关于conda和anaconda不可不知的误解和事实——conda必知必会

2012年发布的跨平台包管理软件conda,是在数据分析界和Numpy和Scipy一样受欢迎的python工具。但是普通程序员平时只是会使用conda安装一些第三方包, 对它从哪里来,它是什么,和它要到哪里去所知甚少。今天我们就要讲一下关于conda和anaconda不可不知的误解和事实——conda必知必会的那些事实。

误解 #1:Conda是python的一个发行版,不是一个包管理器。

事实: Conda是一个包管理器;Anaconda才是一个python发行版。虽然conda是用Anaconda打包的, 但是它们两个的目标是完全不同的。

软件发行版是在系统上提前编译和配置好的软件包集合, 装好了后就可以直接用。包管理器是自动化软件安装,更新,卸载的一种工具。Conda,有命令”conda install”, “conda update”, “conda remove”, 所以很明显, conda是包管理器。

再来说说, Anaconda 和 Miniconda. Anaconda发行版会预装很多pydata生态圈里的软件,而Miniconda是最小的conda安装环境, 一个干净的conda环境。

但是,conda和Anaconda没有必然关系, 你可以不安装Anaconda的同时, 使用conda安装和管理软件。

误解 #2: Conda是一个python包管理器

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Pycon 2016 tensorflow 研讨会总结 — tensorflow 手把手入门 #第二讲 word2vec

上一期我们讲到Pycon 2016 tensorflow 研讨会总结 — tensorflow 手把手入门 #第一讲 . 今天是我们第二讲, 来趴一趴word2vec.

什么是word2vec?

用来学习文字向量表达的模型 (相关文本文字的的特征向量).

  • 向量空间模型解决了NLP中数据稀疏问题, 如果文字是离散的. 即, 把文字映射到相邻的空间点上.

立刻上图感受一下word2vec:

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这里看看与文字’Cat’接近的词汇, 一目了然啊~如果一定要给’cat’一个向量描述, 上图左边这一列特征和权重是不是挺合理的呢? 嘿嘿~~~ 继续阅读Pycon 2016 tensorflow 研讨会总结 — tensorflow 手把手入门 #第二讲 word2vec

神经网络抵制过拟合神器:Dropout 手把手论文入门 — 深度学习 DL 番外篇

今天David 9要带大家读偶像Hinton等大牛的一篇论文,搞深度学习或者DL的朋友应该知道,那就是有名的Dropout方法。

学过神经网络的童鞋应该知道神经网络很容易过拟合。而且,如果要用集成学习的思想去训练非常多个神经网络,集成起来抵制过拟合,这样开销非常大并且也不一定有效。于是,这群大神提出了Dropout方法:在神经网络训练时,随机把一些神经单元去除,“瘦身”后的神经网络继续训练,最后的模型,是保留所有神经单元,但是神经的连接权重\(w\)乘上了一个刚才随机去除指数\(p\).

废话少说,上原理图:

QQ截图20160729101338

左边是标准神经网络,右边是使用Dropout的神经网络,可见只是连接度少了一些,并不影响模型继续训练。其实,Dropout动机和初衷非常有意思。 继续阅读神经网络抵制过拟合神器:Dropout 手把手论文入门 — 深度学习 DL 番外篇

PyCon 2016 你不容错误过的演讲

小伙伴们, 一年一度的PyCon 2016盛宴错过了吗? 有没有去俄勒冈的波特兰瞻仰一下Python大神们的风采?

如果没有, 现在是机会享受视频回播啦, 如果你会翻墙, 请戳: Youtube PyCon 2016 视频集锦 . 如果你还苦于翻墙, 请戳我们的翻墙教程 .

如果你懒得翻墙, 请看我们为你搬到墙内的视频:

  1. PyCon 2016 大会 python创始人Guido van Rossum演讲 – Python Language
  2. pycon 2016 – Diving into Machine Learning through TensorFlow

有机会我们会出一期Blog专门讲一下TensorFlow.

Linus: “终于神经网络也开始发展了, 我觉得这一点很有趣” —— linux 25周年, Linus谈神经网络和AI

最近的一篇spectrum IEEE热文: Linux 25周年:与创始人Linus Torvalds对话 受到大家关注。早在1991年还在芬兰赫尔辛基大学就读时,Linus Torvalds便创建出了最初的Linux操作系统内核。之后这个小小的内核很快发展成了一个功能全面的操作系统,可以运行在智能手机与服务器上,还有各种各样的小工具上。

David 9关注机器学习, 当然要看看Linus大神怎么评价近期机器学习和AI的, Linus认为神经网络,深度学习的进展, “我觉得这一点很有趣”, 他丝毫不担心真正的AI开始出现这件事情, 人工智能还没有到替代人类的时候, 做机器学习和人工智能的学者多数是会支持Linus的,因为即使是现在最前沿的深度学习, 也只是在某些方面优于人类而已。Linus还认为AI不会替代传统计算模型, 人们总是需要最高效的”服从”计算指令,这种无条件“服从”的高效计算是不可替代的。而人工智能的努力方向, 并不是“快”和”服从”, 而是智能。
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