mean

图1 算法说明 实现函数体 如下： with ops.name_scope(name, "batchnorm", [x, mean, variance, scale, offset]): inv = math_ops.rsqrt(variance + variance_epsilon) if scale is not None: inv *= scale # Note: tensorflow/contrib/quantize/python/fold_batch_norms.py depends on # the precise order of ops that are generated by the expression below. return x * math_ops.cast(inv, x.dtype) + math_ops.cast( offset - mean * inv if offset is not None else -mean * inv, x.dtype) 此处代码 为例。 使用位置：非线性函数之前 Y1l = tf.matmul(XX, W1) Y1bn, update_ema1 = batchnorm(Y1l, O1, S1, tst, iter) Y1 = tf.nn.sigmoid(Y1bn) 训练和测试时的不同：训练时，均值和方差由mini

K-means聚类算法简介 K-means算法是典型的基于距离的聚类算法，即对各个样本集采用距离作为相似性的评价指标，若两个样本集K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，且让簇间的距离尽量的大。最后把得到紧凑且独立的簇作为最终的目标。 二、相关知识点 1、距离度量：不同的距离量度会对距离的结果产生影响，常见的距离量度公式有很多。在该算法中一般采用欧几里得公式： 但是欧几里得距离度量会受指标不同单位刻度的影响，所以一般需要先进行标准化。距离越大，个体间差异越大； 2、聚类分析：聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系，将数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。 3、簇类型：用不同的簇类型划分数据的结果是不同的，簇的类型有很多种。如： K-means算法过程 1）随机选取K个初始质心 2）分别计算所有样本到这K个质心的距离 3）如果样本离某质心Ki最近，那么这个样本属于Ki点群；如果到多个质心的距离相等，则可划分到任意组中 4）按距离对所有样本分完组之后，计算每个组的均值（最简单的方法就是求样本每个维度的平均值），作为新的质心 5）重复（2）（3）（4）直到新的质心和原质心相等，算法结束 如上图所示，图a表达了初始的样本集，假设质心k=2。（×和绿色×表示两个不同的质心b中随机选择两个k类所对应的类别质心，即图中的红色质心和绿c所示

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt X_train = np.array([ [158, 64], [170, 66], [183, 84], [191, 80], [155, 49], [163, 59], [180, 67], [158, 54], [178, 77] ]) y_train = ["male", "male", "male", "male", "female", "female", "female", "female", "female"] plt.figure() plt.title("Human Heights and Weights by Sex") plt.xlabel("Height in cm") plt.ylabel("Weight in kg") for i, x in enumerate(X_train): plt.scatter(x[0], x[1], c="k", marker="x" if y_train[i] == "male" else "D") plt.grid(True) plt.show() 代码结果： from collections import Counter import numpy as np X_train = np.array([ [158

I would like to add lines between "mean" in my boxplot. My code: library(ggplot2) library(ggthemes) Gp=factor(c(rep("G1",80),rep("G2",80))) Fc=factor(c(rep(c(rep("FC1",40),rep("FC2",40)),2))) Z <-factor(c(rep(c(rep("50",20),rep("100",20)),4))) Y <- c(0.19 , 0.22 , 0.23 , 0.17 , 0.36 , 0.33 , 0.30 , 0.39 , 0.35 , 0.27 , 0.20 , 0.22 , 0.24 , 0.16 , 0.36 , 0.30 , 0.31 , 0.39 , 0.33 , 0.25 , 0.23 , 0.13 , 0.16 , 0.18 , 0.20 , 0.16 , 0.15 , 0.09 , 0.18 , 0.21 , 0.20 , 0.14 , 0.17 , 0.18 , 0.22 , 0.16 , 0.14 , 0.11 , 0.18 , 0.21 , 0.30 , 0.36 , 0.40 , 0.42 , 0.26 , 0.23 , 0.25 , 0.30 , 0.27 , 0.15 ,

Caffe2 Tutorials 原文链接： caffe2 教程入门（python版） ѧϰ˼· 1、先看官方文档，学习如何使用python调用caffe2包，包括 Basics of Caffe2 - Workspaces, Operators, and Nets Toy Regression Image Pre-Processing Loading Pre-Trained Models MNIST - Create a CNN from Scratch caffe2官方教程以python语言为主，指导如何使用python调用caffe2，文档依次从最基本caffe中的几个重要的类的概念、如何使用基础类搭建一个小网络、如何数据预处理、如何使用预训练的模型、如何构造复杂的网络来讲述caffe2的使用。初学者可以先行学习官方文档 caffe2-tutorials ，理解caffe2 中的网络构建、网络训练的理念与思路，体会caffe2与caffe在整体构造上的不同。 2、结合着caffe2源码看python实际调用的c++类 在python中，caffe2这个包中类与函数大部分是封装了源码文件夹caffe2/caffe2/core下的c++源文件，如基础数据类Tensor，操作类Operator等，通过使用python中类的使用，找到对应c++源码中类和函数的构造和实现，可以为使用c

抽取80%作为训练样本，剩下20%作为测试样本 此案例是《python数据分析与数据挖掘》的第九章，在p200我们可以看到特征的取值范围都在0~1之间，换句话说，如果我们直接输入SVM模型的话，彼此之间的区分度会比较小，因此我们需要做一个放大处理，当然放大系数K不能过大或者过小，经反复试验，我们发现30时，效果比较好。 代码如下： import pandas as pd inputfile ='chapter9/demo/ data /moment.csv' data =pd.read_csv ( inputfile , encoding =' gbk' ) #读取数据，指定编码 data = data .as_matrix () from random import shuffle #引入随机函数 ## shuffle(data) #随机打乱数据 **这样直接写有问题** #用下面的方式 num_example = data .shape[0] print (num_example) arr =np.arange(num_example) np .random.shuffle(arr) data = data [arr] data_train = data [:int (0.8* len ( data ) ),:] #选取前80%为训练数据 data_test = data

# 1. tf.losses.mean_squared_error：均方根误差（MSE） —— 回归问题中最常用的损失函数 # 优点是便于梯度下降，误差大时下降快，误差小时下降慢，有利于函数收敛。 # 缺点是受明显偏离正常范围的离群样本的影响较大 mse=tf.losses.mean_squared_error(y_true,y_pred) mse=tf.reduce_mean(tf.square(y_true-y_pred)) 2. tf.losses.absolute_difference：平均绝对误差（MAE） —— 想格外增强对离群样本的健壮性时使用 # 优点是其克服了 MSE 的缺点，受偏离正常范围的离群样本影响较小。 # 缺点是收敛速度比 MSE 慢，因为当误差大或小时其都保持同等速度下降，而且在某一点处还不可导，计算机求导比较困难。 maes=tf.compat.v1.losses.absolute_difference(y_true,y_pred) maes_loss=tf.reduce_sum(maes) # 3. tf.losses.huber_loss：Huber loss —— 集合 MSE 和 MAE 的优点，但是需要手动调超参数 # 核心思想是，检测真实值（y_true）和预测值（y_pred）之差的绝对值在超参数 δ 内时， # 使用 MSE 来计算

In the MNIST beginner tutorial , there is the statement accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float")) tf.cast basically changes the type of tensor the object is, but what is the difference between tf.reduce_mean and np.mean ? Here is the doc on tf.reduce_mean : reduce_mean(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) input_tensor : The tensor to reduce. Should have numeric type. reduction_indices : The dimensions to reduce. If None (the defaut), reduces all dimensions. # 'x' is [[1., 1. ]] # [2., 2.]] tf.reduce_mean(x) ==> 1.5 tf.reduce_mean(x, 0) ==> [1