原文:Python机器学习笔记:深入理解Keras中序贯模型和函数模型

先从sklearn说起吧,如果学习了sklearn的话,那么学习Keras相对来说比较容易。为什么这样说呢 我们首先比较一下sklearn的机器学习大致使用流程和Keras的大致使用流程: sklearn的机器学习使用流程: from sklearn.模型簇 import 模型名 from sklearn.metrics import 评价指标 数据预处理及训练测试集分离提取 myModel 模 ...

2019-01-05 14:33 0 4170 推荐指数:

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Python机器学习(七十九)Keras 评估模型

模型训练好后,就可以使用测试数据评估模型的性能。 到此为止,我们已经完成了一个完整的Keras应用。进一步了解Keras,可参考更多Keras例子。 完整代码 下面是本教程的完整代码: 运行输出: ...

Mon Jun 22 04:52:00 CST 2020 0 1191
机器学习-LDA主题模型笔记

LDA常见的应用方向:   信息提取和搜索(语义分析);文档分类/聚类、文章摘要、社区挖掘;基于内容的图像聚类、目标识别(以及其他计算机视觉应用);生物信息数据的应用; 对于朴素贝叶斯模型来说,可以胜任许多文本分类问题,但无法解决语料中一词多义和多词一义的问题--它更像是词法分析,而非语义分析 ...

Thu Oct 10 20:42:00 CST 2019 0 514
机器学习笔记(1): 模型和 cost function

表达模型 变量表示: x(i) : 第 i 个输入变量,也称为输入特征 y(i) : 第 i 个输入变量,即我们希望预测的内容 (x(i), y(i)) ; i = 1,...,m : 表示一个训练集 X : 输入值空间; Y : 输出值空间 模型的表达: 对于监督学习来说 ...

Wed Jan 03 18:01:00 CST 2018 0 1530
机器学习笔记--模型的方差与偏差

什么是模型的方差和偏差 我们经常用过拟合、欠拟合来定性地描述模型是否很好地解决了特定的问题。从定量的角度来说,可以用模型的偏差(Bias)与方差(Variance)来描述模型的性能。在有监督学习模型的期望泛化误差可以分解成三个基本量的和---偏差、方差和噪声。 偏差、方差和噪声 1)使用 ...

Sat May 09 18:09:00 CST 2020 0 606
python 机器学习模型评估和调参

在做数据处理时,需要用到不同的手法,如特征标准化,主成分分析,等等会重复用到某些参数,sklearn中提供了管道,可以一次性的解决该问题 先展示先通常的做法 ...

Sun Oct 28 22:08:00 CST 2018 1 3088
 
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