本文为个人学习机器学习的一些入门级总结,若您是机器学习大神,可以直接留言点赞就好,嘿嘿。
要实现一个机器学习功能,以下要素必不可少:
数据
数据是机器学习的灵魂,万物的基石,女娲造人的泥土。可以说,所有的机器学习都是围绕着数据来进行的。数据的作用:
- 训练模型
- 验证模型有效性
- 分析模型
Tensorflow在学习是,需要先为数据站位(Placeholder),主要作用是预留出学习过程中数据所需要占用的系统资源(内存)。例如下边代码tensorflow处理MINIST数据集的预先占位:
两个背包旅行者的网络自留地。分享旅行日记,Linux技术,机器学习,建站技巧
机器学习的目标是可以让计算机像人一样对事物进行理解,近些年深度学习得到了深入的发展,并有了广泛地产业化应用。一些常见的机器学习应用包括音视频识别、音视频分类、自然语言处理(NPL)等。
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)最早提出于1979年,于今时在机器学习领域得到了广泛地应用,特别是在执行图片分类、识别等任务时,有着绝佳的效果。这是因为其在处理大量数据集时,计算复杂度上有着很大的优势。
最近在看一些机器学习资料,发现使用起来真的蛮难。特征工程,如何有效地对数据进行预处理使得学习过程可以有效进行,是其中一个重要的难点。因为任何一个数据模型,都需要你准备相应的数据,错误的数据往往造成训练无法拟合(Fitting)。
在处理特征数据时,独热编码是一种常用的对离散特征进行处理的编码方式。本文根据个人理解,讨论为什么需要独热编码,它的好处是什么
前文介绍了Scrapy爬取CL的成人文学区文章列表,本文介绍如何进行一些简单的数据分析。本文为分析过程中记录的交互式笔记。
本文对X榴成人文学区抓取文章标题2000条信息进行分析.抓取的数据格式为:
最近想学习下Python。考虑到一点一点看教程学习过于枯燥,没有时间也没有学习动力。爬虫和Python最常用的功能就是爬虫和数据分析。不如就先从这两样着手做个简单的小项目,爬取一些网站数据,并做一些简单的分析。选定了爬取草榴成人文学的标题列表(不好内容)来作为学术目的。
Scrapy是一个现行常用的爬虫框架,扩展性强,拥有强大的爬取和分析能力,安装起来也蛮简单。
垃圾回收(Garbage Collection。 注:其实“垃圾回收”比较像是直译,叫“块回收”似乎比较恰当 )机制的主要作用是为了回收空闲或接近空闲的Nand块(Block),供文件系统后续使用(例如,创建文件、扩展文件大小、修改文件内容)。第一章《概述》启动代码分析 yaffs_bg_start函数,其作用就是启用Linux内核线程,专门用来做垃圾回收。因为是内核线程做垃圾回收,后台工作找到可以回收的Flash块就用内核空闲的时间做回收,因此较大程度提升了Yaffs的工作性能。