原文:Python机器学习(七十二)Keras 导入库与模块

让我们从导入numpy开始,并为计算机的伪随机数生成器设置一个种子,相同种子可以产生同系列的随机数。 接下来,将从Keras导入Sequential模型类型。这是一个简单的线性神经网络层的栈,它非常适合本教程将构建的前馈CNN 卷积神经网络 类型。 接下来,将从Keras导入核心层,这些层是在任何神经网络中都要使用的层: 然后,将从Keras导入CNN层,这些卷积层将帮助我们有效地训练图像数据: ...

2020-06-21 20:37 0 1235 推荐指数:

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Python机器学习(七十九)Keras 评估模型

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Python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 ...

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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 ...

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开源的python机器学习模块

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Wed Aug 16 20:52:00 CST 2017 2 2829
Python机器学习十二)支持向量机算法

1. 解决什么问题? 最基本的应用是数据分类,特别是对于非线性不可分数据集。支持向量机不仅能对非线性可分数据集进行分类,对于非线性不可分数据集的也可以分类 (我认为这才是支持向量机的真正 ...

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Python机器学习(三十二)Sklearn 支持向量机

前面章节尝试了K均值聚类模型,准确率并不高。接下来我们尝试一种新方法:支持向量机(SVM)。 支持向量机 支持向量机(support vector machine/SVM),通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终 ...

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