机器学习练习方法教程 java程序员如何转向机器学习？

java程序员如何转向机器学习？

程序开发和数据建模有很多达成点和相同点

共同点就是都不需要用程序基于所必须的功能作为Java程序员用程序基于功能是和数据建模带有的

不同点本质程序开发的功能利用相对流程标准化而数据建模更偏问题的解决作为java程序员是需要解释一些数据分析建模知识行业背景方面的知识

所以才在转而机器学习做数据建模的时候需要另外一些机器学习具体用法模型的基础知识和这些模型还能够解决的办法的常规项问题然后进一步了解自己所在行业得出答案自己工作中可以句子修辞哪些模型能解决哪些这个行业的瓶颈问题

往往逐步转型的人对知识的学习的很注重但忽略了行业背景自己的知识没法挺好的和行业相结合倒致模型脱离了实际问题没法定额模型却根本无法真正形象的修辞模型去解决问题困难

有哪些最新的机器学习可视化工具？

TensorFlowPlayground最有名的应该是TensorFlow（当前最流行的机器学习框架）官方的playground：

(全屏截图）

你可以不选择类型相同的学习率、不同的激活函数、相同的正则化方法、差别的问题（分类、重临）、相同的数据集、差别的训练集/测试集比例、不同的噪声、相同的batchsize、有所不同的特征、差别的追踪层层数，并动态实时见到变化照成的结果。以便日后你非常比较直观地解释神经网络的基本概念。

可视化t-SNEt-SNE是可视化高维数据的一种方法。GoogleBrain开放了一个可视化t-SNE不同参数的效果的工具。

(截图键）

这是是为用到GoogleBrain在2016年Distill上发表的论文《How to Use t-SNE Effectively》开发的可视化工具。

DeepReplay《纽约客》资深经验数据科学家DanielGodoy旗下的一个可视化神经网络超参数的工具，目前支持可视化激活函数，其他超参数的支持正准备变更土地性质之中。

（图片来源：DanielGodoy的博客）

GitHub地址：

RNNVis科技大学的YaoMing等开发的可视化分析系统，可视化主要用于NLP任务的RNN网络。

（图片来源：原论文）

数据 可视化 问题 工具 机器

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