機器學習helloworld（例項）

相信準備入坑機器學習的朋友們，大多數剛開始看著眾多的數學公式，會有種想放棄的挫敗感！至少我是這樣的。堅持下來，找到適合的方式，相信很快你也會寫出自己機器學習的 helloworld！入坑指南 提取密碼:5s0u

import gzip

import os
import struct
import numpy as np
from keras.models import sequential
from keras.layers import dense, activation
from keras.optimizers import sgd
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
if __name__ == '__main__':
model1 = sequential() # 順序模型
model.add(dense(input_dim=28 * 28, output_dim=500))
model.add(activation('sigmoid'))
model.add(dense(output_dim=500))
model.add(activation('sigmoid'))
model.add(dense(output_dim=10))
model.add(activation('softmax'))
# 這裡我們選擇交叉熵損失函式 
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd(lr=0.1), metrics=['accuracy'])
mnist = input_data.read_data_sets("/users/dongsheng/downloads/mnist/", one_hot=true)
x_train, y_train = mnist.train.images, mnist.train.labels
x_test, y_test = mnist.test.images, mnist.test.labels
# x_train = x_train.reshape(-1, 784).astype('float32')
# x_test = x_test.reshape(-1, 784).astype('float32')
model.fit(x_train, y_train, batch_size=100, nb_epoch=20)
loss_and_metrics = model1.evaluate(x_test, y_test)

cuda學習筆記1 hello world實戰

因為要用tensorrt寫自定義層，一定會用到cuda，所以學一下。fuc.cu fuc.h test.cu cmakelists.txt include include fuc.h global void kernel extern global void kernel include inclu...

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恢復內容開始 softmax regression 可以看做是 lr 演算法在多分類上的推廣，即類標籤 y 的取值大於或者等於 2。假設資料樣本集為 left y right left x y right left x y right left x y right right 對於 sr 演算法，其...

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說了facebook顯然要說google啊，andrew ng，hinton都在這，各種集群，以及最近的乙個gpu上就能提高很多效能的演算法，超牛 andrew ng 牛啊，講課深入淺出，機器學習成了stanford選課人數第一的教授，話說央視做了個網際網路時代節目，還採訪了吳老闆，回頭一定圍觀。e...