莫烦scikit-learn学习自修第三天【通用训练模型】

【莫烦scikit-learn学习自修第三天【通用训练模型】】的更多相关文章

莫烦大大TensorFlow学习笔记（9）----可视化

一.Matplotlib[结果可视化] #import os #os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #添加一个神经层,定义添加神经层的函数 def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function = None): Weights =…

莫烦scikit-learn学习自修第三天【通用训练模型】

1. 代码实战 #!/usr/bin/env python #!_*_ coding:UTF-8 _*_ import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 载入内置训练数据集 iris = datasets.load_iris() # 这时…

莫烦keras学习自修第三天【回归问题】

1. 代码实战 #!/usr/bin/env python #!_*_ coding:UTF-8 _*_ import numpy as np # 这句话不知道是什么意思 np.random.seed(1337) from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import matplotlib.pyplot as plt # 创建一些训练数据 # 生成-1 到 1 之间的float64的200个数的列表 X…

莫烦theano学习自修第三天【共享变量】

1. 代码实现 #!/usr/bin/env python #! _*_ coding:UTF-8 _*_ import numpy as np import theano.tensor as T import theano if __name__ == "__main__": # 用一个累加器来测试共享变量 state = theano.shared(np.array(0, dtype=np.float64), 'state') inc = T.scalar('inc', dtype…

莫烦scikit-learn学习自修第五天【训练模型的属性】

1.代码实战 #!/usr/bin/env python #!_*_ coding:UTF-8 _*_ from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt # 从内置训练数据集中加载房价数据 loaded_data = datasets.load_boston() data_X = loaded_data.data data_y…

莫烦python教程学习笔记——总结篇

一.机器学习算法分类: 监督学习:提供数据和数据分类标签.--分类.回归非监督学习:只提供数据,不提供标签. 半监督学习强化学习:尝试各种手段,自己去适应环境和规则.总结经验利用反馈,不断提高算法质量遗传算法:淘汰弱者,留下强者,进行繁衍和变异穿产生更好的算法. 二.选择机器学习算法和数据集 sklearn中有很多真实的数据集可以引入,也可以根据自己的需求自动生成多种数据集.对于数据集可以对其进行归一化处理. sklearn中的有着多种多样的算法,每一种算法都有其适用的场合.不同的属性和功…

机器学习-scikit learn学习笔记

scikit-learn官网:http://scikit-learn.org/stable/ 通常情况下,一个学习问题会包含一组学习样本数据,计算机通过对样本数据的学习,尝试对未知数据进行预测. 学习问题一般可以分为: 监督学习(supervised learning) 分类(classification) 回归(regression) 非监督学习(unsupervised learning) 聚类(clustering) 监督学习和非监督学习的区别就是,监督学习中,样本数据会包含要预测的标签(…

莫烦大大keras学习Mnist识别（4）-----RNN

一.步骤: 导入包以及读取数据设置参数数据预处理构建模型编译模型训练以及测试模型二.代码: 1.导入包以及读取数据 #导入包 import numpy as np np.random.seed(1337) #设置之后每次执行代码,产生的随机数都一样 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from keras.utils import np_utils from keras.models import Se…

莫烦大大keras学习Mnist识别（3）-----CNN

一.步骤: 导入模块以及读取数据数据预处理构建模型编译模型训练模型测试二.代码: 导入模块以及读取数据 #导包 import numpy as np np.random.seed(1337) # from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils # 主要采用这个模块下的to_categorical函数,将该函数转成one_hot向量 from keras.models import Sequential…

莫烦大大TensorFlow学习笔记（8）----优化器

一.TensorFlow中的优化器 tf.train.GradientDescentOptimizer:梯度下降算法 tf.train.AdadeltaOptimizer tf.train.AdagradOptimizer tf.train.MomentumOptimizer:动量梯度下降算法 tf.train.AdamOptimizer:自适应矩估计优化算法 tf.train.RMSPropOptimizer tf.train.AdagradDAOptimizer tf.train.FtrlO…

莫烦python教程学习笔记——保存模型、加载模型的两种方法

# View more python tutorials on my Youtube and Youku channel!!! # Youtube video tutorial: https://www.youtube.com/channel/UCdyjiB5H8Pu7aDTNVXTTpcg # Youku video tutorial: http://i.youku.com/pythontutorial """ Please note, this code is only…