原创 什麼是機器學習

零、什麼是機器學習 利用計算機從歷史數據中找出規律,並把這些規律用到對未來不確定場景的決策 解決的問題:未來不確定場景的決策 怎麼解決問題利用計算機從歷史數據中挖出的規律來解決問題 機器學習要素 主體主體是計算機 數據數據量越大,找出的

原创 統計學(一)

零、什麼是統計學 統計學是一門收集、整理和分析統計數據的方法科學,其目的是探索數據內在的數量規律,以達到對客觀事物的科學認識。統計學研究的是隨機對象,以推斷爲特徵,“由部分推及全體”的思想貫穿始終。 一、統計學分類 描述統計學研究如何取得

原创 第二章--第四節:運算符(二)

零、位運算符 位運算符就是將數字轉換爲二進制進行計算,位運算符包括:按位與(&)、按位或(|)、按位異或(^)、按位取反(~)、左移動(<<)、右移動(>>)。解釋見下表: 假設 a=10 ,b=12 運算符 名稱 說明 例子

原创 第二章--第三節:運算符(一)

零、算術運算符 顧名思義,算術運算符就是用來進行算數運算的一些符號。那麼算術運算符包含哪些呢?除了有我們常用的 加、減、乘、除 外,還有 取模、冪、取整除 ,這些運算符的解釋詳解見下表。 設置變量:x=1,y=2 運算符 名稱

原创 TensorFlow學習筆記--Deep Dream模型

零、目標 Deep Dream是谷歌推出的一個有意思的技術。在訓練好的CNN上,設定幾個參數就可以生成一張圖象。具體目標是: 瞭解Deep Dream基本原理 掌握實現生成Deep Dream 模型 一、技術原理 在卷積網絡中,通

原创 TensorFlow學習筆記--自定義圖像識別

零、學習目標 本篇文章主要講解自己的圖像數據如何在TnesorFlow上訓練,主要從數據準備、訓練模型、驗證準確率和導出模型並對圖片分類。重點如下: 微調 導出模型並對圖片分類 一、微調 原理 對於新手來說,在自己的數據集上訓

原创 CIFAR-10 圖像識別

零、學習目標 tensorflow 數據讀取原理 深度學習數據增強原理 一、CIFAR-10數據集簡介 是用於普通物體識別的小型數據集,一共包含 10個類別 的 RGB彩×××片(包含:(飛機、汽車、鳥類、貓、鹿、狗、蛙、馬、船、卡車)

原创 第二章--第一節:變量、字符串與數字

零、變量 什麼是變量 變量存儲在內存中的值。這就意味着在創建變量時會在內存中開闢一個空間。基於變量的數據類型,解釋器會分配指定內存,並決定什麼數據可以被存儲在內存中。 因此,變量可以指定不同的數據類型,這些變量可以存儲整數,小數

原创 第一章--第二節:我的第一個Python項目

零、新建Python文件 在你喜歡的地方新建一個名爲first_python.py的文件,然後利用Atom打開(具體Atom怎麼配置Python開發環境,這裏就不詳述,大家可以在網上搜索相關的教程) 在文件中輸入如下代碼: def

原创 第二章--第二節:註釋

零、怎麼編寫註釋 編寫註釋的方式有三種: 1.以 # 開頭 2.以三個 ‘ 開頭和結尾 3.以三個 “ 開頭和結尾 # 定義一個字符串變量 name = '張三' # 定義一個函數 def GetName(): re

原创 什麼是機器學習

零、什麼是機器學習 利用計算機從歷史數據中找出規律,並把這些規律用到對未來不確定場景的決策 解決的問題:未來不確定場景的決策 怎麼解決問題利用計算機從歷史數據中挖出的規律來解決問題 機器學習要素 主體主體是計算機 數據數據量越大,找出的

原创 統計學(一)

零、什麼是統計學 統計學是一門收集、整理和分析統計數據的方法科學,其目的是探索數據內在的數量規律,以達到對客觀事物的科學認識。統計學研究的是隨機對象,以推斷爲特徵,“由部分推及全體”的思想貫穿始終。 一、統計學分類 描述統計學研究如何取得

原创 統計學(二)

零、數據描述的數值方法 集中趨勢 給出一組數據,具體向誰靠攏,分佈在誰的附近具體指標: 均值 中位數 衆數 離散程度數據的分佈情況,是鬆散分佈的,還是緊密分佈的具體指標: 極差 方差 分佈的形狀數據大概的形狀具體指標: 偏度 蜂

原创 第一章--第一節:環境搭建

負一、閱讀前注意 本教程使用的Python版本是3.6.5,讀者使用的Python版本儘量與本教程一致,最低版本必須是Python3.5版本 本教程的開發環境是windows 10,其他操作系統亦可 本教程的開發IDE是pycharm,

原创 第六天:結構型模式--修飾器模式

零、修飾器模式 當我們相對一個對象添加新功能的時候,無非就是下面這三種方法: 直接修改對象所屬類 使用組合 使用繼承 這裏我們會優先考慮使用直接修改對象類,如果行不通我們會使用組合,最次的情況我們纔會使用繼承。但是繼承會導致代碼難以服