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评估Keras深度学习模型的性能

因此，有一个可靠的方法来评估神经网络和深度学习模型的性能至关重要。 在这篇文章中，你将学到使用Keras评估模型性能的几种方法。 让我们开始吧。 ?...折交叉验证 评估机器学习模型的黄金标准是k-折交叉验证（k-fold cross validation）。...最后将所有模型的性能评估平均。 交叉验证通常不用于评估深度学习模型，因为计算代价更大。例如k-折交叉验证通常使用5或10次折叠。因此，必须构建和评估5或10个模型，大大增加了模型的评估时间。...在下面的例子中，我们使用Python的scikit-learn机器学习库中的StratifiedKFold类，将训练数据集分为10折。...你学到了三种方法，你可以使用Python中的Keras库来评估深度学习模型的性能： 使用自动验证数据集。 使用手动验证数据集。 使用手动k-折交叉验证。

2.2K80

【数据】数据科学面试问题集二

您应该意识到时间序列不是随机分布数据这一事实，它本质上是按照时间顺序排序的，因而不使用K-折交叉验证。...折叠1：训练[1]，测试[2] 折叠1：训练[1 2]，测试[3] 折叠1：训练[1 2 3]，测试[4] 折叠1：训练[1 2 3 4]，测试[5] 2 什么是逻辑回归？...它们产生的错误将通过反向传播返回并用于调整它们的权重，直到错误不能再降低。请记住，循环性网络的目的是准确分类顺序输入。我们依靠误差和梯度下降的反向传播来做到这一点。...tf-idf值与单词在文档中出现的次数成比例地增加，但被语料库中单词的频率所抵消，这有助于调整一些单词通常出现频率很高的事实。 13 什么是推荐系统？...对于神经网络：使用Numpy数组的批量大小将起作用。 步骤： 将整个数据加载到Numpy数组中。 Numpy数组具有创建完整数据集映射的属性，它不会将完整的数据集加载到内存中。

84100
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DS：顺序栈的实现

，如果想要指向栈顶元素，则需要给top赋值-1.但是给top赋值0也有好处，就是top的值就相当于是顺序表中的size，即表示栈中的有效数据个数 2.3 压栈 void StackPush(Stack*...如果实在想打印栈，那么就在main函数中这样测试一下 #include"Stack.h" int main() { Stack sk; StackInit(&sk); StackPush(&sk...StackEmpty(&sk)) { printf("%d ", StackTop(&sk));//一边打印栈顶元素 StackPop(&sk);//一边出栈 } } 三、顺序栈实现的所有代码...StackEmpty(&sk)) { printf("%d ", StackTop(&sk));//一边打印栈顶元素 StackPop(&sk);//一边出栈 } } 四、栈的相关oj题...但是入栈和出栈顺序相反是相对的，重点就是要判断进栈过程中是否有出栈，题目有明确提出这一点，所以这题最好同过画图去排除可能性，比如C，3出栈说明1和2都在栈内，下一个要出栈的话只能是2不能是1,1不可能在

9810

前端高频面试题（附答案）

：首先会进入Promise，打印出3，之后进入下面的Promise，打印出7；遇到了定时器，将其加入宏任务队列；执行Promise  p中的resolve，状态变为resolved，返回值为1；执行Promise...1复制代码函数中的arguments是数组吗？...类数组转数组的方法了解一下？是类数组，是属于鸭子类型的范畴，长得像数组，......问题描述： 两个块级元素的上外边距和下外边距可能会合并（折叠）为一个外边距，其大小会取其中外边距值大的那个，这种行为就是外边距折叠。...计算原则： 折叠合并后外边距的计算原则如下：如果两者都是正数，那么就去最大者如果是一正一负，就会正值减去负值的绝对值两个都是负值时，用0减去两个中绝对值大的那个解决办法： 对于折叠的情况，主要有两种：兄弟之间重叠和父子之间重叠

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关于多目标任务有趣的融合方式

关于多目标任务有趣的融合方式 简介 如何通过融合解决多标签分类(MLC)问题.这里给了两个的方案: SST 与大多数机器学习模型一样,这里的目标是构造一个将输入映射到输出的函数,在这种情况下，输出将是一组向量...此外，还引入了stack的方式(SST)提高效果。SST有两个预测阶段。在第一阶段，用m个模型预测m个目标。在后一阶段，通过变换训练集D，为每个目标学习一组m'元模型。...在变换后的训练集中，它使用输出空间的估计值。 ERC 这里需要注意的是,训练的时候我们依赖的是真实标签Y1,...,Ym-1，因为我们已经有了真实值，但对于预测，ERC必须依赖于估计值。...但作为ML中的一个假设，输入和输出变量应该是独立的。为了解决这个问题，在训练中拆除了一部分样本用于训练,并对估计值进行了k-折叠交叉验证，并将其用于训练部分,代码见参考资料。

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CC++语言的查找算法（下）

mid-1]范围内，k-=1 说明范围[low,mid-1]内的元素个数为F(k-1)-1个，所以可以递归的应用斐波那契查找 大部分说明都忽略了一个条件的说明：n=F(k)-1， 表中记录的个数为某个斐波那契数小...这是为什么呢？ 我想了很久，终于发现，原因其实很简单： 是为了格式上的统一，以方便递归或者循环程序的编写。表中的数据是F(k)-1个，使用mid值进行分割又用掉一个，那么剩下F(k)-2个。...被删结点左、右子树都存在：可以在它的右子树中寻找中序下的第一个结点(关键码最小),或者左子树中寻址中序下的最后一个结点（关键码最大），用它的值填补到被删结点中，再来处理这个结点的删除问题。...但是，不能够保证每个元素的关键字与函数值是一一对应的，因此极有可能出现对于不同的元素，却计算出了相同的函数值，这样就产生了"冲突"，换句话说，就是把不同的元素分在了相同的"类"之中。...[2]算法思想：哈希的思路很简单，如果所有的键都是整数，那么就可以使用一个简单的无序数组来实现：将键作为索引，值即为其对应的值，这样就可以快速访问任意键的值。

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关于多目标任务有趣的融合方式

如何通过融合解决多标签分类(MLC)问题.这里给了两个的方案: SST 与大多数机器学习模型一样,这里的目标是构造一个将输入映射到输出的函数,在这种情况下，输出将是一组向量.单一目标(ST)考虑m个单一模型来预测多标签...此外，还引入了stack的方式(SST)提高效果。SST有两个预测阶段。在第一阶段，用m个模型预测m个目标。在后一阶段，通过变换训练集D，为每个目标学习一组m'元模型。...在变换后的训练集中，它使用输出空间的估计值。 ERC 这里需要注意的是,训练的时候我们依赖的是真实标签Y1,...,Ym-1，因为我们已经有了真实值，但对于预测，ERC必须依赖于估计值。...但作为ML中的一个假设，输入和输出变量应该是独立的。为了解决这个问题，在训练中拆除了一部分样本用于训练,并对估计值进行了k-折叠交叉验证，并将其用于训练部分,代码见参考资料。

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机器学习中K-近邻算法的案例实践

机器学习可以揭示数据背后的真实含义，其核心是靠的机器学习算法，全球论文选出的排名前十的数据挖掘算法包括：C4.5决策树、K-均值（K-mean）、支持向量机（SVM）、Apriori、最大期望值算法（EM...机器学习中要了解两个重要概念，分别是监督学习和无监督学习 监督学习（Supervised learning） 监督学习过程中，只需要给定输入样本集，机器就可以从中推演出指定目标变量的可能结果。...本文章以监督学习算法K-近邻算法为例 K-近邻算法（k-Nearest Neighbor ,KNN） K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。...K-近邻算法的一般流程： （1）收集数据：可以使用任何方法。 （2）准备数据：距离计算所需要的数组，最好是结构化的数据格式。 （3）分析数据：可以使用任何方法。...执行kNN.classify0() K-近邻算法，传递的参数为数据【0,0】时分类给出的B，传递的数据为【1,1】分类给出的A，通过此算法把数组中的数据进行有监督分类识别。 ?

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机器学习算法——k-近邻(KNN)案例讲解

大潘的这篇文章参考了《机器学习实战》这本书，这是一本很优秀的机器学习入门书籍。 需要这本书的电子版的小伙伴可以在后台回复: 机器学习实战 获取！...《机器学习实战》封面 目录： 1.工作原理 2.代码实现 （1）创建样本数据集 （2）实现k-近邻算法 （3）创建测试集...一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数。最后，选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。...= classCount.get(voteIlabel, 0) + 1 #字典的get()方法,返回指定键的值,如果值不在字典中添加进去，并返回默认值。...# 打印分类结果 print(test_class) 打印结果： 打印结果 可知，打斗110次，接吻10次的电影分为了动作片。

51820

C语言链表实现

我学数据结构的时候也是感觉很困难，当我学完后我发现了之所以困难时因为我没有系统的进行学习，而且很多教授都只是注重数据结构思想，而忽略了代码方面，为此我写了这些博文给那些试图自学数据结构的朋友，希望你们少走弯路...t->data=9;//第三个节点值 t->next=NULL;//从上图得知第三个节点后没有节点了，所以指向NULL，通常称这个节点为尾节点 head=f;//头指针指向第一个节点，至于为什么前面已经说了...//打印这个链表里面储存的元素 std::cout<<"链表数据:"<<"\n"; node *print_ptr=head;//为什么这里要new一个print_ptr？...=NULL){ std::coutdata<<"\n";//通过头结点迭代打印每个节点的值 print_ptr=print_ptr-...next指向需要删除的节点的next，你可能会思考为什么不直接让第一个节点next指向第二个呢？

5.4K30

数据脱敏的风险量化评估方案

其中K-匿名算法具有实用性，属于新型算法的一种，为了抵抗常见的链接攻击，比较科学的数据发布脱敏都会采用K-匿名的手段对数据进行处理，但该方法对敏感属性值的分布未做任何具体限制，因此就会存在背景知识攻击以及同质攻击...如：身份证号，姓名等单个属性值。 准标识符（Quasi-identiflerattribute，QID)：可以和外部表连接来识别个体的最小属性集。如Fig1中的 { 年龄，性别，邮编 }组合。...K-匿名样例 图3 3-匿名化 K-匿名思想十分朴素。它首先做了如下假设： 准标识符假设：数据持有者可以识别出其所持有数据表中可能出现在外部数据中的属性，因此其可以准确的识别出准标识符集合。...等价组 把拥有相同准标识符的所有记录称为一个等价类（equivalenceclass）。K-匿名即是要求同一等价类中的记录不少于K条。把等价类的大小组成的集合称为频率集（frequencyfet）。...若s表示敏感数据，事件Sk表示“攻击者在背景知识K的帮助下披露敏感数据s”，则披露风险r(s,K)表示为 r(s,K)=Pr(Sk) 对数据集而言，若数据集所有者最终发布数据集D的所有敏感数据的披露风险都小于阈值

2.1K30

关于多目标任务有趣的融合方式

干货  作者：炼丹小生来自：炼丹笔记 如何通过融合解决多标签分类(MLC)问题.这里给了两个的方案: SST 与大多数机器学习模型一样,这里的目标是构造一个将输入映射到输出的函数,在这种情况下，输出将是一组向量...此外，还引入了stack的方式(SST)提高效果。SST有两个预测阶段。在第一阶段，用m个模型预测m个目标。在后一阶段，通过变换训练集D，为每个目标学习一组m'元模型。...在变换后的训练集中，它使用输出空间的估计值。 ERC 这里需要注意的是,训练的时候我们依赖的是真实标签Y1,...,Ym-1，因为我们已经有了真实值，但对于预测，ERC必须依赖于估计值。...但作为ML中的一个假设，输入和输出变量应该是独立的。为了解决这个问题，在训练中拆除了一部分样本用于训练,并对估计值进行了k-折叠交叉验证，并将其用于训练部分,代码见参考资料。...学习TensorFlow、PyTorch、机器学习、深度学习和数据结构五件套！

50530

斐波那契查找原理详解与实现

他要求开始表中记录的个数为某个斐波那契数小1，即n=F(k)-1;  开始将k值与第F(k-1）位置的记录进行比较(及mid=low+F(k-1)-1),比较结果也分为三种  1）相等，mid位置的元素即为所求... 2）>   ,low=mid+1,k-=2;说明:low=mid+1说明待查找的元素在[mid+1,hign]范围内，k-=2 说明范围[mid+1,high]内的元素个数为n-（F(k-1))= ...Fk-1-F(k-1)=Fk-F(k-1)-1=F(k-2)-1个，所以可以递归的应用斐波那契查找  3)<    ,high=mid-1,k-=1;说明:low=mid+1说明待查找的元素在[low,...mid-1]范围内，k-=1 说明范围[low,mid-1]内的元素个数为F(k-1)-1个，所以可以递归的应用斐波那契查找 ---- 大部分说明都忽略了一个条件的说明：n=F(k)-1， 表中记录的个数为某个斐波那契数小...这是为什么呢？ 我想了很久，终于发现，原因其实很简单： 是为了格式上的统一，以方便递归或者循环程序的编写。表中的数据是F(k)-1个，使用mid值进行分割又用掉一个，那么剩下F(k)-2个。

1.8K80

从本质上搞懂困惑你多年的KMP匹配算法

回忆next数组的性质：P[0] 到 P[i] 这一段子串中，前next[i]个字符与后next[i]个字符一模一样。...乍一看，pos值可能不停地变成next[pos-1]，代价会很高；但我们使用摊还分析，显然pos值一共顶多自增len(S)次，因此pos值减少的次数不会高于len(S)次。...首先说一句：快速构建next数组，是KMP算法的精髓所在，核心思想是“P自己与自己做匹配”。 为什么这样说呢？...回顾next数组的完整定义： 定义 “k-前缀” 为一个字符串的前 k 个字符；“k-后缀” 为一个字符串的后 k 个字符。k 必须小于字符串长度。...next[x] 定义为：P[0]~P[x] 这一段字符串，使得k-前缀恰等于k-后缀的最大的k. 这个定义中，不知不觉地就包含了一个匹配——前缀和后缀相等。

83920

《机器学习实战》学习笔记：K-近邻算法入门及实战|万字长文

因此，可以说k-邻近算法不具有显式的学习过程。...二.k-近邻算法实战之约会网站配对效果判定 上一小结学习了简单的k-近邻算法的实现方法，但是这并不是完整的k-近邻算法流程，k-近邻算法的一般流程： 收集数据：可以使用爬虫进行数据的收集，也可以使用第三方提供的免费或收费的数据...为什么这么说呢？每年获得的飞行常客里程数表明，海伦喜欢能享受飞行常客奖励计划的男人，但是不能经常坐飞机，疲于奔波，满世界飞。 同时，这个男人也要玩视频游戏，并且占一定时间比例。...distance是不均等的权重，距离近的点比距离远的点的影响大。用户自定义的函数，接收距离的数组，返回一组维数相同的权重。...本文的理论部分，参考自《统计学习方法 李航》的第三章k近邻法以及《机器学习实战》的第二章k-邻近算法。

1.1K70

【模式识别】探秘聚类奥秘：K-均值聚类算法解密与实战

卷积神经网络（CNN）：一种专门用于图像识别的深度学习模型，通过卷积层、池化层等结构提取图像中的特征。 语音识别： 自然语言处理（NLP）：涉及对人类语言进行处理和理解的技术。...通过选择挑战性数据集，实际应用K-均值聚类算法并分析不同K值对聚类效果的影响，以及聚类结果的可视化展示。...算法实现： 使用C++实现K-均值聚类算法，包括聚类中心初始化、数据点分配、聚类中心更新等关键步骤。 d. 参数调优： 尝试不同的K值，通过评估指标（如簇内平方和）选择最优的K值。...PATTERN p[NN] = {...};: 定义了一个包含 NN 个数据点的数组 p，其中每个数据点的坐标存储在 x[NUM] 数组中。数据点的数量和坐标是通过修改结构体和数组进行指定的。...通过实践提高了编程技能，同时加深了对聚类算法中的数学原理的理解。 调优过程和结果分析： 意识到K-均值聚类对K值的敏感性，在调优过程中通过尝试不同的K值，更好地理解了聚类数目对算法效果的影响。

19410

01.Scala：开发环境搭建、变量、判断、循环、函数、集合

接下来，我们要来学习： 为什么要使用scala?...可以使用以下两种方式来遍历数组： 使用for表达式直接遍历数组中的元素 使用索引遍历数组中的元素 示例一 定义一个数组，包含以下元素1,2,3,4,5 使用for表达式直接遍历，并打印数组的元素...) scala> a.sum res49: Int = 10 11.5.2 最大值 数组中的max方法，可以获取到数组中的最大的那个元素值 示例 定义一个数组，包含以下几个元素（4,1,2,4,10）...参数1 z: A1 初始值 参数2 op: (A1, A1) ⇒ A1 传入函数对象，用来不断进行折叠操作第一个A1类型参数为：当前折叠后的变量第二个A1类型参数为：当前要进行折叠的元素 返回值 A1...参数1 z: A1 初始值 参数2 op: (A1, A1) ⇒ A1 传入函数对象，用来不断进行折叠操作第一个A1类型参数为：当前折叠后的变量第二个A1类型参数为：当前要进行折叠的元素 返回值 A1

4.1K20

数据挖掘十大算法--K近邻算法

k-近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的，先介绍基于实例学习的相关概念。 一、基于实例的学习。...如果目标概念仅依赖于很多属性中的几个时，那么真正最“相似”的实例之间很可能相距甚远。 二、k-近邻法 基于实例的学习方法中最基本的是k-近邻算法。这个算法假定所有的实例对应于n维欧氏空间Ân中的点。...，an(x)> 其中ar(x)表示实例x的第r个属性值。那么两个实例xi和xj间的距离定义为d(xi,xj)，其中： ? 说明： 1、在最近邻学习中，目标函数值可以为离散值也可以为实值。...，我们只要把算法中的公式替换为： ? 三、距离加权最近邻算法 对k-近邻算法的一个显而易见的改进是对k个近邻的贡献加权，根据它们相对查询点xq的距离，将较大的权值赋给较近的近邻。...第一步：将每个txt文本转化为一个向量，即32*32的数组转化为1*1024的数组，这个1*1024的数组用机器学习的术语来说就是特征向量。

1.1K50
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