TensorFlow初体验

以前玩深度学习一直是用的theano和keras，做为谷粉不能不试一下大热的TensorFlow。首先安装起来。

TensorFlow的安装指南非常详细，我是python的anaconda环境，所以直接先创建一个新环境，创建前先更新一下conda
conda update conda
conda update anaconda
看一下目前计算机上有哪些环境
conda info --env
目前只有root环境，所以新建一个专门为TensorFlow的环境，并将root中的包克隆过来
conda create --name tensorflow --clone root
激活使用环境
source activate tensorflow
退出环境
source deactivate

使用pip来安装
pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.8.0-py2-none-any.whl

然后我们可以使用jupyter notebook来启动，下面是两个最简单的示例。

标签传播算法

因为标注成本比较高，当你的训练数据集只有一部分数据是有标注的情况下，使用监督学习你只能扔掉那些没有标注的X。而实际上，有标注的样本和无标注的样本之间是有关系的，这种关系信息也可以用来帮助学习。这就是半监督学习标签传播（Label Propagation）算法的思路。

它的基本逻辑是借助于近朱者赤的思路，也就是KNN的思路，如果A和B在X空间上很接近，那么A的Y标签就可以传给B。进一步迭代下去，如果C和B也很接近，C的标签也应该和B一样。所以基本计算逻辑就是两步，第一步是计算样本间的距离，构建转移矩阵，第二步是将转移矩阵和Y矩阵相乘，Y里面包括了已标注和未标注的两部分，通过相乘可以将已标注的Y转播给未标注的Y。具体论文可以看这里。在sklearn模块中已经内置了这种算法，文档示例可以看这里。下面是用python的numpy模块实现的一个toy demo。

值乎？

刚开通了值乎，有趣的数据问题可以来问我，当然一分钟比较短啦。有严肃的长问题还是去知乎问我吧。