数据集介绍 共有506个样本,拆分为404个训练样本和102个测试样本 该数据集包含 13 个不同的特征: 人均犯罪率. 占地面积超过 25000 平方英尺的住宅用地所占的比例. 非零售商业用地所占的比例(英亩/城镇). 查尔斯河虚拟变量(如果大片土地都临近查尔斯河,则为 1:否则为 0). 一氧化氮浓度(以千万分之一为单位). 每栋住宅的平均房间数. 1940 年以前建造的自住房所占比例. 到 5 个波士顿就业中心的加权距离. 辐射式高速公路的可达性系数. 每 10000 美元的全额房产税率.

keras是基于tensorflow封装的的高级API,Keras的优点是可以快速的开发实验,它能够以TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行. 模型构建 最简单的模型是 Sequential 顺序模型,它由多个网络层线性堆叠.对于更复杂的结构,你应该使用 Keras 函数式 API,它允许构建任意的神经网络图. 用Keras定义网络模型有两种方式, Sequential 顺序模型 Keras 函数式 API模型 1.Sequential 顺序模型 from kera

keras训练cnn模型时loss为nan 1.首先记下来如何解决这个问题的:由于我代码中 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) 即损失函数用的是categorical_crossentropy所以,在pycharm中双击shift键,寻找该函数,会出现keras.loss模块中有该函数,进入该函数后, 原函数为: def categorical_crossent

tensorflow中的模型常常是protobuf格式,这种格式既可以是二进制也可以是文本.keras模型保存和加载与tensorflow不同,keras中的模型保存和加载往往是保存成hdf5格式. keras的模型保存分为多种情况. 一.不保存模型只显示大概结构 model.summary() 这个函数会打印模型结构,但是仅仅是打印到控制台. keras.utils.plot_model() 使用graphviz中的dot.exe生成网络结构拓扑图 二.保存模型结构 keras.models.

从keras的keras_applications的文件夹内可以找到内置模型的源代码 Kera的应用模块Application提供了带有预训练权重的Keras模型,这些模型可以用来进行预测.特征提取和finetune 应用于图像分类的模型,权重训练自ImageNet: Xception VGG16 VGG19 ResNet50 InceptionV3InceptionResNetV2 * MobileNet densenet densenet的keras源代码如下: """D

Keras实践:模型可视化 安装Graphviz 官方网址为:http://www.graphviz.org/.我使用的是mac系统,所以我分享一下我使用时遇到的坑. Mac安装时在终端中执行: brew install graphviz 若卡在Updating Homebrew....,需要取消brew的自动更新: 安装PyDot 加载模型并生成结构图 from keras.models import load_model from keras.utils.vis_utils import p

本文介绍如何在C++环境中部署Keras或TensorFlow模型. 一.对于Keras, 第一步,使用Keras搭建.训练.保存模型. model.save('./your_keras_model.h5') 第二步,冻结Keras模型. from keras.models import load_modelimport tensorflow as tffrom tensorflow.python.framework import graph_iofrom keras import backen

分类-回归树模型(CART)在R语言中的实现 CART模型 ,即Classification And Regression Trees.它和一般回归分析类似,是用来对变量进行解释和预测的工具,也是数据挖掘中的一种常用算法.如果因变量是连续数据,相对应的分析称为回归树,如果因变量是分类数据,则相应的分析称为分类树. 决策树是一种倒立的树结构,它由内部节点.叶子节点和边组成.其中最上面的一个节点叫根节点. 构造一棵决策树需要一个训练集,一些例子组成,每个例子用一些属性(或特征)和一个类别标记来描述.

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import neighbors, datasets from sklearn.model_selection import train_test_split def create_regression_data(n): ''' 创建回归模型使用的数据集 ''' X =5 * np.random.rand(n, 1) y = np.sin(X).ravel() # 每隔

博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10940123.html 这篇文章主要介绍使用Keras框架来实现RNN家族模型,TensorFlow实现RNN的代码可以参考我的另外一篇博客:TensorFlow中实现RNN,彻底弄懂time_step Keras实现RNN模型 SimpleRNN层 keras.layers.GRU(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_si

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天这篇是机器学习专题的第24篇文章,我们来聊聊回归树模型. 所谓的回归树模型其实就是用树形模型来解决回归问题,树模型当中最经典的自然还是决策树模型,它也是几乎所有树模型的基础.虽然基本结构都是使用决策树,但是根据预测方法的不同也可以分为两种.第一种,树上的叶子节点就对应一个预测值和分类树对应,这一种方法称为回归树.第二种,树上的叶子节点对应一个线性模型,最后的结果由线性模型给出.这一种方法称为模型树. 今天我们先来看看其中的回归树.

Sequential 序贯模型 序贯模型是函数式模型的简略版,为最简单的线性.从头到尾的结构顺序,不分叉,是多个网络层的线性堆叠. Keras实现了很多层,包括core核心层,Convolution卷积层.Pooling池化层等非常丰富有趣的网络结构. 我们可以通过将层的列表传递给Sequential的构造函数,来创建一个Sequential模型. from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activa

Sequential 模型 API 在阅读这片文档前,请先阅读 Keras Sequential 模型指引. Sequential 模型方法 compile compile(optimizer, loss=None, metrics=None, loss_weights=None, sample_weight_mode=None, weighted_metrics=None, target_tensors=None) 用于配置训练模型. 参数 optimizer: 字符串(优化器名)或者优化器对

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier,DecisionTreeRegressor def creat_data(n): np.random.seed(0) X = 5 * np

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Oct 18 18:02:26 2018 @author: zhen """ from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf # mn.SOURCE_URL = "http://yann.lecun.com/exdb/mnist/&qu

学习的一个github上的代码,分析了一下实现过程.代码下载链接:https://github.com/Choco31415/Attention_Network_With_Keras 代码的主要目标是通过一个描述时间的字符串,预测为数字形式的字符串.如“ten before ten o'clock a.m”预测为09:50 在jupyter上运行,代码如下: 1,导入模块,好像并没有全部使用到,如Permute,Multiply,Reshape,LearningRateScheduler等,这些

matlab没有直接调用tensorflow模型的接口,但是有调用keras模型的接口,而keras又是tensorflow的高级封装版本,所以就研究一下这个……可以将model-based方法和learning-based方法结合,产生很多更有趣的应用. 我的电脑配置参考前一篇博客,总之就是window下,tensorflow-GPU,有显卡,python 3.5. (配置:https://blog.csdn.net/vera__zhang/article/details/78531550)

案例1 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM, Activation from keras.optimizers import adam, rmsprop, adadelta import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #construct model models = Sequential() models.add(Dense(1

摘要: 本文是通过Keras实现深度学习入门项目——数字手写体识别,整个流程介绍比较详细,适合初学者上手实践. 对于图像分类任务而言,卷积神经网络(CNN)是目前最优的网络结构,没有之一.在面部识别.自动驾驶.物体检测等领域,CNN被广泛使用,并都取得了最优性能.对于绝大多数深度学习新手而言,数字手写体识别任务可能是第一个上手的项目,网络上也充斥着各种各样的成熟工具箱的相关代码,新手在利用相关工具箱跑一遍程序后就能立刻得到很好的结果,这时候获得的感受只有一个——深度学习真神奇,却没能真正了解整个

h5_to_pb.py from keras.models import load_model import tensorflow as tf import os import os.path as osp from keras import backend as K #路径参数 input_path = 'input path' weight_file = 'weight.h5' weight_file_path = osp.join(input_path,weight_file) outpu

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt # 自定义绘制ks曲线的函数def plot_ks(y_test, y_score, positive_flag): # 对y_test,y_score重新设置索引 y_test.index = np.arange(len(y_test)) #y_score.index = np.arange(len(y_score)) # 构建目标数据集 target_da