Probabilistic Programming: t-Distribution

Ref: Baysian Analysis with Python by Osvaldo Martin ————————&#

Probabilistic Programming: Normal Distribution with Seaborn

Ref: Baysian Analysis with Python by Osvaldo Martin ————————&#

Ref: Baysian Analysis with Python by Osvaldo Martin ————————&#

今回のTensorflowに関する13回の連載で、頭の中に散在していたTensorflowの知識について、かなり整理できた。あとは応用部分ということでしょう。ところで、TensorflowやTensorboardは、Do

実データで調整してみる。以前の過去の全身麻酔1万3852症例のデータベースから、術中尿量が理想体重あたりで算定される膀胱容量を越えてしまうかどうか、つまり二値分類（Binary Classification)を、事前に得

tf.contrib.layers.fully_connected()でNeural Network APIでは、 fully_connectedは、完全

Neural Network ? 1 にTensorBoardのモニタ解析を追記しておく。今回は、name_scope()を用いて、Nameスペースを有効に設定しいたことで、グラフ構造が整理されて解りやすくなった。隠

MNISTの手書き数字画像で、Neural Networkのアルゴリズムをチェックする。入力層、隠れ層3層、出力層を含む5層構造であり、最も単純な方法をチェックする：

TensorFlowの解りにくいところ、Session()の挙動、VariableとPlaceholderの使い分け ———————&#

前回、説明せずに使ってしまったStepについて、少し確認しておく。ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー TensorFlowでBatchの各段階はステップStepと呼ばれ、global_step