tensorflow在一个会话(session)中，利用协调器和队列管理器(start_queue_runners)来控制多线程的运行。 Coordinator类用来管理在Session中的多个线程，可以用来同时停止多个工作线程并且向那个在等待所有工作线程终止的程序报告异常，该线程捕获到这个异常之后就会终止所有线程。使用 tf.train.Coordinator()来创建一个线程管理器（协调器）对
分类器classifier之前的回归问题，预测的结果是数值型的，分类器预测出的数据是标称型一个手写数字识别的分类器import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
#number 1 to 10 data
#如果没有这个数据包，会自动从网上帮你下载下来
mnist = input_
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2024-03-21 20:05:20
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# 优化多分段函数的统计方法
多分段函数在统计学中应用广泛，常常需要根据不同的条件来对数据进行分类和处理。在Python编程中，我们可以使用if语句来实现多分段函数，但是随着条件的增多，代码会变得冗长和不易维护。为了优化多分段函数的统计方法，我们可以使用字典来代替if语句，让代码更加简洁和高效。
## 传统的if语句实现多分段函数
假设我们有一个多分段函数，根据不同的数值范围进行统计，比如计
原创
2024-06-30 06:32:51
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1 前言2 收集数据3 探索数据4 选择模型5 准备数据6 模型-构建训练评估机器学习主要包括模型构建、模型训练、模型评估，在选择模型章节中已经对如何根据S/W的比率进行模型的选择，其包括n-gram模型或者序列模型，本章节内容主要描述如何运行分类算法进行模型训练，这也是机器学习的核心内容，主要是使用TensorFlow的tf.keras
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2024-03-22 14:08:04
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常见的损失函数学习随笔学习目标知道分类任务的损失函数知道回归任务的损失函数在深度学习中, 损失函数是用来衡量模型参数的质量的函数, 衡量的方式是比较网络输出和真实输出的差异，损失函数在不同的文献中名称是不一样的，主要有以下几种命名方式：分类任务在深度学习的分类任务中使用最多的是交叉熵损失函数，所以在这里我们着重介绍这种损失函数。多分类任务在多分类任务通常使用softmax将logits转换为概率的
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2024-09-03 12:35:40
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什么是图像分割(image segmentatioin)?想必你已经了解图像分类，神经网络所应用的任务之一就是对输入图像进行分类，指出其属于哪一类图像。然而，如果你需要从图像中识别出物体，指出图片中的像素点分别归属于什么物体，这种情况下你需要的是分割图像(segment the image)，换句话说就是给图像的像素点打上标签。图像分割(image segmentation)的任务就是训练一个神经
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2024-09-02 10:10:36
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前言在监督式机器学习中，无论是回归问题还是分类问题，都少不了使用损失函数（Loss Function）。**损失函数（Loss Function）**是用来估量模型的预测值 f(x) 与真实值 y 的不一致程度。若损失函数很小，表明机器学习模型与数据真实分布很接近，则模型性能良好；若损失函数很大，表明机器学习模型与数据真实分布差别较大，则模型性能不佳。我们训练模型的主要任务就是使用优化
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2024-04-26 14:30:21
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本文通过K均值算法作为例子研究数据聚类分析一、无监督学习概念无监督学习可以从给定的数据集中找到感兴趣的模式。无监督学习，一般不给出模式的相关信息。所以，无监督学习算法需要自动探索信息是怎样组成的，并识别数据中的不同结构。二、什么是聚类聚类就是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小。 聚类中没有任何指导信息，完全按
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2024-03-18 08:13:56
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1. 分段函数的统一
考虑如下的一个分段函数：
ft(x)={exp(−αt)exp(αt)ht(x)=g(x)ht(x)≠g(x)
已知 ht(x),g(x) 均 ∈{−1,1}，所以 ht(x)=g(x) 其实表示的是二者同号，同号的含义正在于相乘为正。
ft(x)=exp(−ht(x)g(x)⋅exp(−αt))
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2017-04-06 11:22:00
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13. 线性回归模型评估当我们建立好模型后，模型的效果如何呢？我们可以采用如下的指标来进行衡量。MSERMSEMAE13.1 MSEMSE（Mean Squared Error），平均平方误差，为所有样本误差（真实值与预测值之差）的平方和，然后取均值。13.2 RMSERMSE（Root Mean Squared Error），平均平方误差的平方根，即在MSE的基础上，取平方根。13.3 MAEM
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2024-09-19 10:25:27
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我在做这样的事情：for (int i = 0; i < 100000; i++) {
System.out.println( i );
}基本上，我计算一个整数，输出一个大约10-100千次的字符串，然后需要将结果写入system.out，每个结果用换行符分隔。实现这一目标的最快方法是什么？尝试几种方法并分析它们。谢谢你的建议。我创建了一个测试程序来比较它们：import java.io.
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2023-10-06 10:58:51
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一、简介tensorflow提供了一个功能强大的特征处理函数tf.feature_column，feature columns是原始数据与estimator之间的过程，其内容比较丰富，可以将各种各样的原始数据转换为estimator可以用的格式。特征数据主要包括categorical和dense(numeric或者continuous)两类，处理方法是使用tensorflow中的feature_c
1、使用选择结构实现如下数学分段函数的功能。要求：（1）设x为整数，其值由用户通过小窗口的形式进行输入；（2）根据所输入的x值，打印输出其分段函数中对应y的值。【可以选用if…else多层嵌套的结果，也可以使用switch多分支选择结构】class zwb102401{
public static void main(String[] args) {
divideFun test=new divi
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2023-08-20 09:27:58
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一、任务区分多分类分类任务：在多分类任务中，每个样本只能被分配到一个类别中。换句话说，每个样本只有一个正确的标签。例如，将图像分为不同的物体类别，如猫、狗、汽车等。多标签分类任务：在多标签分类任务中，每个样本可以被分配到一个或多个类别中。换句话说，每个样本可以有多个正确的标签。例如，在图像标注任务中，一张图像可能同时包含猫和狗，因此它可以同时被分配到 "猫" 和 "狗" 这两个标签。二、sklea
#RNN 循环神经网络
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
tf.set_random_seed(1) # set random seed
# 导入数据
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot
##员工表中，根据薪资不一样，给不一样的评论 >4000,NB666 >3000,NB66 >2000,NB6 <2000,ZZselect sal, case when sal >4000 then "NB666" when sal >3000 then "NB66" when sal >2000 then "NB6" e
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2021-04-21 11:16:17
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取整数：设x为任意实数，不超过x的最大整数，称为x的整数部分[1.2] = 1[2.9] = 2[e] =
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2023-02-14 09:28:48
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现实生活中，二分类的问题毕竟还是少数，多分类的问题才是我们大部分时间会遇到的问题，下面我就以fashion_mnist为数据集，来看看多分类的问题。import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
#先下载数据集
(train_image , train_label),(test_image , test_label) = tf.keras
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2024-04-13 23:46:21
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用用这个Live Writer写篇文章，写篇Mathematica的随笔吧。函数定义f[x_] := Sin[x] / x查看定义？f 绘制函数图形接上，Plot[f[x], {x, -10 Pi, 10 Pi}, PlotRange -> {-0.5, 1}] 清除函数定义Clear[f]分段函数定义MyAbs[x_] := Piecewise[{{x, x >
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2024-05-13 16:02:32
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我想把一个定义好的函数分段积分，这个函数乘以勒让德多项式。不幸的是，我找不到如何在documentation中使用x的第n个勒让德多项式。当n = 1,..., 50时，我要对x的每个Legendre多项式进行积分，所以我设置了n = np.arange(1, 51, 1)。在import numpy as npimport pylab
from scipy import integrate
n
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2023-05-26 20:58:38
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