卷积是图像处理中一种基本方法.卷积核是一个f*f的矩阵.通常n取奇数,使得卷积核有中心点.对图像中每个点取以其为中心的f阶方阵,将该方阵中各值与卷积核中对应位置的值相乘,并用它们的和作为结果矩阵中对应点的值.​卷积核每次向右移动1列,遇行末向下移动1列直到完成所有计算.我们把每次移动的距离称为步幅s.​上述操作处理图像得到新图像的操作称为卷积,在图像处理中卷积核也被称为过滤器(filter)._tensorflow卷积神经网络

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没有数据，当然没法研究机器学习啦。这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归。数据的介绍在这：数据的下载地址在这：里面是一个循环发电场的数据，共有9568个样本数据，每个数据有5列，分别是:AT（温度）,V（压力）,AP（湿度）,RH（压强）,PE（输出电力)。我们不用纠结于每项具体的意思。我们的问题是得到一个线性的关系，对应PE是样本输出，而AT/V/AP/RH这4个是样本特征，机器学习的目的就是得到一个线性回归模型，即:而需要学习的，就是这5个参数。