【火炉炼AI】深度学习004-Elman循环神经网络
【火炉炼AI】深度学习004-Elman循环神经网络 (本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 ) Elman神经网络是最早的循环神经网络，由Elman于1990年提出，又称 ...
原文：【火炉炼AI】深度学习008-Keras解决多分类问题
火炉炼AI 深度学习 Keras解决多分类问题 本文所使用的Python库和版本号: Python . , Numpy . , scikit learn . , matplotlib . , Keras . . , Tensorflow . . 在我前面的文章 火炉炼AI 深度学习 简单几行Keras代码解决二分类问题中，介绍了用Keras解决二分类问题。那么多分类问题该怎么解决 有哪些不同 . ...
2018-11-15 14:55 0 735 推荐指数：
相关推荐
自我学习与理解：keras框架下的深度学习（二）二分类和多分类问题
）。第三部分是多分类模型，多分类的过程和二分类很相似，只是在代码中有些地方需要做出调整。 第二部 ...
Keras入门（一）搭建深度神经网络（DNN）解决多分类问题
Keras介绍 Keras是一个开源的高层神经网络API，由纯Python编写而成，其后端可以基于Tensorflow、Theano、MXNet以及CNTK。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果。Keras适用的Python版本是：Python 2.7-3.6 ...
深度学习之新闻多分类问题
平时除了遇到二分类问题，碰到最多的就是多分类问题，例如我们发布blogs时候选择的tag等。如果每个样本只关联一个标签则是单标签多分类，如果每个样本可以关联多个样本，则是多标签多分类。今天我们来看下新闻的多分类问题。 一、数据集 这里使用路透社在1986年发布的数据集，它包含很多的短新闻 ...
Python深度学习案例2--新闻分类(多分类问题)
本节构建一个网络，将路透社新闻划分为46个互斥的主题，也就是46分类 案例2：新闻分类(多分类问题) 1. 加载数据集 将数据限定在10000个最常见出现的单词，8982个训练样本和2264个测试样本 8982 2246 2. ...
【火炉炼AI】机器学习045-对股票数据进行隐马尔科夫建模
【火炉炼AI】机器学习045-对股票数据进行隐马尔科夫建模 (本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 ) 股票数据是非常非常典型的时序数据，数据都是按照日期排列好，而且股价 ...
Pytorch实战学习(五)：多分类问题
《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili Softmax Classifer 1、二分类问题：糖尿病预测 2、多分类问题 MNIST Dataset：10个标签，图像数字（0-9）识别 ①用sigmoid：输出每个类别的概率 但这种情况下 ...
逻辑回归-6.解决多分类问题
逻辑回归是使用回归的方式来解决分类问题。之前说过，逻辑回归只能解决二分类问题，为了解决多分类问题，可以使用OVR和OVO方法 OVR(One Vs Rest) 某个分类算法有N类，将某一类和剩余的类比较作为二分类问题，N个类别进行N次分类，得到N个二分类模型，给定一个新的样本点，求出 ...