接下来，给出我自己目前积累的代码，从目录中自动读取图像，并产生generator：
在使用keras搭建神经网络时，有时需要查看一下预测值和真是值的具体数值，然后可以进行一些其他的操作。这几天查阅了很多资料。好像没办法直接access到训练时的数据。所以我们可以通过回调函数，传入新的数据，然后查看预测值和真是值。
本文以“时间序列预测的LSTM神经网络”这篇文章为基础。如果没有阅读，我强烈建议你读一读。 考虑到近期对比特币货币的泡沫的讨论，我写了这篇文章，主要是为了预测比特币的价格和张量，我使用一个不只是看价格还查看BTC交易量和货币（在这种情况下为美元）的多维LSTM神经网络，并创建一个多变量序列机器学习模型。 闲言少叙，我们进入正题。 时间数据集 我们首先需要数据。幸运的是，Kaggle上有一个数据集其中包含7种要素的比特币历史数据，十分完美。 然而，我们需要在将该数据集传入我们的LSTM之前对其进行归一化。具体
本文摘自 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/about_layer/，链接异常请阅读原文查看 常用层对应于core模块，core内部定义了一系列常用的网络层，包括全连接、激活层等 泛型模型接口 为什么叫“泛型模型”，请查看一些基本概念 Keras的泛型模型为Model，即广义的拥有输入和输出的模型，我们使用Model来初始化一个泛型模型 from keras.models import Modelfrom keras.layers imp
Model groups layers into an object with training and inference features.
当我们进入一个新的领域，最难的事情往往是入门和上手操作。在深度学习领域，第一件事（通常也是最关键的）就是处理数据，所以我们在写Python代码时，需要一个更有组织的方法来加载和使用图像数据。
在Keras网络训练过程中，fit-generator为我们提供了很多便利。调用fit-generator时，每个epoch训练结束后会使用验证数据检测模型性能，Keras使用model.evaluate_generator提供该功能。然而我遇到了需要提取验证集y_pred的需求，在网上没有找到现有的功能实现方法，于是自己对源码进行了微调，实现了可配置提取验证集模型预测结果的功能，记录如下。 原理简介 通过查看源代码，发现Keras调用了model.evaluate_generator验证数据，该函
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。
该文章介绍了在深度学习模型中，不同的层对输入进行计算，从而影响模型的性能。文章详细讨论了卷积层、池化层、全连接层和LSTM层的特点和作用，以及如何使用这些层来构建高性能的模型。此外，文章还探讨了如何通过冻结层和重新训练层来提高模型的性能。
疫情期间，在家学习Python，调通了基于监督学习的LSTM神经网络预测模型代码，在一般代码的基础上，做了单步和多步通用版的改进。调通的代码附后，供各位大咖指正。
《统计学习方法》中指出，机器学习的三个要素是模型，策略和优算法，这当然也适用于深度学习，而我个人觉得keras训练也是基于这三个要素的，先建立深度模型，然后选用策略（目标函数），采用优化器，编译和训练模型。
本文摘自http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ Keras使用陷阱 这里归纳了Keras使用过程中的一些常见陷阱和解决方法，如果你的模型怎么调都搞不对，或许你有必要看看是不是掉进了哪个猎人的陷阱，成为了一只嗷嗷待宰（？）的猎物 Keras陷阱不多，我们保持更新，希望能做一个陷阱大全 内有恶犬，小心哟 TF卷积核与TH卷积核 Keras提供了两套后端，Theano和Tensorflow，这是一件幸福的事，就像手中拿着馒头，想蘸红糖蘸红糖，想蘸白糖蘸白糖 如果你从无到
本文会通过 Keras 搭建一个深度卷积神经网络来识别验证码，建议使用显卡来运行该项目。
在每行末尾加上 ] 符号是为了标识这首诗已经结束，说明 ] 符号之前的语句和之后的语句是没有关联关系的，后面会舍弃掉包含 ] 符号的训练数据。
线性回归算法可以简单概括为，寻找一条直线，最大程度地“拟合”样本特征和样本输出标记之间的关系。
如何运用迁移学习 迁移学习涉及到使用一个在相关任务上训练过的模型的全部或部分。
当我们想研究不同sample的某个变量A之间的差异时，往往会因为其它一些变量B对该变量的固有影响，而影响不同sample变量A的比较，这个时候需要对sample变量A进行标准化之后才能进行比较。标准化的方法是对sample 的 A变量和B变量进行loess回归，拟合变量A关于变量B的函数 f(b)，f(b)则表示在B的影响下A的理论取值，A-f(B)（A对f(b）残差）就可以去掉B变量对A变量的影响,此时残差值就可以作为标准化的A值在不同sample之间进行比较。 Loess局部加权多项式回归 LO
这篇笔记会将几本的线性回归概念和最小二乘法。 在机器学习中,一个重要而且常见的问题就是学习和预测特征变量(自变量)与响应的响应变量(应变量)之间的函数关系 这里主要讨论线性函数:在特征和响应之间
线性回归（Linear Regression） 这个类是传统最小二乘回归的类.是最基础的线性回归的类. class sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=1) 参数: fit_intercept : 布尔型,可选.是否计算模型的截距.要是设置为False的话,就不会计算截距了.(表明数据已经中心化了.) normalize : 布尔型,可选,默认是F
对于分类模型，在建立好模型后，我们想对模型进行评价，常见的指标有混淆矩阵、F1值、KS曲线、ROC曲线、AUC面积等。
RGAM算法第2步的自由度超参数可以通过df选项进行设置，默认值为4。以下是使用不同超参数拟合RGAM模型的示例：
昨天，著名深度学习开源库 Keras 通过官方博客正式发布了全新版本：Keras 2。 根据官方介绍，此次更新的重点有两个： Keras 2 API 将作为 TensorFlow 框架的一部分直接向用户提供支持； Keras 2 API 经过了重新设计，将成为团队第一个长期支持（long-term-support）的 API。 Keras 表示：从 2015 年 3 月发布第一个版本以来，有数以百计的开发人员对 Keras 的开源代码做了完善和拓展，数以千计的热心用户在社区对 Keras 的发展做出了贡献
最近在参赛时也发现了一个问题，就是算法在训练集上完全拟合(KS=1)，但是到测试集上衰退得比较多，即出现了过拟合的现象。
本文介绍了Python中迭代器的各种方法，包括enumerate()、map()、filter()、reduce()、sorted()、zip()和itertools模块中的函数。这些方法可以用于对序列进行迭代，并处理迭代过程中的各种问题。
本文研究了使用R语言进行深度学习在图像分类问题上的应用，并对比了使用不同框架和不同训练方式对模型性能的影响。结果表明，虽然R语言本身无法直接进行深度学习，但使用TensorFlow和Keras等框架和库，可以有效地进行深度学习图像分类。同时，使用预训练模型和数据增强技术可以进一步提高模型性能。
逻辑回归是解决分类问题的，那回归问题怎么解决分类问题呢？将样本的特征和样本发生的概率联系起来，概率是一个数。
线性回归是机器学习中最简单的算法，它可以通过不同的方式进行训练。 在本文中，我们将介绍以下回归算法：线性回归、Robust 回归、Ridge 回归、LASSO 回归、Elastic Net、多项式回归、多层感知机、随机森林回归和支持向量机。除此以外，本文还将介绍用于评估回归模型的最常用指标，包括均方误差 (MSE)、均方根误差 (RMSE) 和平均绝对误差 (MAE)。
在这篇文章中，我想展示一个有趣的结果：线性回归与无正则化的线性核ridge回归是等 价的。
本文介绍如何使用 TensorFlow 创建自己的语音识别器。首先，导入所需的库，然后定义一些参数和常量。接下来，导入语音数据并处理，然后建立模型。最后，使用训练数据对模型进行训练和预测。模型训练完成后，将其保存到文件中以供使用。
参考资料 源码请点:https://github.com/llSourcell/tensorf... ---- 语音识别无处不在，siri，google，讯飞输入法，讯飞语记，智能家居，车，etc。
在本文中，我们将使用基因表达数据。这个数据集包含120个样本的200个基因的基因表达数据。这些数据来源于哺乳动物眼组织样本的微阵列实验。
前面的教程中，我们讲解了在高通量数据中非常常用的一种模型构建方法，LASSO回归（见临床研究新风向，巧用LASSO回归构建属于你的心仪模型）。作为正则化方法的一种，除了LASSO，还有另外一种模型值得我们学习和关注，那就是岭回归（ridge regression）。今天，我们将简要介绍什么是岭回归，它能做什么和不能做什么。在岭回归中，范数项是所有系数的平方和，称为L2-Norm。在回归模型中，我们试图最小化RSS+λ (sumβj2)。随着λ增加，回归系数β减小，趋于0，但从不等于0。岭回归的优点是可以提高预测精度，但由于它不能使任何变量的系数等于零，很难满足减少变量个数的要求，因此在模型的可解释性方面会存在一些问题。为了解决这个问题，我们可以使用之前提到的LASSO回归。
这基本上就是具有 光滑函数的广义线性模型（GLM）的扩展 。当然，当您使用光滑项拟合模型时，可能会发生许多复杂的事情，但是您只需要了解基本原理即可。
最近我们被客户要求撰写关于广义相加模型 (GAMs)的研究报告，包括一些图形和统计输出。
#! -*- coding:utf-8 -*- import codecs import os import keras import pandas as pd from keras.callbacks import EarlyStopping from keras.layers import * from keras.models import Model from keras.optimizers import Adam from keras_bert import load_trained_mod
本内容取之电子工业出版社出版、李金洪编著的《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》一书的实例36。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节首先通过具体的编程实现混淆矩阵进而计算精准率和召回率两个指标，最后使用sklearn中封装的库函数实现混淆矩阵、精准率以及召回率。
最近我们被客户要求撰写关于高维数据惩罚回归方法的研究报告，包括一些图形和统计输出。
解决这个问题很简单，可以通过找到峰值，然后减去它们的X坐标来测量它们之间的水平距离来解决。这可以通过使用可用的工具和库有效地完成。然而，我们的目标是训练一个神经网络来预测两个峰之间的距离。一旦我们证明了神经网络可以处理这一任务，我们就可以在更复杂的端到端学习任务中重用相同的架构，而测量距离只是学习更复杂关系的一种手段。这源于深度学习的理念，即我们应该尝试让神经网络学习特征，而不是让工程师手工编码特征并希望这些特征是最相关的。如果我们能证明神经网络可以学习距离特征，我们就可以在更复杂的网络中使用它，在这些网络中，最终结果将取决于距离以外的许多其他因素。这些任务的典型例子是解释心电图或天文数据。
向量化主要是针对a的式子来进行改进，将：分子看做w{(i)},v{(i)}，分母看做w{(i)},w{(i)}
训练模型 log_regress = linear_model.LogisticRegression() # Train the model log_regress.fit(X = train_features , y = train_label) # Check trained model intercept print(log_regress.intercept_) # Check trained model coefficients print(log_regre
下面部分引用自https://blog.csdn.net/HHTNAN/article/details/79500003
关于作者：饼干同学，某人工智能公司交付开发工程师/建模科学家。专注于AI工程化及场景落地，希望和大家分享成长中的专业知识与思考感悟。
本文由 伯乐在线 - Agatha 翻译，唐尤华 校稿。 英文出处：SUNIL RAY。欢迎加入翻译组。 前言 谷歌董事长施密特曾说过：虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注，但是这家公司真正的未来在于机器学习，一种让计算机更聪明、更个性化的技术。 也许我们生活在人类历史上最关键的时期：从使用大型计算机，到个人电脑，再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么，而是将来会有什么发生。 工具和技术的民主化，让像我这样的人对这个时期兴奋不已。计算的蓬勃发展也是一样。如今，作为一名数据科学家，用复杂的算法
前言 谷歌董事长施密特曾说过：虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注，但是这家公司真正的未来在于机器学习，一种让计算机更聪明、更个性化的技术。 也许我们生活在人类历史上最关键的时期：从使用大型计算机，到个人电脑，再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么，而是将来会有什么发生。 工具和技术的民主化，让像我这样的人对这个时期兴奋不已。计算的蓬勃发展也是一样。如今，作为一名数据科学家，用复杂的算法建立数据处理机器一小时能赚到好几美金。但能做到这个程度可并不简单！我也曾有过无数黑暗的日日夜夜。 谁能从这
当你在Keras中选择好最合适的深度学习模型，就可以用它在新的数据实例上做预测了。但是很多初学者不知道该怎样做好这一点，我经常能看到下面这样的问题：
谷歌董事长施密特曾说过：虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注，但是这家公司真正的未来在于机器学习，一种让计算机更聪明、更个性化的技术。 也许我们生活在人类历史上最关键的时期：从使用大型计算机，到个人电脑，再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么，而是将来会有什么发生。 工具和技术的民主化，让像我这样的人对这个时期兴奋不已。计算的蓬勃发展也是一样。如今，作为一名数据科学家，用复杂的算法建立数据处理机器一小时能赚到好几美金。但能做到这个程度可并不简单！我也曾有过无数黑暗的日日夜夜。 谁能从这篇指南
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