Tensorflow中，如何使用会话（session）来执行定义好的运算。import tensorflow as tf# 创建一个会话。sess = tf.Session()# 使用这个创建好的会话来得到关心的运算的结果sess.run(...)# 关闭会话释放本次运行的资源sess.close()使用这种模式时，在所有计算完成之后，需要明确调用Session.close函数来关闭会...

  PTB（Penn Treebank Dataset）文本数据集是语言模型学习中目前最广泛使用的数据集。下面将使用它构建一个长短期记忆网络（LSTM）。本文中只讲相应的代码实现，而关于LSTM的理论可以阅读这篇文章——Understanding LSTM Networks。  下面是本次构建LSTM的示意图，从图中可知，输入的词向量维度为（20，35，650），这分别代表的是批次数（batch.

在用sklearn做机器学习的时候，我们经常要对数据进行预处理，而又经常使用标准化预处理数据，但是，使用StandardScaler有可能会出现ValueError 的错误。具体的错误如下面所示：通过查看sklearn的帮助文档，发现：StandardScaler 能够接受 scipy.sparse 作为输入，只要参数 with_mean=False 被准确传入它的构造器。否则会出现 Va

OpenCV之前只支持python2版本，不支持python3版本，在现在python3也可以安装OpenCV包了，而且也没有之前使用python2安装OpenCV那么麻烦了。但是，还是需要手动去下载包在安装，如果直接使用pip install opencv-python是会出错的。所以，可以下面的网址下载对应版本及平台的 .whl 包，再手动安装。https://www.lfd.uci....

介绍逻辑回归模型是业界运用最为广泛的模型，我们从下面几个方面讨论这个模型：1. 在模型层面上，逻辑回归模型是被用来解决分类问题的。由于分类是一个非线性问题，所以建模的主要难点是如何将非线性问题转化为线性问题。主要从两方面入手：- 从分解问题的角度入手：通过引入隐含变量（这里举一个例子，来解释什么是隐含变量：当人们在购买衣服的时候，能被其他人观察到的只有购买与否这个行为，而忽略了在这...

在python可视化中，Matplotlib自动化程度非常高，但是，掌握如何设置系统以便获得一个吸引人的图是相当困难的事。为了控制matplotlib图表的外观，Seaborn模块自带许多定制的主题和高级的接口。Seaborn中有五种可供选择的主题：    1.darkgrid（灰色网格）    2.whitegrid（白色网格）    3.dark（黑色）    4.whit

  在搭建神经网络模型时，都会计算模型的loss，再进行反向传播优化参数。而在TensorFlow中计算loss的函数有很多，其中使用比较多的是:tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy()tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()tf.nn.softmax_cross_entropy_with_lo...

k-means是一个十分简单的聚类算法，它的思路非常简明清晰，所以经常拿来当做教学。下面就来讲述一下这个模型的细节操作。内容模型原理模型收敛过程模型聚类个数模型局限1. 模型原理将某一些数据分为不同的类别，在相同的类别中数据之间的距离应该都很近，也就是说离得越近的数据应该越相似，再进一步说明，数据之间的相似度与它们之间的欧式距离成反比。这就是k-means模型的假设。...

亲和性分析根据样本个体之间的相似度，确定它们关系的亲疏。应用场景:1.向网站用户提供多样化的服务或投放定向广告。2.为了向用户推荐电影或商品3.根据基因寻找有亲缘关系的人比如：统计顾客购买了商品1，然后再购买商品2的比率，算相似度。import numpy as npdataset_filename = "affinity_dataset.txt"x = np.loadtxt(

一般情况下我们都是将RGB图像转化为灰色图，很少将灰色图又转化为RGB图像。如果有所需求，将灰色图转化为RGB图像，但是，又发现网上很少有这方面的解答，一下子就会觉得无从下手。我使用opencv-python来解决这个问题。       都知道opencv中有一个函数cvtcolor（）中有一个参数cv2.COLOR_GRAY2BGR，它能直接将灰色图变换成RGB图像吗？import nu