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TensorFlow教程之完整教程 2.1总览

本文档为TensorFlow参考文档,本转载已得到TensorFlow中文社区授权。 综述 面向机器学习初学者的 MNIST 初级教程 如果你是机器学习领域的新手, 我们推荐你从本文开始阅读. 本文通过讲述一个经典的问题, 手写数字识别 (MNIST), 让你对多类分类 (multiclass classification) 问题有直观的了解. 面向机器学习专家的 MNIST 高级教程 如果你已经对其它深度学习软件比较熟悉, 并且也对 MNIST 很熟悉, 这篇教程能够引导你对 TensorFlow 有初步了解. TensorFlow 使用指南 这是一篇技术教程, 详细介绍了如何使用 TensorFlow 架构训练大规模模型. 本文继续使用MNIST 作为例子. 卷积神经网络 这篇文章介绍了如何使用 TensorFlow 在 CIFAR-10 数据集上训练卷积神经网络. 卷积神经网络是为图像识别量身定做的一个模型. 相比其它模型, 该模型利用了平移不变性(translation invariance), 从而能够更更简洁有效地表示视觉内容. 单词的向量表示 本文让你了解为什么学会使用向...

【机器学习笔记之八】使用朴素贝叶斯进行文本的分类

使用朴素贝叶斯进行文本的分类 引言 朴素贝叶斯由贝叶斯定理延伸而来的简单而强大的概率模型,它根据每个特征的概率确定一个对象属于某一类别的概率。该方法基于一个假设,所有特征需要相互独立,即任一特征的值和其他特征的值没有关联关系。虽然这种条件独立的假设在许多应用领域未必能很好满足,甚至是不成立的。但这种简化的贝叶斯分类器在许多实际应用中还是得到了较好的分类精度。训练模型的过程可以看作是对相关条件概率的计算,它可以用统计对应某一类别的特征的频率来估计。朴素贝叶斯最成功的一个应用是自然语言处理领域,自然语言处理的的数据可以看做是在文本文档中标注数据,这些数据可以作为训练数据集来使用机器学习算法进行训练。本小节中,主要介绍使用朴素贝叶斯方法来进行文本的分类,我们将要使用一组标记类别的文本文档来训练朴素贝叶斯分类器,进而对未知的数据实例进行类别的预测。这个方法可以用作垃圾邮件的过滤。 数据集 该实验的数据可以通过scikit-learn获取一组新闻信息。数据集由19,000个新闻信息组成,其中包含了20个不同的主题,包含政治、体育、科学等内容。该数据集可以分成训练和测试两部分,训练和测试数据的划分...

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