TensorFlow #Regression

Published on 2019年1月18日2019年1月18日 by anesth

これまでのTensorFlowのキーポイントで、だいたい基本的なアルゴリズムを理解して、アレンジすることができるであろう。そこで、まずは、単純なLinear Regressionを書いてみる。 Placeholderの […]

TensorFlow #Optimizer

Published on 2019年1月16日2019年1月18日 by anesth

MLのTrainingに欠かせないOptimizerクラスについて、整理しておこう。 —————————&#82 […]

Published on 2019年1月16日2019年1月16日 by anesth

TensorFlowを強力にも、複雑にもしているのが解析サマリー出力のTensorBoardであろう。サマリーは、TensorBoardとして、デフォルトではローカルホストのウェブ上に、URL： http://loca […]

Published on 2019年1月15日 by anesth

TensorFlowでは、print命令を使って、標準出力にデータを記載できるが、tf.logging packageを用いれば、５つのログレベル（DEBUG, INFO, WARN, ERROR, FATAL）を含めた […]

Published on 2019年1月15日2019年1月15日 by anesth

TensorFlowで、Session()で動かすプログラム構造は、Graphである。Graphクラスについて、簡単に整理しておく。デフォルトグラフの指定は、以下のようになる。 [crayon-674448480b59 […]

Published on 2019年1月15日2019年1月16日 by anesth

TensorFlowのプログラミングは、今までのPythonのプログラミングのスタイルと大きく異なる点がある。Apache SparkののScalaと同様に、分散処理、メモリの有効活用等を考慮に入れた遅延実行型のスタイル […]

Published on 2019年1月14日 by anesth

雑務に追われて、久しぶりに記事をアップ。MLにおけるTensorFlowの人気は相当だけど、体系的な知識をまとめたテキストは少ないため、場当たり的なアルゴリズムの利用に終ってしまう傾向にある。もう少し、きちんと整理してお […]

Published on 2018年11月20日2018年11月21日 by anesth

前回に続いて、23,534件の麻酔データ：エホチール、エフェドリン、ネオシネジンのいずれかを使用したどうかを術前データから予想。今回は、RDDとMLlibを用いる。ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー ML […]

Published on 2018年11月18日2018年11月21日 by anesth

自前のデータでPySpark MLに挑戦： 23,534件の麻酔データ：エホチール、エフェドリン、ネオシネジンのいずれかを使用したどうかを術前データから予想。術前データ：ーーーーーーーーーーーーーーーーー昇圧剤 p […]

Published on 2018年11月18日2018年11月21日 by anesth

MLの流れをもう少し詳しく把握してみよう。

test_model.take(1)

1	test_model.take(1)

で返されたmodelの構造を良く見てみる。 [Row( INFANT_ALIVE_AT_REPORT=0, B […]