原文:Python機器學習筆記:深入理解Keras中序貫模型和函數模型

先從sklearn說起吧,如果學習了sklearn的話,那么學習Keras相對來說比較容易。為什么這樣說呢 我們首先比較一下sklearn的機器學習大致使用流程和Keras的大致使用流程: sklearn的機器學習使用流程: from sklearn.模型簇 import 模型名 from sklearn.metrics import 評價指標 數據預處理及訓練測試集分離提取 myModel 模 ...

2019-01-05 14:33 0 4170 推薦指數:

查看詳情

Python機器學習(七十九)Keras 評估模型

模型訓練好后,就可以使用測試數據評估模型的性能。 到此為止,我們已經完成了一個完整的Keras應用。進一步了解Keras,可參考更多Keras例子。 完整代碼 下面是本教程的完整代碼: 運行輸出: ...

Mon Jun 22 04:52:00 CST 2020 0 1191
機器學習-LDA主題模型筆記

LDA常見的應用方向:   信息提取和搜索(語義分析);文檔分類/聚類、文章摘要、社區挖掘;基於內容的圖像聚類、目標識別(以及其他計算機視覺應用);生物信息數據的應用; 對於朴素貝葉斯模型來說,可以勝任許多文本分類問題,但無法解決語料中一詞多義和多詞一義的問題--它更像是詞法分析,而非語義分析 ...

Thu Oct 10 20:42:00 CST 2019 0 514
機器學習筆記(1): 模型和 cost function

表達模型 變量表示: x(i) : 第 i 個輸入變量,也稱為輸入特征 y(i) : 第 i 個輸入變量,即我們希望預測的內容 (x(i), y(i)) ; i = 1,...,m : 表示一個訓練集 X : 輸入值空間; Y : 輸出值空間 模型的表達: 對於監督學習來說 ...

Wed Jan 03 18:01:00 CST 2018 0 1530
機器學習筆記--模型的方差與偏差

什么是模型的方差和偏差 我們經常用過擬合、欠擬合來定性地描述模型是否很好地解決了特定的問題。從定量的角度來說,可以用模型的偏差(Bias)與方差(Variance)來描述模型的性能。在有監督學習模型的期望泛化誤差可以分解成三個基本量的和---偏差、方差和噪聲。 偏差、方差和噪聲 1)使用 ...

Sat May 09 18:09:00 CST 2020 0 606
python 機器學習模型評估和調參

在做數據處理時,需要用到不同的手法,如特征標准化,主成分分析,等等會重復用到某些參數,sklearn中提供了管道,可以一次性的解決該問題 先展示先通常的做法 ...

Sun Oct 28 22:08:00 CST 2018 1 3088
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM