首先 實現一個盡可能少調用tf.nn模塊兒的,自己手寫相關的function import tensorflow as tf import numpy as np import melt_dataset import sys from sklearn.metrics import ...
這里做了一些小的修改,感謝谷歌rd的幫助,使得能夠統一處理dense的數據,或者類似文本分類這樣sparse的輸入數據。后續會做進一步學習優化,比如如何多線程處理。 具體如何處理sparse 主要是使用embedding lookup sparse,參考 https: github.com tensorflow tensorflow issues 兩個文件 melt.py binary class ...
2015-11-30 20:08 1 9253 推薦指數:
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只是簡單demo, 可以看出tensorflow非常簡潔,適合快速實驗 import tensorflow as tf import numpy as np import melt_dataset import sys from sklearn.metrics import ...
機器學習領域的算法評估有三個基本的指標。 召回率(Recall Rate,也叫查全率):是檢索出的相關文檔數和文檔庫中所有的相關文檔數的比率,衡量的是檢索系統的查全率。 召回率=系統檢索到的相 ...
二分類 分類問題是機器學習中非常重要的一個課題。現實生活中有很多實際的二分類場景,如對於借貸問題,我們會根據某個人的收入、存款、職業、年齡等因素進行分析,判斷是否進行借貸;對於一封郵件,根據郵件內容判斷該郵件是否屬於垃圾郵件。 圖1-1 分類示意圖 回歸作為分類的缺陷 由於回歸 ...
評論的消極評論和積極評論的分類。模型的具體結構如下圖所示。 圖1 CNN文本分類模型 數據處理 ...
什么是二分類問題? 二分類問題就是最終的結果只有好或壞這樣的一個輸出。 比如,這是好的,那是壞的。這個就是二分類的問題。 我們以一個電影評論作為例子來進行。我們對某部電影評論的文字內容為好評和差評。 我們使用IMDB 數據集,它包含來自互聯網電影數據庫(IMDB)的 50 000 條嚴重 ...
數據的下載: (共有三個版本:python,matlab,binary version 適用於C語言) http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz http://www.cs.toronto.edu/~kriz ...