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深度学习实战-房价预测

深度学习回归案例：房价预测机器学习的另一个重要问题：回归。...它预测的是一个连续值而不是离散的标签逻辑回归不是回归算法，而是分类算法波士顿房价数据集 506个样本，其中404个训练样本，102个测试样本 In [1]: import numpy as np...是一个线性层（标量回归的典型设置）损失函数mse-均方误差，(y_predict- y_true)^2；回归问题的常用损失函数监控指标mae-平均绝对误差，|y_predict- y_true|；预测值和目标值之差的绝对值...0s 3ms/step - loss: 372.9089 - mae: 18.3248 In [41]: test_mae_score Out[41]: 18.324810028076172 可以看到预测的房价和真实的房价的相差约为...1.8万美元总结回归问题中，损失函数使用的是均方误差MSE 回归问题中，评价指标使用的是平均绝对误差MAE 如果数据的特征具有不同的取值范围，需要进行数据的归一化，进行数据缩放当数据少的时候，使用

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深度学习的树木覆盖预测

作者 | Daniel Moraite 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队今天将尝试一个关于树覆盖预测的演示，其中展示了使用eo-learn进行机器学习/深度学习是多么容易。...将训练U-net深度学习网络来预测树木覆盖。在英国（伦敦西北部）选择了超过600平方英里的面积。Geopedia的欧盟树木覆盖密度已被用于收集地面实况数据。 ?...建立 - install Sentinel Hub - install eo-learn - install keras and tensorflow （请在文章末尾找到资源的链接）数据提取在之前找到如何获得感兴趣的区域...数据规范化和扩充 img_mean = np.mean(x_train_raw, axis=(0, 1, 2)) img_std = np.std(x_train_raw, axis=(0, 1, 2...), epochs=20, verbose=1) model.save(op.join('model.h5')) 6.验证模型并显示一些结果绘制一个例子（图像，标签，预测

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深度学习回归案例：房价预测

作者：Peter 编辑：Peter 大家好，这里是机器学习杂货店 Machine Learning Grocery~ 本文的案例讲解的是机器学习中一个重要问题：回归问题，它预测的是一个连续值而不是离散的标签...每个特征的标准化：(原数据 - 特征平均值) / 标准差。...是一个线性层（标量回归的典型设置）损失函数mse-均方误差，(y_predict- y_true)^2；回归问题的常用损失函数监控指标mae-平均绝对误差，|y_predict- y_true|；预测值和目标值之差的绝对值...] - 0s 3ms/step - loss: 372.9089 - mae: 18.3248 In 41: test_mae_score Out41: 18.324810028076172 可以看到预测的房价和真实的房价的相差约为...1.8万美元总结回归问题中，损失函数使用的是均方误差MSE 回归问题中，评价指标使用的是平均绝对误差MAE 如果数据的特征具有不同的取值范围，需要进行数据的归一化，进行数据缩放当数据少的时候，使用

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用于预测恶劣天气的深度学习

他们的演示结果表明，极端天气预测可以作为一个模式识别问题来完成，特别是最近在深度学习方面的进展。...事实上，研究人员发现，更先进的深度学习方法比更简单的方法效果更好，这表明开发适合气候和天气数据的深度学习方法有潜在的好处。莱斯大学工程师为预测极端天气事件而创建的胶囊神经网络的示意图。...“在这篇论文中，我们展示了通过深度学习，你可以用非常复杂的天气数据进行模拟预报——这种方法有很大的潜力。”...此外，他们使用了国家大气研究中心的超级计算机已经产生的数据作为深度学习模型的输入。 “如果没有XSEDE的计算资源，我们的工作就不可能完成。...他说:“我们小组的下一步工作是研究深度学习是否比日常天气预报中使用的操作性数值天气模型更准确。我们也许能够利用观测数据训练神经网络，它可能比你从预测极端事件的数值天气模型中得到的效果更好、更准确。

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时序预测的深度学习算法介绍

1 概述深度学习方法是一种利用神经网络模型进行高级模式识别和自动特征提取的机器学习方法，近年来在时序预测领域取得了很好的成果。...深度学习算法能够自动学习时间序列数据中的模式和趋势，神经网络涉及隐藏层数、神经元数、学习率和激活函数等重要参数，对于复杂的非线性模式，深度学习模型有很好的表达能力。...在应用深度学习方法进行时序预测时，需要考虑数据的平稳性和周期性，选择合适的模型和参数，进行训练和测试，并进行模型的调优和验证。...DeepAR 会结合多个相似的时间序列，例如是不同方便面口味的销量数据，通过深度递归神经网络学习不同时间序列内部的关联特性，使用多元或多重的目标个数来提升整体的预测准确度。...N-HiTS使用基于深度学习的方法来预测多层次时间序列数据，如产品销售、流量、股票价格等。

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TensorFlow深度学习，预测正确图片代码

img = cv2.resize(img, (32, 32)) #图像像素大小一致 imgs.append(img) #图像数据...tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( labels = tf.one_hot(ys, num_classes), #将input转化为one-hot类型数据输出...，最终预测正确181张图片，准确度为0.905。...相比之前机器学习KNN的0.500有非常高的提升。...: 181 准确度为: 0.905 四.总结写到这里，这篇文章就讲解完毕，更多TensorFlow深度学习文章会继续分享，同时实验评价、RNN、LSTM、各专业的案例都会进行深入讲解。

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深度学习|泰坦尼克号生还数据预测（MLP）

前言上次分享，我们利用pandas和sklearn完成了泰坦尼克号数据的预处理，包括下面的步骤，具体可看深度学习|泰坦尼克号生还数据处理选取建模字段缺失值处理性别处理登陆船舱的处理划分数据集...数据的标准化那这篇文章我们就构造神经网络来完成数据的建模和预测。...scores = model.evaluate(x=X_test, y=y_test) scores[1] # result 0.804 这样，我们的泰坦尼克号数据预测工作就完成了

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【深度学习】自动驾驶：使用深度学习预测汽车的转向角度

在这篇文章中，我们将讨论如何训练一个深度学习模型来预测方向盘转角，并帮助虚拟汽车在模拟器中自动驾驶。...这个项目实际上是受NVIDIA研究员的论文“自动驾驶汽车的端到端学习”（https://arxiv.org/abs/1604.07316）的启发，这篇论文通过训练一个卷积神经网络使汽车自动驾驶，根据转向角度数据和三个相机...(左、中、右)拍摄的图像，预测方向盘转角。...当我们深入网络的时候，每一层的深度分别是24、36和48；我们应用2个连续的3×3卷积层，深度为64。...v=0lxHpVUJ5U0&feature=youtu.be）结论我们已经证明，通过深度神经网络和大量的数据增长技术建立一个模型，可以可靠地预测汽车的方向盘转角。

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深度学习实战 | 使用Kera预测人物年龄

01 问题描述我们的任务是从一个人的面部特征来预测他的年龄(用“Young”“Middle ”“Old”表示)，我们训练的数据集大约有19906多张照片及其每张图片对应的年龄（全是阿三的头像。。。）...，测试集有6636张图片，首先我们加载数据集，然后我们通过深度学习框架Keras建立、编译、训练模型，预测出6636张人物头像对应的年龄。...引入所需要的模块 import os import random import pandas as pd import numpy as np from PIL import Image 03 加载数据集...val_loss: 0.7970 - val_acc: 0.6346 09 优化我们使用最基本的模型来处理这个年龄预测结果...，并且最终的预测结果为0.6375。

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R语言快速深度学习进行回归预测

作者：张聪 https://ask.hellobi.com/blog/zason/4543 深度学习在过去几年，由于卷积神经网络的特征提取能力让这个算法又火了一下，其实在很多年以前早就有所出现，但是由于深度学习的计算复杂度问题...1）由于极限学习机求取权值的时候只是计算一个广义逆，因此训练速度比基于梯度的学习算法快很多； 2）基于梯度的学习算法存在很多问题，比如学习速率难以确定、局部网络最小化等，极限学习机有效的改善了此类问题，...require(MASS) if(nhid = 1") ########1.选择数据...，即Y（预测）=AX TY = t(t(HTest) %*% outweight) predictions <- t(TY) } predictions } 通过R讲述了极限学习机的内部构造...，以下是R自带的示例：通过极限学习机预测 library(elmNN) set.seed(1234) Var1 <- runif(50, 0, 100) sqrt.data <- data.frame

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预测编码: 超越反向传播的深度学习?

摘要：用于训练深度神经网络的误差算法的反向传播是深度学习成功的基础。然而, 它需要顺序向后更新和非本地计算, 这使得大规模并行化具有挑战性, 并且与大脑中的学习方式不同。...然而, 受神经科学启发的学习算法, 例如利用局部学习的预测编码, 有可能克服这些限制并超越当前的深度学习技术。...Friston, 2005 年; Rao 和 Ballard, 1999).在这样的架构中, 在层次结构的每一层, 自上而下来自较高层的预测与来自较低层的传入感官数据或预测错误相匹配并抵消...感官数据的无法解释的方面, 以预测误差的形式, 然后向上传输以供层次结构的更高层进行解释。...尽管起源于神经科学, 但大量文献研究了 PC 如何与现有的深度学习文献相关联并应用。

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多任务深度学习预测化学反应

在这项工作中，作者在自然语言处理（NLP）中的基于文本到文本的迁移Transformer模型 (Text-To-Text Transfer Transformer, T5)框架的基础上，为多种化学反应预测任务开发了一个统一的深度学习模型...这表明这三项任务密切相关，可以同时学习。并且使用混合数据集训练得到的T5Chem模型预测得到的无效SMILES较少。...表6 T5Chem模型在USPTO_500_MT数据集上各任务的训练结果[1] SHAP可视化解释T5Chem模型 SHAP（Shapley Additive exPlanations）是通过博弈论方法解释机器学习模型...该模型可用于与有机化学合成相关的多种机器学习任务，并在四个不同的开源数据集上验证了其在不同预测任务上的性能。...此外，作者引入新的数据集USPTO_500_MT 用于化学反应的多任务机器学习，包括正向反应预测、单步逆合成反应预测、反应试剂预测、反应类型预测分类(500种)和反应产率预测。

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使用深度学习预测员工流失率

该数据集已经包含一个称为“attrition”的功能，该功能表明该员工是否会离开该职位并需要更换。该特征是一种热点编码（将数据分解为训练和测试集后显示），并被用作神经网络预测的目标。...对数据集进行上采样可以避免模型学习每次预测“没有离职”的情况; 在这种情况下，通过这样做可以达到大约84％的精度（这个精度可以作为我们的基准）。 ?...接下来，使用StandardScaler将数据归一化到-1到1的范围，以避免异常值以不成比例的方式影响预测。...，将其随机分为训练数据（80％）和测试数据（20％），使用随机种子进行重现性。...使用随机梯度下降优化器，学习率为0.01，批量大小为64，分类错误的损失函数。它经过200个周期的训练，实现了96.15％的验证准确率（与始终预测离职率的基线为84％相比）。

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深度学习-使用预设计的模型预测

使用预设计的模型预测概述通常对于神经网络来说，如果自己训练将会非常的费时间，有一种方法就是用别人在大样本上训练好的数据，然后使用在自己的网络上，比如，我们的分类目标是猫和狗的分类，如果存在一种大数据的动物分类器...include_top=False,#指定模型最后是否包含密集连接分类器 input_shape=(150, 150, 3))# 输入图片的张量，长宽和深度 conv_base.summary...layer.trainable = True else: layer.trainable = False ## 最后通过训练模型达到微调训练的目的结束语对于卷积神经网络的内容基本就是这些，虽然学习来容易...，但是用到自己的数据就会出问题，就这样吧 love&peace

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Nature | 干细胞图片数据库共享，深度学习预测细胞外观

这些图像源自经基因编辑工具CRISPR改变的细胞系，通过深度学习分析而生成。不久的将来，该网站将允许研究人员预测可能预示癌症和其他疾病的细胞布局的变化。...“如果你知道所有球员的统计数据，但从来没有看过比赛，那么你无法预测足球比赛的结果。”...分裂的人类干细胞，显示细胞膜（黄色），DNA（蓝色）和微管（红色）计算机科学家们使用深度学习程序分析了数千个图像，并发现了细胞结构位置之间的关系。...然后，他们使用这些信息来预测，当程序只给出几条线索（例如核的位置）时，其它细胞结构可能会在哪里。程序通过将预测结果与实际细胞进行比较来“学习”。...Horwitz说，深度学习算法与其他公司用来预测人们偏好的算法相似。 “如果您在亚马逊购买电锯，那么可能会显示链条油和格子衬衫。” 基于这种深度学习能力的3D交互式工具将在今年晚些时候上线。

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使用机器学习、生成式人工智能和深度学习预测时间序列数据

XGBoost XGBoost 是一个梯度增强框架，它可以将问题转化为监督学习任务，将之前的时间步骤视为特征，从而用于时间序列预测。...对于时间序列预测，GANs 可以通过学习底层数据分布来生成合理的未来序列。...WaveNet WaveNet 由 DeepMind 开发，是一种深度生成模型，最初设计用于音频生成，但已被用于时间序列预测，尤其是在音频和语音领域。...深度学习方法 LSTM LSTM 网络是一种能够学习长期依赖关系的循环神经网络 (RNN)。由于其能够捕捉时间模式，因此被广泛用于时间序列预测。...总结时间序列数据预测是一个复杂而又迷人的领域，它极大地受益于机器学习、生成式 AI 和深度学习的进步。

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深度学习预测分子系统的平衡分布

深度学习的进步极大地改善了分子的结构预测。然而，对于真实世界的应用而言，许多重要的宏观观察并不是单一分子结构的函数，而是由结构的平衡分布确定的。...在本文中，作者引入了一种新颖的深度学习框架，称为分布图变换器（DiG），旨在预测分子系统的平衡分布。...图 1 深度学习方法已成为高效预测分子系统结构的最先进技术。各项进展展示了深度学习方法在建模分子结构和状态方面的潜力。然而，准确预测最可能的结构只揭示了理解处于平衡状态的分子系统所需信息的一小部分。...与单个结构的预测相比，平衡分布的预测仍依赖于经典且计算成本高昂的模拟方法，而深度学习方法在这方面的发展仍处于初级阶段。最常见的方法是使用分子动力学模拟来采样平衡分布，但这种方法计算成本高昂。...扩散过程由一个基于Graphormer架构的深度学习模型实现，并且该模型是基于目标分子的描述符进行条件训练的。DiG可以使用来自MD模拟和实验的结构数据进行训练。

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Commun | 利用深度学习预测脑年龄

作者通过深度学习的方法根据大脑结构磁共振成像(MRI)估计年龄,该方法在一个健康的冰岛人的数据集上进行了训练，并利用迁移学习在两个数据集:IXI和UK Biobank上进行了测试,得到了较理想的预测结果...最近，深度学习(DL)方法引起了人们的极大兴趣。这些方法在没有先验偏见或假设的情况下学习重要的特征。卷积神经网络(CNN)是一种深度学习技术，特别适用于图像处理和计算机视觉。...该文章将他们提出的方法与几种基于特征提取和机器学习的脑年龄预测方法进行了比较。该文章还证明，迁移学习对于调整CNN的训练以预测一个数据集的大脑年龄到一个新数据集是有用的，同时保持预测的准确性。...用于预测年龄的不同方法 ? 该文章通过实验，得到结果（表2）表明，使用迁移学习可以提升在同一数据集上的预测结果。表2. 使用与不使用迁移学习对IXI和UK Biobank数据的预测结果 ?...对UK Biobank数据的GWAS结果表4. 与PAD相关的序列变体 ? 四、总结本文通过深度学习框架，准确预测了脑年龄并证明了迁移学习可以有效地提升预测准确率。

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【深度学习入门案例】波士顿房价预测

人工智能，机器学习，深度学习做个简单介绍：三者的关系如图1 所示，即：人工智能 > 机器学习 > 深度学习。...深度学习设计框架：环境查看 import paddle import numpy as np import os import matplotlib import matplotlib.pyplot...定义forward函数：构建神经网络结构，实现前向计算过程，并返回预测结果，在本任务中返回的是房价预测结果。...2.使用load_data函数加载训练数据和测试数据。 3.设置优化算法和学习率，优化算法采用随机梯度下降SGD，学习率设置为0.01。...参考资料百度深度学习飞桨： https://www.paddlepaddle.org.cn/ 完整源码 # coding=gbk """ 作者：川川 @时间 : 2021/8/29 15:40 群：

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深度学习LSTM-RNN建立股票预测模型

此次股票价格预测模型仅根据股票的历史数据来建立，不考虑消息面对个股的影响。...曾有日本学者使用深度学习的方法来对当天的新闻内容进行分析，以判断其对股价正面性/负面性影响，并将其与股票的历史数据相结合，各自赋予一定的权重来对近日的股价进行预测[1]。...而在使用机器学习模型时，如传统的奇异值分解算法(SVD)，很有可能会判定其与“去年五大行裁员近3万”这种新闻具有较高的相似度，因而将其划分为负面新闻。　　...这次建立的预测模型，朴素的想法是通过深度学习模型来洞悉庄家的操作规律，对拉升、砸盘的情况进行预测。...三.搭建模型这里使用keras深度学习框架对模型进行快速搭建。

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