首先 实现一个尽可能少调用tf.nn模块儿的,自己手写相关的function import tensorflow as tf import numpy as np import melt_dataset import sys from sklearn.metrics import ...
这里做了一些小的修改,感谢谷歌rd的帮助,使得能够统一处理dense的数据,或者类似文本分类这样sparse的输入数据。后续会做进一步学习优化,比如如何多线程处理。 具体如何处理sparse 主要是使用embedding lookup sparse,参考 https: github.com tensorflow tensorflow issues 两个文件 melt.py binary class ...
2015-11-30 20:08 1 9253 推荐指数:
首先 实现一个尽可能少调用tf.nn模块儿的,自己手写相关的function import tensorflow as tf import numpy as np import melt_dataset import sys from sklearn.metrics import ...
只是简单demo, 可以看出tensorflow非常简洁,适合快速实验 import tensorflow as tf import numpy as np import melt_dataset import sys from sklearn.metrics import ...
机器学习领域的算法评估有三个基本的指标。 召回率(Recall Rate,也叫查全率):是检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率。 召回率=系统检索到的相 ...
二分类 分类问题是机器学习中非常重要的一个课题。现实生活中有很多实际的二分类场景,如对于借贷问题,我们会根据某个人的收入、存款、职业、年龄等因素进行分析,判断是否进行借贷;对于一封邮件,根据邮件内容判断该邮件是否属于垃圾邮件。 图1-1 分类示意图 回归作为分类的缺陷 由于回归 ...
评论的消极评论和积极评论的分类。模型的具体结构如下图所示。 图1 CNN文本分类模型 数据处理 ...
什么是二分类问题? 二分类问题就是最终的结果只有好或坏这样的一个输出。 比如,这是好的,那是坏的。这个就是二分类的问题。 我们以一个电影评论作为例子来进行。我们对某部电影评论的文字内容为好评和差评。 我们使用IMDB 数据集,它包含来自互联网电影数据库(IMDB)的 50 000 条严重 ...
数据的下载: (共有三个版本:python,matlab,binary version 适用于C语言) http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz http://www.cs.toronto.edu/~kriz ...