感谢中国人民大学胡鹤老师，课讲得非常好~ 首先，何谓tensor？即高维向量，例如矩阵是二维，tensor是更广义意义上的n维向量（有type+shape） TensorFlow执行过程为定义图，其中定义子节点，计算时只计算所需节点所依赖的节点，是一种高效且适应大规模的数据计算，方便分布式设计 ...

前言 看了好久书了，该总结一下了。如果有理解不到位的地方，欢迎批评。 摘要 1 个体与集成 集成学习通过结合多个学习器来完成学习任务，他的一般结构是：先产生一组“个体学习器”，再用某种策略结合起来。“个体学习器”通常由现有算法（如决策树算法、BP ...

集成学习（Ensemble Learning） 　　通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，在集成学习通过过个学习器进行结合，可以获得比单一学习器显著优越的泛化性能。 　　同质学习器和异质学习器。弱学习器：泛化性能略优于随机猜测的学习器， 　　集成学习中对个体学习器的要求是要有准确性和差异性 ...

于分类问题集成，回归问题集成，特征选取集成，异常点检测集成等等，可以说所有的机器学习领域都可以看到集成学 ...

人工智能、机器学习都已走进了我们的日常，尤其是愈演愈热的大数据更是跟我们的生活息息相关，做 人工智能、数据挖掘的人在其他人眼中感觉是很高大上的，总有一种遥不可及的感觉，在我司也经常会听到数据科学部的同事们提到 机器学习、数据挖掘 之类的词。但这些名词真的跟我们移动开发就没直接关系了吗？ 作为移动 ...

机器学习模型常用Docker部署，而如何对Docker部署的模型进行管理呢？工业界的解决方案是使用Kubernetes来管理、编排容器。Kubernetes的理论知识不是本文讨论的重点，这里不再赘述，有关Kubernetes的优点读者可自行Google。笔者整理的Kubernetes入门系列 ...

好了，咱们今天终于进入了现阶段机器学习领域内最流行的一个框架啦——TensorFlow。对的，这款由谷歌开发的机器学习框架非常的简单易用并且得到了几乎所有主流的认可，谷歌为了推广它的这个框架甚至单独开辟了免费学习这个框架的视频教程，可惜这些教程都是基于TensorFlow1.0版本的，一直没有更新 ...

继续上篇的pyspark集成后，我们再来看看当今热的不得了的tensorflow是如何继承进pycharm环境的 参考：　　http://blog.csdn.net/include1224/article/details/53452824 思路其实很简单，说下要点吧 1. ...