Scikit Flow 是 的简化接口，模仿 Scikit 学习，让用户可以在预测分析和数据挖掘中使用。
为什么使用 TensorFlow？
TensorFlow 提供构建各种不同类型机器学习应用的核心
会继续在分布式方向和常规管道机器中进行创新
为什么使用 Scikit Flow？
可以平滑的从单向机器学习 Scikit Learn 过渡到更开放的，可以构建不同类型的 ML 模型。用户可以通过 fit/predict 和切换到 TensorFlow APIs。
提供一系列的参考模型，方便与现有的代码集成。
Linear Classifier
import skflow
from sklearn import datasets, metrics
iris = datasets.load_iris()
classifier = skflow.TensorFlowLinearClassifier(n_classes=3)
classifier.fit(iris.data, iris.target)
score = metrics.accuracy_score(classifier.predict(iris.data), iris.target)
print("Accuracy: %f" % score)
Linear Regressor
import skflow
from sklearn import datasets, metrics, preprocessing
boston = datasets.load_boston()
X = preprocessing.StandardScaler().fit_transform(boston.data)
regressor = skflow.TensorFlowLinearRegressor()
regressor.fit(X, boston.target)
score = metrics.mean_squared_error(regressor.predict(X), boston.target)
print ("MSE: %f" % score)
Deep Neural Network
import skflow
from sklearn import datasets, metrics
iris = datasets.load_iris()
classifier = skflow.TensorFlowDNNClassifier(hidden_units=[10, 20, 10], n_classes=3)
classifier.fit(iris.data, iris.target)
score = metrics.accuracy_score(classifier.predict(iris.data), iris.target)
print("Accuracy: %f" % score)
Custom model
import skflow
from sklearn import datasets, metrics
iris = datasets.load_iris()
def my_model(X, y):
"""This is DNN with 10, 20, 10 hidden layers, and dropout of 0.5 probability."""
layers = skflow.ops.dnn(X, [10, 20, 10], keep_prob=0.5)
return skflow.models.logistic_regression(layers, y)
classifier = skflow.TensorFlowEstimator(model_fn=my_model, n_classes=3)
classifier.fit(iris.data, iris.target)
score = metrics.accuracy_score(classifier.predict(iris.data), iris.target)
print("Accuracy: %f" % score)
未来计划
更好的处理类别变量
文本分类
图像 (CNNs)
更多 & 更深
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Scikit Flow 详细介绍 Scikit Flow 是 TensorFlow 的简化接口，模仿 Scikit 学习，让用户可以在预测分析和数据挖掘中使用。 为什么使用 TensorFlow？ TensorFlow 提供构建各种不同类型机器学习应用的核心 会继续在分布式方向和常规管道机器中进行创新 为什么使用 Scikit Flow？ 可以平滑的从单向机器学习 Scikit Learn 过
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原文地址：这里 Google最近开源了机器学习框架TensorFlow，在很短的时间内就在Github上获得了超过的10K的赞，并且在AI研究者之间引发了很大的反响。 Why do I care? 在了解TensorFlow之前，我们首先要搞明白一个问题。作为一个专业的数据科学家，为什么在有了大量现存的数据科学或者机器学习的工具(譬如R,SciKit Learn)之后，还需要关注其他的机器学习框架
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What is Machine Learning?什么是机器学习？ Brief definition 1.从数据中学习（ Learn from data） More general definition: 1.没有显性编程设计过地学习（Learn without explicitly programmed） 2.能够对于发布的任务T，在某种性能衡量标准P下，从经验E中能够不断学习（ learn f
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http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52251305 scikit-learn 教程导航 简介：使用scikit-learn进行机器学习 机器学习：问题设定 加载样例数据集 学习和预测 模型持久化 惯例 统计学习教程 统计学习：scikit-learn中的配置和estimator对象 有监督学习：预测高维观测对象 模型选择：选择estima
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转自：南风叶https://www.cnblogs.com/chinaboyzzy/p/10077183.html 服务器是离线的，只能离线安装 安装pip 先安装setuptools 下载地址：https://pypi.python.org/pypi/setuptools#downloads 将下载后的文件解压，进入到解压后的文件所在的目录执行命令：python setup.py install
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1、功能不同 Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库，而TensorFlow(tf)的定位主要是深度学习库。一个显而易见的不同：tf并未提供sklearn那种强大的特征工程，如维度压缩、特征选择等。究其根本，我认为是因为机器学习模型的两种不同的处理数据的方式： 传统机器学习：利用特征工程(feature engineering)，人为对数据进行提炼清洗 深度学习：利用表示
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简化Android的UI开发 原文链接 : android ui development made easy 作者 : Zaitsev Serge 译文出自 : 开发技术前线 www.devtf.cn 译者 : chaossss 校对者: ZhaoKaiQiang 状态 : 校对完成 如果你觉得这篇文章太长，而且还没有往下阅读的话，我可以给你简要的介绍文章要讲的内容：我使用纯 Java 通过数据绑