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客户端码农学习ML —— 全连接神经网络识别手写图片Mnist

客户端码农学习ML —— 分类评估(准确率_精确率和召回率_ROC和曲线下面积)

客户端码农学习ML —— 逻辑回归分类算法

分类问题 在线性回归中，预测的是连续值，而在分类问题中，预测的是离散值，预测的结果是特征属于哪个类别以及概率，比如是否垃圾邮件、肿瘤是良性还是恶性、根据花瓣大小判断哪种花，一般从最简单的二元分类开始，通常将一种类别表示为1，另一种类别表示为0。

客户端码农学习ML —— 使用LinearRegressor实现线性回归

最近看了Google官方机器学习教程，跟着练习了部分示例，其中《使用 TensorFlow 的起始步骤》采用了LinearRegressor配合Pandas来进行线性回归训练。 于是使用两者重新写了一个版本的线性回归训练，数据也从之前python直接生成模拟数据改成了从csv文件读取，而csv文件来源于Excel: A列的100行等于1至100的序列， B=A*5+50+RANDBETWEEN(-10, 10)。

客户端码农学习ML —— Matplotlib基本用法

在进行AI学习、统计的时候，通常用Matplotlib进行数据的可视化，本文总结下Matplotlib中基本用法。 Matplotlib可以绘制很多种类型的图，见底部参考，常见的是折线图，其次还有散点图、柱状图、条状图、饼图、动态图、3D图等。

客户端码农学习ML —— Numpy基本用法

本文从创建矩阵、维度变换、矩阵运算、随机数、索引等方面总结numpy中基本用法。

客户端码农学习ML —— 用TensorFlow实现线性回归算法

线性回归（Linear Regression） 线性回归算法是机器学习、统计分析中重要的算法之一，也是常用的相对简单的算法。 微信小游戏跳一跳某辅助程序wechat jump game，之前要事先根据屏幕尺寸填写一个按压时间与弹跳距离的比例经验值并不断人为调整，后来可通过此算法拟合按压时间与弹跳距离了, Pull Request在此。

客户端码农学习ML —— 工具框架Tensorflow及Android、iOS上初步实验

与其上来就学习相对枯燥易让人放弃的数学，不如先做几个例子并在Android、iOS上熟悉下整个操作流程，通过实战激发下兴趣。 开发环境准备 首先安装Python，推荐Python3，装好后别忘了设置下载源镜像，不然安装各种包的时候下载速度很感人。

客户端码农学习ML —— 整体了解

AlphaGo人机大战吸引了众多人的关注，也引来的一波AI热,不光很多公司进行了大量投入，连政府也相当重视，作为客户端码农自然要与时俱进下，经过一段时间学习与试验，稍有了解，写篇文章总结下。 首先要搞清楚当下3个热门词语: 人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL)的区别和联系。