Tensorflow 1.5.0 的学习笔记（资料整理） 适合初学者入门（PDF幻灯片形式，400多页幻灯片），是最近一段时间的Tensorflow的学习笔记（实验环境为Mac OS10.13.2）。内容包含了： 1.Tensorflow简介，2.Python数值计算知识，3.TensorFlow环境部署，4.TensorFlow基本使用 （概述）， 5. TensorFlow 基本语法，6.面向机器学习初学者的 MNIST 初级教程（包含MNIST 数据下载与说明），7.面向机器学习专家的

手写数字识别的Tensorflow完整代码，### 1. MNIST机器学习入门 **1.1.1 简介** 下载MNIST数据集，并打印一些基本信息： ``` python download.py ``` **1.1.2 实验：将MNIST数据集保存为图片** ``` python save_pic.py ``` **1.1.3 图像标签的独热表示** 打印MNIST数据集中图片的标签： ``` python label.py ``` *

BAT算法工程师深入详细地讲解Softmax，带你轻松入门机器学习!

tf深度学习 该存储库包含我从Udacity的入门到TensorFlow深度学习课程的工作。 课程链接： : 内容 1.摄氏到华氏转换器 目的： 使用线性回归模型（根据输入预测单个值）进行机器学习的概念证明项目。 潜在的扩展： 能够一次测试多个数字，而不是一个值 查找其他线性方程之间的关系 查找更复杂的方程之间的关系（是否根据复杂度添加更多节点？） 2.服装分类器 目的： 使用简单的神经网络从Fashion MNIST数据集中对10种服装进行分类。 在测试数据集上的使用精度为87.8

Python3初学者机器学习 为机器学习的入门者提供多种基于实例的sklearn，TensorFlow以及自编函数（AnFany）的ML算法程序。只要数据格式和示例的中的一样，程序可灵活调用。 入门篇 线性回归（Linear Regression） 实例： 逻辑回归（Logistic Regression） 实例： Softmax回归（Softmax回归） 实例： Kmeans ++群集（K均值++聚类） 实例： 初级篇 理论推导 实例 北京市Pm2.5预测 成年人收入分类和Mnist手写数字识