Keras分类问题

keras 分类回归损失函数与评价指标

#-*- coding: utf-8 -*- #使用神经网络算法预测销量高低 import pandas as pd #参数初始化 inputfile = 'data/sales_data.xls' data = pd.read_excel(inputfile, index_col = u'序号') #导入数据 #数据是类别标签,要将它转换为数据 #用1来表示“好”.“是”.“高”这三个属性,用0来表示“坏”.“否”.“低” data[data == u'好'] = 1 data[data ==…

用keras的cnn做人脸分类

keras介绍 Keras是一个简约,高度模块化的神经网络库.采用Python / Theano开发. 使用Keras如果你需要一个深度学习库: 可以很容易和快速实现原型(通过总模块化,极简主义,和可扩展性) 同时支持卷积网络(vision)和复发性的网络(序列数据).以及两者的组合. 无缝地运行在CPU和GPU上. keras的资源库网址为https://github.com/fchollet/keras olivettifaces人脸数据库介绍 Olivetti Faces是纽约大学的一个比…

【Python与机器学习】：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(iris flower dataset). 1. 编码输出便签多类分类问题与二类分类问题类似,需要将类别变量(categorical function)的输出标签转化为数值变量.这个问题在二分类的时候直…

用keras作CNN卷积网络书本分类（书本、非书本）

本文介绍如何使用keras作图片分类(2分类与多分类,其实就一个参数的区别...呵呵) 先来看看解决的问题:从一堆图片中分出是不是书本,也就是最终给图片标签上:“书本“.“非书本”,简单吧. 先来看看网络模型,用到了卷积和全连接层,最后套上SOFTMAX算出各自概率,输出ONE-HOT码,主要部件就是这些,下面的nb_classes就是用来控制分类数的,本文是2分类: from keras.models import Sequential from keras.layers.core impor…

Text-CNN-文本分类-keras

Text CNN 1. 简介 TextCNN 是利用卷积神经网络对文本进行分类的算法,由 Yoon Kim 在 "Convolutional Neural Networks for Sentence Classification" 一文中提出. 是2014年的算法. 我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类的模型. 本文提出的模型在一系列文本分类任务(如情感分析)中实现了良好的分类性能,并已成为新的文本分类架构的标准基准. 2.准备好需要的库和数据集 tensorfl…

keras实现简单性别识别（二分类问题）

keras实现简单性别识别(二分类问题) 第一步:准备好需要的库 tensorflow 1.4.0 h5py 2.7.0 hdf5 1.8.15.1 Keras 2.0.8 opencv-python 3.3.0 numpy 1.13.3+mkl 所需要的人脸检测模块 mtcnn和opencv https://pan.baidu.com/s/1rhP7mcnAtiojhk8eiLroEw 第二步:准备数据集: 将性别不同的图片按照不同的分类放到不同的文件夹内. 数据集 h…

Keras入门（一）搭建深度神经网络（DNN）解决多分类问题

Keras介绍 Keras是一个开源的高层神经网络API,由纯Python编写而成,其后端可以基于Tensorflow.Theano.MXNet以及CNTK.Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果.Keras适用的Python版本是:Python 2.7-3.6. Keras,在希腊语中意为"角"(horn),于2015年3月份第一次发行,它可以在Windows, Linux, Mac等系统中运行.那么,既然有了TensorFlow(或Theano.M…

（转！）利用Keras实现图像分类与颜色分类

2018-07-19 全部谷歌渣翻加略微修改大家将就的看哈建议大佬们还是看看原文点击收获原文其中用到的示例文件 multi-output-classification 大家可以点击下载 . 几周前,我们讨论了如何使用Keras和深度学习进行多标签分类. 今天我们将讨论一种称为多输出分类的更先进的技术. 那么,两者之间的区别是什么?你怎么跟踪学习所有这些东西呢? 虽然它可能有点令人困惑,特别是如果你不熟悉深度学习,这就是我如何区分它们的: 在多标签分类中,您的网络在网络末端只有一组完全连…

keras 的svm做分类

SVC继承了父类BaseSVC SVC类主要方法: ★__init__() 主要参数: C: float参数默认值为1.0 错误项的惩罚系数.C越大,即对分错样本的惩罚程度越大,因此在训练样本中准确率越高,但是泛化能力降低,也就是对测试数据的分类准确率降低.相反,减小C的话,容许训练样本中有一些误分类错误样本,泛化能力强.对于训练样本带有噪声的情况,一般采用后者,把训练样本集中错误分类的样本作为噪声. kernel: str参数默认为‘rbf’ 算法中采用的核函数类型,可选参数有: ‘lin…

基于keras的fasttext短文本分类

### train_model.py ### #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import codecs import simplejson as json import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential, load_model from keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint from…

keras如何求分类问题中的准确率和召回率

https://www.zhihu.com/question/53294625 由于要用keras做一个多分类的问题,评价标准采用precision,recall,和f1_score:但是keras中没有给出precision和recall.同时,keras中的f1_score只是一个平均值,所以我把结果输出出来,用sklearn得到的上面3个值. http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/metrices/…

Keras人工神经网络多分类（SGD）

import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier from keras.utils import np_utils from sklearn.model_selection import train_test…

LSTM 文本情感分析/序列分类 Keras

LSTM 文本情感分析/序列分类 Keras 请参考 http://spaces.ac.cn/archives/3414/ neg.xls是这样的 pos.xls是这样的neg=pd.read_excel(‘neg.xls’,header=None,index=None) pos=pd.read_excel(‘pos.xls’,header=None,index=None) #读取训练语料完毕 pos[‘mark’]=1 neg[‘mark’]=0 #给训练语料贴上标签 pn=pd.conc…

keras系列︱人脸表情分类与识别：opencv人脸检测+Keras情绪分类（四）

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72885715 人脸识别热门,表情识别更加.但是表情识别很难,因为人脸的微表情很多,本节介绍一种比较粗线条的表情分类与识别的办法. Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Application中五款已训练模型.VGG16框架(Sequential式.Model式)解读(二) 3.keras系列︱图像…

keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneck features进行微调（三）

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72861152 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档:https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0. 训练.训练主要就”练“嘛,所以堆几个案例就知道怎么做了. . . Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Ap…

1.keras实现-->自己训练卷积模型实现猫狗二分类(CNN)

原数据集:包含 25000张猫狗图像,两个类别各有12500 新数据集:猫.狗 (照片大小不一样) 训练集:各1000个样本验证集:各500个样本测试集:各500个样本 1= 狗,0= 猫 # 将图像复制到训练.验证和测试的目录 import os,shutil orginal_dataset_dir = 'kaggle_original_data/train' base_dir = 'cats_and_dogs_small' os.mkdir(base_dir)#保存新数据集的目录 tra…

基于Keras的imdb数据集电影评论情感二分类

IMDB数据集下载速度慢,可以在我的repo库中找到下载,下载后放到~/.keras/datasets/目录下,即可正常运行.)中找到下载,下载后放到~/.keras/datasets/目录下,即可正常运行. 电影评论分类:二分类二分类可能是机器学习最常解决的问题.我们将基于评论的内容将电影评论分类:正类和父类. IMDB数据集 IMDB数据集有5万条来自网络电影数据库的评论:其中2万5千条用来训练,2万5千条用来测试,每个部分正负评论各占50%. 划分训练集.测试集的必要性:不能在相同的数据…

深度学习之神经网络核心原理与算法-caffe&keras框架图片分类

之前我们在使用cnn做图片分类的时候使用了CIFAR-10数据集其他框架对于CIFAR-10的图片分类是怎么做的来与TensorFlow做对比. Caffe Keras 安装官方安装文档: https://github.com/IraAI/caffe-gpu-installation https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows windows下安装gpu加速版的caffe mark 使用的数据集依然是CIFAR-10,使用的也依然是卷积神经网络.查…

【Keras案例学习】多层感知机做手写字符分类（mnist_mlp ）

from __future__ import print_function # 导入numpy库, numpy是一个常用的科学计算库,优化矩阵的运算 import numpy as np np.random.seed(1337) # 导入mnist数据库, mnist是常用的手写数字库 from keras.datasets import mnist # 导入顺序模型 from keras.models import Sequential # 导入全连接层Dense, 激活层Activation…

[深度应用]·Keras实现Self-Attention文本分类（机器如何读懂人心）

[深度应用]·Keras实现Self-Attention文本分类(机器如何读懂人心) 配合阅读: [深度概念]·Attention机制概念学习笔记 [TensorFlow深度学习深入]实战三·分别使用DNN,CNN与RNN(LSTM)做文本情感分析笔者在[深度概念]·Attention机制概念学习笔记博文中,讲解了Attention机制的概念与技术细节,本篇内容配合讲解,使用Keras实现Self-Attention文本分类,来让大家更加深入理解Attention机制. 作为对比,可以访问[T…

keras中使用预训练模型进行图片分类

keras中含有多个网络的预训练模型,可以很方便的拿来进行使用. 安装及使用主要参考官方教程:https://keras.io/zh/applications/ https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/application/ 官网上给出了使用 ResNet50 进行 ImageNet 分类的样例 from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from keras.preprocess…

Keras（三）backend 兼容 Regressor 回归 Classifier 分类原理及实例

backend 兼容 backend,即基于什么来做运算 Keras 可以基于两个Backend,一个是 Theano,一个是 Tensorflow 查看当前backend import keras 输出: Using Theano Backend. 或者 Using TensorFlow backend. 修改backend 找到~/.keras/keras.json文件,在文件内修改,每次import的时候,keras就会检查这个文件 { # 后端为theano "image_dim_ord…

神经网络(NN)实现多分类-----Keras实现

IRIS数据集介绍 IRIS数据集(鸢尾花数据集),是一个经典的机器学习数据集,适合作为多分类问题的测试数据,它的下载地址为:http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/. IRIS数据集是用来给鸢尾花做分类的数据集,一共150个样本,每个样本包含了花萼长度(sepal length in cm).花萼宽度(sepal width in cm).花瓣长度(petal length in cm).花瓣宽度(pe…

keras multi-label classification 多标签分类

问题:一个数据又多个标签,一个样本数据多个类别中的某几类:比如一个病人的数据有多个疾病,一个文本有多种题材,所以标签就是: [1,0,0,0,1,0,1] 这种高维稀疏类型,如何计算分类准确率? 分类问题: 二分类多分类多标签 Keras metrics (性能度量) 介绍的比较好的一个博客: https://machinelearningmastery.com/custom-metrics-deep-learning-keras-python/ 还有一个介绍loss的博客: https:/…

基于keras中IMDB的文本分类 demo

本次demo主题是使用keras对IMDB影评进行文本分类: import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np print(tf.__version__) imdb = keras.datasets.imdb (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000) print("Tr…

Keras lstm 文本分类示例

#基于IMDB数据集的简单文本分类任务 #一层embedding层+一层lstm层+一层全连接层 #基于Keras 2.1.1 Tensorflow 1.4.0 代码: '''Trains an LSTM model on the IMDB sentiment classification task. The dataset is actually too small for LSTM to be of any advantage compared to simpler, much faster…