Python机器学习笔记：利用Keras进行分类预测
Keras是一个用于深度学习的Python库，它包含高效的数值库Theano和TensorFlow。 本文的目的是学习如何从csv中加载数据并使其可供Keras使用，如何用神经网络建立多类分类的数据进行建模，如何使用scikit-learn评估Keras神经网络模型 ...
原文：Python机器学习笔记：使用Keras进行回归预测
Keras是一个深度学习库，包含高效的数字库Theano和TensorFlow。是一个高度模块化的神经网络库，支持CPU和GPU。 本文学习的目的是学习如何加载CSV文件并使其可供Keras使用，如何使用Keras创建一个回归问题的神经网络模型，如何使用scikit learn和Keras一起使用交叉验证来评估模型，如何进行数据准备以提高Keras模型的技能，如何使用Keras调整模型的网络拓扑 ...
2019-01-02 15:39 0 2718 推荐指数：
相关推荐
Python机器学习笔记：利用Keras进行分类预测
Keras是一个用于深度学习的Python库，它包含高效的数值库Theano和TensorFlow。 本文的目的是学习如何从csv中加载数据并使其可供Keras使用，如何用神经网络建立多类分类的数据进行建模，如何使用scikit-learn评估Keras神经网络模型。 前言，对两分 ...
机器学习实战笔记-预测数值型数据:回归
8. 1 用线性回归找到最佳拟合直线 线性回归 优点：结果易于理解，计算上不复杂。 缺点：对非线性的数据拟合不好。 适用数据类型：数值型和标称型数据。 回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输人写出一个目标值的计算公式。 假如你想要预测姐姐男友汽车的功率大小，可能会这么计算 ...
机器学习算法·回归预测
一、回归预测简介 现在我们知道的回归一词最早是由达尔文的表兄弟Francis Galton发明的。Galton在根据上一年的豌豆种子的尺寸预测下一代豌豆种子的尺寸时首次使用了回归预测。他在大量的对象上应用了回归分析，包括人的身高。他注意到，如果双亲的高度比平均高度高的话，则他们的子女也倾向于 ...
机器学习之路：python线性回归分类器 LogisticRegression SGDClassifier 进行良恶性肿瘤分类预测
使用python3 学习了线性回归的api 分别使用逻辑斯蒂回归 和 随机参数估计回归 对良恶性肿瘤进行预测 我把数据集下载到了本地，可以来我的git下载源代码和数据集:https://github.com/linyi0604/MachineLearning ...
【Python与机器学习】：利用Keras进行多类分类
多类分类问题本质上可以分解为多个二分类问题，而解决二分类问题的方法有很多。这里我们利用Keras机器学习框架中的ANN（artificial neural network）来解决多分类问题。这里我们采用的例子是著名的UCI Machine Learning Repository中的鸢尾花数据集 ...
项目二：使用机器学习（SVM）进行基因预测
SVM软件包 LIBSVM -- A Library for Support Vector Machines（本项目所用到的SVM包）（目前最新版：libsvm-3.21，2016年7月8日） ...
机器学习使用sklearn进行模型训练、预测和评价
cross_val_score(model_name, x_samples, y_labels， cv=k) 作用：验证某个模型在某个训练集上的稳定性，输出k个预测精度。 K折交叉验证（k-fold） 把初始训练样本分成k份，其中（k-1）份被用作训练集，剩下一份被用作评估集，这样一共可以对 ...