主要步驟: 1.准備數據 數據集讀入 數據集亂序 將數據集分為訓練集和測試集 將輸入特征和標簽配對,每次喂入神經網絡一小撮(batch) 2.搭建網絡 定義神經網絡中所有可訓練參數 3.參數優化 反向傳播,不斷減少loss 4.測試效果 ...
主要步驟: 1.准備數據 數據集讀入 數據集亂序 將數據集分為訓練集和測試集 將輸入特征和標簽配對,每次喂入神經網絡一小撮(batch) 2.搭建網絡 定義神經網絡中所有可訓練參數 3.參數優化 反向傳播,不斷減少loss 4.測試效果 ...
根據前面的基礎知識,可以開始第一個神經網絡的搭建,主要學習的資料西安科技大學:神經網絡與深度學習——TensorFlow2.0實戰,北京大學:人工智能實踐Tensorflow筆記 TensorFlow2.0入門學習筆記(5)——構建第一個神經網絡,鳶尾花分類問題(附源碼) 1.問題背景 問題 ...
IDE:jupyter 數據集請查看:鳶尾花數據集 測試效果預覽 成功率96.7% 代碼已上傳到碼雲 ...
作者有話說 最近學習了一下BP神經網絡,寫篇隨筆記錄一下得到的一些結果和代碼,該隨筆會比較簡略,對一些簡單的細節不加以說明。 目錄 BP算法簡要推導 應用實例 PYTHON代碼 BP算法簡要推導 該部分用一個$2\times3\times 2\times1$的神經網絡 ...
IDE:jupyter 目前我知道的數據集來源有兩個,一個是csv數據集文件另一個是從sklearn.datasets導入 1.1 csv格式的數據集(下載地址已上傳到博客園----數據集.rar) 1.2 數據集讀取 1.3 ...
一、實操 下面進行的模型訓練為偽代碼,一般用tensorflow不會用到這種方式來訓練模型,這個只是用來作為對上一篇常用函數的使用,方便熟悉代碼以及訓練時梯度是如何計算的。 輸出 ...
數據集介紹 鳶尾花數據集一共有150個樣本,分為3個類別,每個樣本有4個特征,將數據集分為兩組,一組作為訓練集,另一組作為測試集,其中,測試集和訓練集樣本數均是75個。為了便於訓練,我們將鳶尾花的三種類別數分別設為1、2、3。 數據集下載路徑 鏈接:https://pan.baidu.com ...
第一個應用:鳶尾花分類 本例中我們用到了鳶尾花(Iris)數據集,這是機器學習和統計學中一個經典的數據集。 本文章所有知識都來自《python機器學習基礎教程》這本書,有需要的道友請留言。 初識數據:都有哪些數據呢? data:數據列表 ,data 里面是花萼 ...