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前端机器学习入门笔记9:利用卷积神经网络识别手写数字
首先,需要说明一下,本文的代码是基于上篇文章(MNIST数据集的切割与可视化)的代码的基础上进行的。 在前面我们学习过逻辑回归,最初是使用两个特征,后来在学习鸢尾花分类的时...
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前端机器学习入门笔记2:线性回归
你可能会说,我其实比较关注机器学习的比较实际的功能,为什么要学线性呢?其实线性回归以及后面要学习的逻辑回归等,都是深度学习的基础知识。如果先不学这些,而直接上手深度学习那些...
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前端机器学习入门笔记3:归一化
归一化就是把大数量级特征转化到较小的数量级下,通常是[0,1]或[-1,1]。例如,对于身高体重预测、房价预测问题,需要把身高体重数据和房价及影响因素的数据压到[0,1]、...
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前端机器学习入门笔记5:多层神经网络
XOR表示抑或。两个数相同,得到的是0,两个数不同,得到的是1。 如下图所示,当点的x和y坐标都为正的时候,是黄色的点。当点的x和y坐标一个为正,一个为负的时候,是蓝色的点...
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前端机器学习入门笔记6:多分类
前面的笔记中,我们主要学习了二分类的逻辑回归问题,我们只需要输出一个概率,就可以对数据集进行二分类。但是在现实生活中,不仅包括二分类问题,也包括多分类问题。举个例子,你在纸...
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前端机器学习入门笔记7:欠拟合与过拟合
数据很复杂,但是模型很简单,这就是欠拟合。下面我们通过http://playground.tensorflow.org/来直观感受下欠拟合。 如上图所示,我们选择了一个非线...
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前端机器学习入门笔记8:MNIST数据集的切割与可视化
从这一篇开始,我们来学习使用卷积神经网络识别手写数字。首先我们来看怎么将MNIST数据集的手写数字图片的像素信息可视化成图片。 首先我们在src目录下新建一个data/mn...
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DennisWu
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5年前
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前端机器学习入门笔记1:简介
人类曾经经历了三次技术革命。第一次工业革命:蒸汽技术革命;第二次工业革命是电力技术革命;第三次工业革命是计算机与信息技术革命。现在正处于第四次工业革命,则是众多新兴几技术普...
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2019-09-18