中从零开始实现重采样方法 如何用 Python 从零开始实现简单线性回归 如何用 Python 从零开始实现堆叠泛化 机器学习中的 K 最近邻 学习机器学习中的向量量化 机器学习中的线性判别分析 机器学习中的线性回归...机器学习中的简单线性回归教程 有监督和无监督的机器学习算法 机器学习中的支持向量机 在没有数学背景的情况下理解机器学习算法的 5 种技巧 最好的机器学习算法 从零开始在 Python 中实现 K 最近邻...如何在 Python 和 Keras 中对深度学习使用度量 深度学习书籍 深度学习能力的三个层次 深度学习课程 你所知道的深度学习是一种谎言 用于多输出回归的深度学习模型 为伍兹乳腺摄影数据集开发神经网络...开发钞票鉴别的神经网络 为癌症存活数据集开发神经网络 用于组合分类和回归的神经网络模型 神经网络是函数近似算法 多层感知机神经网络速成课程 Keras 深度学习库中基于卷积神经网络的的目标识别 流行的深度学习库...RNN 架构的实现模式 学习使用编解码器 LSTM 循环神经网络相加数字 如何学习在 Keras 中用 LSTM 回显随机整数 如何使用长短期记忆循环神经网络来打印随机整数 Keras 长短期记忆循环神经网络的迷你课程
概述 经过本篇文章，你将搭建自己的深度神经网络，使用Keras和Tensorflow，创建全连接神经网络，在分类和回归问题上应用神经网络，通过随机梯度下降训练网络、通过dropout等技术提升模型性能...notebook来进行这部分的练习，里面包含了如何通过keras搭建线性单元的神经元模型，并通过其weights属性来查看模型的连接权重和偏差，最后还有一个未训练的模型在预测中的表现，可以看到其随机权重在每次运行结果都不一样...，activation表示各个层的激活函数，可以看到最后一层是没有的，这是因为它处理的是回归问题，且最后一层输出只有一个，而其他层则不一定； 深度神经网络练习 你可以通过这个notebook来进行这部分练习...，其中包含如何通过keras.Sequential搭建3个隐含层1个输出层的非线性神经网络模型，以及如何使用单独的激活层来代替activation参数，以及ReLU、eLU、SeLU、swish等各个激活函数的差异...： 如果是用于增加宽度，每层增加一个神经元变为4个，则有4*4=16； 如果是用于增加高度，增加一个单独的层，有2个神经元，则有3*3*2=18； 因此都是使用了两个神经元，从结果上看是高度的收益更大
来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 如果是深度学习和神经网络的新手，那么一定遇到过“ TensorFlow ”和“ PyTorch ” 这两个术语。...这是在数据科学领域中使用的两个流行的深度学习框架。 在本练习中，将展示使用这两个框架实现的最简单的神经网络（线性回归）并比较其结果。 起源 PyTorch是基于Torch库的开源机器学习库。...它广泛用于机器学习应用程序，例如神经网络。它也是一个免费的开源软件。 比较两个框架的最有效的方法是使用两个框架来解决同一问题并分析其结果。...如果是深度学习和神经网络的新手，建议大家先从TensorFlow框架开始，然后在获得前者的经验后再转向PyTorch框架。...（线性回归模型）的实现。
著 线性回归 线性回归是最简单的模型之一，可以把它作为一个优化问题来研究，该问题可通过最小化均方误差而得到求解。该方法虽然有效，但是限制了可利用的可能性。...著 包括线性回归在内，机器之心曾介绍了一些解决回归问题的方法（后文提供了 CART 算法进行回归分析）： 初学TensorFlow机器学习：如何实现线性回归？...Scikit-Learn 提供了最常见的实现方法，但是如果你想更好地驾驭这些方法，我还是建议你在 XGBoost 上多花些时间，XGBoost 是一个既适用于 CPU 又适用于 GPU 的分布式框架，即使在较大的数据集上也能加速学习过程...神经网络入门 神经网络是深度学习的基础，你可以在单独的课程中学习神经网络。但是，我认为理解感知机、多层感知机以及反向传播算法的概念也很有帮助。...Scikit-Learn 提供了一个实现神经网络的简单方法，但是，开始探索 Keras 也是一个好主意，Keras 是一个基于 Tensorflow、Theano 或 CNTK 的高级架构，允许使用最少的努力对神经网络进行建模和训练
卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的？...中将 YOLOv3 用于对象检测 如何使用 Keras 训练对象检测模型 如何使用测试时间扩充做出更好的预测 在 Keras 中将计算机视觉模型用于迁移学习 如何在卷积神经网络中可视化过滤器和特征图...训练深度学习神经网络时如何配置学习率 用于训练深度学习神经网络的损失和损失函数 如何在 Keras 开发深度学习模型集成 神经网络诀窍（书评） 在 Keras 中集成神经网络模型权重（Polyak 平均...包 使用 Caret R 包比较模型并选择最佳方案 在 R 中比较机器学习算法 R 中的凸优化 使用可视化更好地理解你在 R 中的数据（今天你可以使用的 10 个秘籍） 将 Caret R 包用于数据可视化...Caret 包估计 R 中的模型准确率 如何在 R 中入门机器学习算法 如何在 R 中加载机器学习数据 如何将 R 用于机器学习 R 中的线性分类 R 中的线性回归 R 中的机器学习数据集（你现在可以使用的
可以通过这个notebook来进行这部分的练习，里面包含了如何通过keras搭建线性单元的神经元模型，并通过其weights属性来查看模型的连接权重和偏差，最后还有一个未训练的模型在预测中的表现，可以看到其随机权重在每次运行结果都不一样...，其中包含如何通过keras.Sequential搭建3个隐含层1个输出层的非线性神经网络模型，以及如何使用单独的激活层来代替activation参数，以及ReLU、eLU、SeLU、swish等各个激活函数的差异...： 假设当前网络有两层，每一层都有3个神经元，则其组合为3*3=9，此时我们要增加2个神经元： 如果是用于增加宽度，每层增加一个神经元变为4个，则有4*4=16； 如果是用于增加高度，增加一个单独的层...分类问题 之前处理的都是回归问题，处理分类问题的区别只有以下两点： 损失函数：分类与回归在损失函数应用上不同，比如MAE和准确率； 输出层输出类型：也就是网络结构最后一层输出的内容，之前都是数值，如果是二分类问题...，上一个使用它的地方是逻辑回归，同样是将线性回归的结果映射到0和1之间： ?
数据预处理 | 第1天 数据预处理实现 ? 简单线性回归 | 第2天 简单线性回归实现 ? 多元线性回归 | 第3天 多元线性回归实现 ? 逻辑回归 | 第4天 ?...逻辑回归 | 第5天 今天我深入研究了逻辑回归到底是什么，以及它背后的数学是什么。学习了如何计算代价函数，以及如何使用梯度下降法来将代价函数降低到最小。 由于时间关系，我将隔天发布信息图。...在Coursera开始深度学习的专业课程 | 第17天 在1天内完成第1周和第2周内容以及学习课程中的逻辑回归神经网络。 继续Coursera上的深度学习专业课程 | 第18天 完成课程1。...网页搜罗 | 第21天 观看了一些关于如何使用Beautiful Soup进行网络爬虫的教程，以便收集用于构建模型的数据。 学习还可行吗?...随机森林 | 第34天 随机森林实现 什么是神经网络？ | 深度学习，第1章 | 第 35天 Youtube频道3Blue1Brown中有精彩的视频介绍神经网络。
如果是我的话，我会尽可能地获得数据。 相关资源： 算法数据集 2）创造更多的数据 深度学习算法通常数据越多效果越好。 我们在最后一节提到了这一点。...相关资源： 如何定义你的机器学习问题 发现特征工程，如何改变特征结构并善于利用 如何使用Scikit-Learn在Python中准备数据以进行机器学习 5）特征选择 神经网络通常对不相关的数据是有效的。...相关资源： 在Python中使用Keras对深度学习模型应用学习率计划 什么学习率应该用于backprop？...使用检查点，可以在不停止学习的情况下提前停止，并且在运行结束时提供一些可供选择的模型。 相关资源： 如何在Keras中使用深度学习模型检查点 什么是提前停止？...通常情况下，使用简单的线性方法（如正则化回归），可以学习如何对来自不同模型的预测进行加权，以得到比预测平均值更好的结果。 基准结果使用子模型的预测均值，但提高了模型学习权重的性能。
下面是一些机器学习算法，基于这些算法可以使用本文中列出的不同JavaScript框架来模型训练： 简单的线性回归 多变量线性回归 逻辑回归 朴素贝叶斯 k最近邻算法（KNN） K-means 支持向量机...通过在HTML文件的head标签中包含以下代码并编写用于构建模型的JS程序，可以实现快速入门。...人工神经网络 前馈神经网络 4.ConvNetJS ConvNetJS是一个JavaScript库，完全用于在浏览器中深度学习模型训练（神经网络）。...模型也可以在Node.js中运行，但只能在CPU模式下运行。Keras的GitHub页面。...以下是可以在浏览器中运行的Keras模型列表： MNIST的基本convnet 卷积变分自编码器，在MNIST上训练 MNIST上的辅助分类器生成式对抗网络（AC-GAN） 50层残差网络，在ImageNet
你可以怎样让你的深度学习模型实现更好的表现？ 这是一个我常被问到的问题：「我该怎么提升准确度？」或者「如果我的神经网络表现很糟糕我该怎么办？」...评估某些线性方法，比如逻辑回归和线性判别分析 评估一些树的方法，比如分类回归树、随机森林和 Gradient Boosting 评估一些实例方法，比如支持向量机和 K 最近邻 评估其他的一些神经网络算法...如果是这样，你需要确保这个分割能够代表这个问题。单变量统计和可视化将会是一个良好的开端。 也许你可以利用硬件来提高评估结果。...在那之前，在输出层上，一开始是 sigmoid 和 tanh 函数，然后是一个 softmax 函数、线性函数或者 sigmoid 函数。我不推荐做更多的尝试，除非你知道你在做什么。...通常情况下，你可以利用像正则回归这样学习如何为不同模型的预测加权的简单线性方法来取得更好均值结果。基准结果使用多个子模型的预测的平均，但是会用学到的模型权重提升表现。
这些模型通常有效： 分类：逻辑回归，感知器算法，AdaBoost，SVM（线性内核为大量数据，RBF为小数据），随机森林 回归：线性回归，随机森林 尝试几个不同的模型 基于模型在数据集上的性能选择模型...需要存储特征和标记吗？还是在训练时再提取特征和标记？ 怎样训练？在云上训练？还是离线？数据变化的频率如何？ 怎样使模型可用于预测？使用框架工具？还是从头开始编写pipeline？...Neon 有一些非常好的示例，涵盖了最新的一些研究的实现。在尝试 Neon 之前，我安装过 Theano，Tensoflow 和 Keras / Tensorflow，但几乎没有使用过。...此外，当数据处理完成后，还可以将张量转换为其他想要的格式。 2. 运算 接下来是对张量对象的数学运算和处理。 我们可以将神经网络视为对输入张量进行一系列运算从而实现某个目的的过程。...BLAS或基本线性代数子程序是优化矩阵运算的集合，最初用Fortran 编写。这些可以用于做非常快的矩阵（张量）操作，并且可以提供显著的加速。
协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。...和云深度学习 十三、AutoML 和学习如何学习（元学习） 十四、TensorFlow 处理单元 使用 TensorFlow 构建机器学习项目中文版 一、探索和转换数据 二、聚类 三、线性回归 四、...和 Keras 中的 RNN 七、TensorFlow 和 Keras 中的用于时间序列数据的 RNN 八、TensorFlow 和 Keras 中的用于文本数据的 RNN 九、TensorFlow...TensorFlow 中的线性回归 3. TensorFlow 中的聚类 4. TensorFlow 中的单层神经网络 5. TensorFlow 中的多层神经网络 6....二、在 Eager 模式中使用指标 三、如何保存和恢复训练模型 四、文本序列到 TFRecords 五、如何将原始图片数据转换为 TFRecords 六、如何使用 TensorFlow Eager 从
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...； 如何将所有连接在一起，在 Keras 开发和运行您的第一个 LSTM 循环神经网络。...接下来，让我们来看看一个标准时间序列预测问题，我们可以用作此实验的上下文。 1、定义网络 第一步是定义您的网络。 神经网络在 Keras 中定义为一系列图层。这些图层的容器是顺序类。...例如，下面是一些常见的预测建模问题类型以及可以在输出层中使用的结构和标准激活函数： 回归：线性激活函数，或”linear”，以及与输出数匹配的神经元数。...在回归问题的情况下，这些预测可能采用问题格式，由线性激活函数提供。 对于二进制分类问题，预测可能是第一个类的概率数组，可以通过舍入转换为 1 或 0。
在传统的机器学习应用中，习惯上将 10% 到 20% 的可用数据用于验证和测试。 在深度神经网络中，通常情况是我们的数据量很大，以至于我们可以用更小的验证和测试集来充分测量网络表现。...我们将在本章介绍以下主题： 回归分析和深度神经网络 将深度神经网络用于回归 在 Keras 中建立 MLP 在 Keras 中建立深度神经网络 保存和加载经过训练的 Keras 模型 回归分析和深度神经网络...越复杂，就越适合神经网络。 将深度神经网络用于回归 既然您已经希望了解为什么（不希望）使用深度神经网络进行回归，那么我将向您展示如何做到这一点。...只需很少的代码，就可以在网络架构中实现惊人的灵活性。 Keras 当前有两个用于构建模型的 API。 在我的示例中，我将使用函数式 API。 它稍微冗长一些，但可以提供更多的灵活性。...关于 Keras 的我最喜欢的事情之一是调整网络架构有多么容易。 如您所见，在找到最佳架构之前，可能需要进行大量实验。 如果是这样，那么易于更改的框架会使您的工作变得更加轻松！
初学者须知：Logistic回归用于分类，而不是回归。你还可以将Logistic回归视为单层神经网络。使用梯度下降或L-BFGS等优化方法训练Logistic回归。...v=-la3q9d7AKQ SVM（支持向量机） SVM是线性模型，如线性/逻辑回归，不同之处在于它们具有不同的基于边缘的损失函数（支持向量的推导是我在特征值计算中看到的最美丽的数学结果之一）。...v=eHsErlPJWUU 注意：基于SGD的Logistic回归和SVM训练都可以在SKLearn中找到，我经常使用它，因为它让我可以用通用接口检查LR和SVM。...你还可以使用小批量在> RAM大小的数据集上训练它。 前馈神经网络 这些基本上是多层Logistic回归分类器。...（Convnets） 使用卷积神经网络几乎可以实现当今世界上任何最先进的基于视觉的机器学习结果。
在CPU上训练神经网络需要很长时间，而普通的GPU可以使一个简单的神经网络（例如深度学习）快50-70倍。 我不喜欢网格搜索。 我这样做相当于手动。...以下是我最喜欢的工具的列表： Liblinear：线性模型 支持向量机的LibSvm 对于所有机器学习模型的Scikit Learn 用于快速可伸缩梯度提升的Xgboost LightGBM 用于快速记忆效率线性模型的...卷积神经网络中最好的实现之一。...我的问题是机器学习和深度学习技巧/算法对营销研究或业务问题有用吗？ 例如，如何解释一个神经网络的输出到客户端是有用的？有什么资源可以参考吗？...它们在某种意义上是有用的，你可以很有可能提高准确度（在预测上我们说营销反应）与线性模型（如回归）。 解释输出是很困难的，在我看来，这不是必要的，因为我们一般都会走向更多的黑盒子和复杂的解决方案。
为什么是神经网络？神经网络在函数拟合问题上非常出色。一个有足够多的元素（称为神经元）的神经网络可以以任意的精度拟合任何数据。它们特别适合于解决非线性问题。...----点击标题查阅往期内容【视频】CNN（卷积神经网络）模型以及R语言实现回归数据分析左右滑动查看更多01020304神经网络训练工具显示正在训练的网络和用于训练的算法。...我们可以了解该网络在应用于真实数据时的表现如何。mse(net,testT,testY)另一个衡量神经网络对数据拟合程度的方法是回归图。这里的回归图是在所有样本中绘制的。...使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化用R语言实现神经网络预测股票实例使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测python用于...NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类
阅读这篇文章后你会知道： 如何在 Keras 中定义，编译，拟合和评估深度学习神经网络。 如何为回归和分类预测建模问题选择标准默认值。...Keras 中神经网络模型的5步生命周期 步骤 1.定义网络 第一步是定义您的神经网络。 神经网络在 Keras 中定义为层序列。这些层的容器是 Sequential 类。...例如，下面是一些常见的预测建模问题类型以及可以在输出层中使用的结构和标准激活函数： 回归：线性激活函数或'线性'和与输出数匹配的神经元数。...在回归问题的情况下，这些预测可以是直接问题的格式，由线性激活函数提供。 对于二元分类问题，预测可以是第一类的概率数组，其可以通过舍入转换为 1 或 0。...如何为分类和回归问题选择激活函数和输出层配置。 如何在 Keras 开发和运行您的第一个多层感知器模型。 您对 Keras 中的神经网络模型有任何疑问吗？在评论中提出您的问题，我会尽力回答。
为了避免重复罗列这些内容，我打算在本文中把它们都写出来。 这些想法不仅可以用于深度学习，事实上可以用在任何机器学习的算法上。 ?...尝试一些线性算法，比如逻辑回归和线性判别分析 尝试一些树模型，比如CART、随机森林和梯度提升 尝试SVM和kNN等算法 尝试其它的神经网络模型，比如LVQ、MLP、CNN、LSTM等等 采纳效果较好的几种方法...如果是这样，就需要保证切分后的数据分布保持不变。单变量统计和数据可视化是不错的方法。 也许你们可以扩展硬件来提升效果。...仅仅因为它们的效果更好。 在ReLU之前流行sigmoid和tanh，然后是输出层的softmax、线性和sigmoid函数。除此之外，我不建议尝试其它的选择。...这被称作是stacked泛化，或者简称为stacking。 通常，可以用简单的线性回归的方式学习各个模型预测值的权重。
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