02
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1 from ... import input_data 2 input_data=data_read() 3 import tensorflow as tf 4 5 def conv(name,x,w,b): 6 return tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(tf.nn.con... ...
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2017-06-29 23:49:49
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1.train或者从checkpoint restore后发现moving_mean和moving_variance都是0和1 bn1_mean = graph.get_tensor_by_name("bn1/moving_mean/read:0") "bn1/moving_variance:0" ...
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2017-06-29 15:21:15
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