不想整理代碼了。先給個結果圖: loss這么大,結果這么准確。我也搞不懂是怎么肥事呀。 ...
前些日子,參加了一個解放號的行業大數據創新應用大賽, https: .jfh.com question detail contestId 一.問題描述 賽題是根據西安機場上半年的航班起降信息,建立適當預測模型,預測未來七天的航班准點率, 航班實際起飛時間 航班計划起飛時間 lt 分鍾即為准點。 二.問題分析 為解決這個問題,首先需要對比賽數據進行深入了解。賽會提供的數據是一個csv文件,由 萬條航 ...
2018-09-30 23:34 6 1517 推薦指數:
不想整理代碼了。先給個結果圖: loss這么大,結果這么准確。我也搞不懂是怎么肥事呀。 ...
本篇文章介紹使用TensorFlow的遞歸神經網絡(LSTM)進行序列預測。作者在網上找到的使用LSTM模型的案例都是解決自然語言處理的問題,而沒有一個是來預測連續值的。 所以呢,這里是基於歷史觀察數據進行實數序列的預測。傳統的神經網絡模型並不能解決這種問題,進而開發出遞歸神經網絡模型,遞歸 ...
上的巨大飛躍相比。——使用卷積神經網絡進行年齡和性別分類(https://talhassner.githu ...
https://mxnet.incubator.apache.org/tutorials/basic/module.html ...
%,預測准確率較低,是由於神經網絡預測時需要較多的樣本,是在此預測數據較少造成的。 ...
神經網絡解決多類分類問題的本質是把原分類問題分解為一類對其他類(one-vs-all)的二類分類問題 在二分類中要把標簽設置為(0,1),在多分類問題中要把標簽設置為ont-hot標簽,也就是(0,0,1,0)此類的格式,1表示屬於某個類。 分類和回歸的損失函數: 分類二分類采用 ...
轉自:http://blog.csdn.net/jeryjeryjery/article/details/72649320 這兩天用Python來實現手寫數字識別,剛開始用原始數據進行訓練,結果預測結果都是同一個類別,全部是對應數字1。正確率也只有10%左右,下面是代碼及運行結果截圖 ...
4.作圖分析 不使用數據增強的模型過擬合很快,驗證准確率在80%左右 數據 ...