在众多的深度学习框架中，DeepLearning4J有其独特的优势，特别是对于Java开发者来说，它能够无缝集成到现有的Java项目中。...引入相关的DeepLearning4J和ND4J类库这些是程序所用到的DeepLearning4J和ND4J（数值计算库）相关的类库。它们提供了用于构建、训练和评估深度神经网络的工具。...创建神经网络模型MultiLayerNetwork是DeepLearning4J中用于多层神经网络的类，它支持多层感知机（MLP）和深度神经网络。...如第2类数字（实际标签为2）的正确预测数较低（554），而误分类为其他类别（如1、8）较多。第6类和第9类的错误率较高，表明模型在这些类别上表现较差。...混淆矩阵与评价指标通过混淆矩阵，可以计算出多个分类性能指标：准确率（Accuracy）:这是所有正确预测样本数量占总样本数量的比例。
Deeplearning4j的案例和资料很少，官方的doc文件也非常简陋，基本上所有的类和函数的都没有解释。...特征提取示例 Iris是一个经典的数据集，数据由150个样本组成，包含3个类别的样本（3种标签），每个样本由4个特征和1个标签组成。...例如数据的前几行如下所示，数据的前4列分别表示样本的4个特征，最后一列Iris-setosa是样本的标签，即样本的所属类别，是分类器需要预测的标签。...将Iris数据集可视化之后如下图所示，每个小图表示从某2个维度（一个维度对应一种特征）去观察Iris得到的结果，可以看出该数据集在一些小图中是线性可分的（任选两类样本，可以用一条直线去大致分隔这两类样本.../artifact/com.github.yannrichet/JMathPlot 由于AutoEncoder需要还原数据，且输出层的激活值大小有范围（例如tanh的大小范围是(-1,1)），因此在代码中设置了数据的归一化
除此之外，DeepLearning4J支持大规模的分布式训练，甚至可以与Hadoop和Spark进行集成，方便企业级应用开发。项目概览在本文中，我们将实现一个可以识别手写数字的Web应用。...这样，我们的模型就可以在Spring Boot项目中使用了。图像处理在Web应用中，用户上传的图片可能是各种格式、尺寸和颜色的。我们需要对图片进行预处理，转换为模型能够接受的输入格式。...在深度学习中，数据通常以数组的形式输入模型。width 和 height：这里设置了图像的宽度和高度为28x28像素。...DataSet是一个包含特征和标签的容器。这里没有标签，只有特征数据。...new DataSet(array, null)：将预处理后的图像数据（已经转换为灰度值的28x28像素数据）包装成一个DataSet对象，注意这里没有标签（null）。
Deeplearning4j的案例和资料很少，官方的doc文件也非常简陋，基本上所有的类和函数的都没有解释。...深度学习在MNIST上可以达到99.7%的准确率。...从图中可以看出，网络具有输入层、隐藏层和输出层一共3层，但在代码编写时，会将该网络看作由2个层组成（2次变换）： Layer 0: 一个Dense Layer（全连接层），由输入层进行线性变换变为隐藏层...例如该例子中第0列表示输入手写数字为1的概率。...构建了一个多层感知器（MLP）来进行手写数字（MNIST）的识别 * 该示例中的神经网络只有1个隐藏层 * * 输入层的维度是numRows*numColumns（图像像素行数*图像像素列数），即每个手写数字图像的像素数量
其中，卷积神经网络（CNN）作为深度学习的重要模型，以其独特的结构和卓越的性能，在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等多个领域取得了显著成就。...业务场景计算机视觉CNN在计算机视觉领域的应用最为广泛，包括图像分类、目标检测、图像分割等多个方面。图像分类：CNN能够识别图像中的物体类别，如猫、狗、汽车等。...例如，在推荐系统中，CNN可以分析用户的浏览历史和购买行为，为用户推荐感兴趣的商品；在游戏AI中，CNN可以处理游戏画面，实现自动游戏玩法和角色决策。...通过卷积核（也称为滤波器）在输入数据上滑动，计算局部区域的加权和，生成特征图。权重共享机制使得同一个卷积核在输入数据的所有位置上共享权重，大大减少了模型的参数量。...环境准备在开始之前，请确保您的开发环境中已经安装了以下工具和库：Java Development Kit (JDK) 1.8 或更高版本Maven（构建管理工具）Deeplearning4j和ND4J库在
样本不平衡问题（即有些类别的样本数量很多，而其它样本的数量很少） 3. 一般数值很大的时候不用这个，计算量太大 4. 单个样本不能太少，否则容易发生误分 5. 无法给出数据的内在含义 3....算法实现 我们用 KNN 算法来实现一个电影分类的模型。 在电影中，打斗镜头和亲吻镜头是频繁出现的，但是我们不能认为有打斗镜头就把电影分类为动作片，也不能认为有亲吻镜头就认为电影是爱情片。...类构造参数 KNneighborsClassifier 具有以下类构造参数： KNneighborsClassifier 构造参数 weights 参数 weights 可选下面三个值之一： 1. uniform...KNeighborsClassifier 类成员函数 在使用构造参数构造出 KNeighborsClassifier 类对象以后，调用其类成员函数就可以完成模型的构建与调用了： fit(X, y) —...X 对应的输出 predict_proba(X) — 预测测试样本集 X 对应的每个标签的概率，输出一个矩阵，每个样本占据一行，每行所有列代表对应标签的概率，总概率和为 1 score(X, y[, sample_weight
预测算法计算从未知点x到数据中所有点的距离。 然后，通过增加与x的距离来对数据中的点进行排序。 通过从“ K”个最接近点预测多数标签来进行预测。 ...首先，我们导入所需的库，然后使用sklearn的makeblobs函数创建一个伪数据集。 我们可以输入样本数量，数据集中的特征，数据将落入多少个中心或类别，最后是这些聚类的标准偏差。...现在，我们可以使用原始数据创建数据点。 首先，我们创建两个数据框； 一个带有特征，另一个带有标签，将它们连接到单个数据框中，然后选择第一行作为预测标签的数据点。...在本教程指南中，我仅在对KNeighborsClassifier类的调用中包括了K参数(n_neighbors)。 ...此外，KNN可以用于对多个类别进行分类。 在makeblobs函数调用中，可以通过增加传递给中心的值来进一步更改此值。
输入没有标签的新数据后，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签。...如果一部电影里面有很多（比如100次）的接吻镜头，很少（比如3次）的打斗镜头，那么这部电影分为哪一类呢？...（肯定是爱情片吧，下面就用k-近邻算法和Python来实现一下分类） 即使不知道电影属于哪一类型，我们可以通过计算未知电影和样本集中电影（其余四部电影）的“距离”，用k-近邻算法来实现。...），再得到最近的k部电影中，每个类型电影的个数，并按照数量降序的顺序排列，之后拿到数量最多的电影的类型，作为待分类电影的类型。...返回dataSet的行数 diffMat = np.tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet # 在列向量方向上重复inX共1次(横向)，行向量方向上重复inX
分类预测建模将类别标签分配给输入样本； 二分类是指预测两个类别之一（非此即彼），而多分类则涉及预测两个以上类别之一； 多标签分类涉及为每个样本预测一个或多个类别； 在不平衡分类中，样本在各个类别之间的分布不相等...示例包括： 人脸分类 植物种类分类 光学字符识别 与二分类不同，多类别分类没有正常和异常结果的概念。相反，样本被分类为属于一系列已知类别中的一个。 在某些问题上，类标签的数量可能非常大。...要预测的单词序列中的每个单词都涉及一个多类分类，其中词汇量定义了可以预测的可能类别的数量，其数量可能是成千上万个单词。...我们可以很容易区分三个不同的集群。 多类分类数据集的散点图 多标签分类模型 多标签分类[7]是指具有两个或多个分类标签的分类任务，其中每个样本可以预测一个或多个分类标签。...这与二分类和多分类不同，在二分类和多分类中，为每个样本预测了单个分类标签。 通常使用预测多个输出的模型来对多标签分类任务进行建模，而每个输出都将作为伯努利概率分布（0,1分布）进行预测。
一、Deeplearning4j 框架概述 Deeplearning4j 是专门为 Java 和 Scala 设计的深度学习库，它在 JVM 上运行，具有高度的灵活性和可扩展性。...将数据转换为合适的格式并加载到内存中，可以借助 DataSetIterator 等工具类来高效地迭代数据。...通过卷积层、池化层和全连接层的组合，CNN 能够自动提取图像中的特征，具有出色的识别效果。...在构建模型时，需要根据任务的特点选择合适的网络结构，并合理设置各层的参数，如神经元数量、激活函数、学习率等。...在 Java 中高效地使用 Deeplearning4j 框架进行深度学习模型训练需要从数据准备、模型构建、训练、评估与调优等多个环节精心打磨。
），将未知样本与K个最邻近样本中所属类别占比较多的归为一类。...以上就是KNN算法在分类任务中的基本原理，实际上K这个字母的含义就是要选取的最邻近样本实例的个数，在 scikit-learn 中 KNN算法的 K 值是通过 n_neighbors 参数来调节的，默认值是...(2) 样本特征要做归一化处理 样本有多个参数，每一个参数都有自己的定义域和取值范围，他们对距离计算的影响不一样，如取值较大的影响力会盖过取值较小的参数。...适合对稀有事件进行分类； 3.特别适合于多分类问题(multi-modal,对象具有多个类别标签)， kNN比SVM的表现要好。...生成数据集来进行实验，演示KNN算法在回归分析中的表现。
kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。...在模式识别领域中，KNN是一种用于分类和回归的非参数统计方法。在如下两种情况下，输入包含特征空间中的k个最接近的训练样本。 在k-NN分类中，输出是一个分类族群。...训练样本是多维特征空间向量，其中每个训练样本带有一个类别标签。算法的训练阶段只包含存储的特征向量和训练样本的标签。在分类阶段，k是一个用户定义的常数。...）占主导的时候，新的未知实例容易被归类为这个主导样本，因为这类样本实例的数量过大，但这个新的未知实例实际并木接近目标样本。...,对象具有多个类别标签)，kNN比SVM的表现要好 算法缺点： 当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数。
根据给定的数据集，机器学习问题分为两类：分类和回归。如果给定数据同时具有输入（训练）值和输出（目标）值，那么这是一个分类问题。如果数据集具有连续的没有任何目标标记的特征数值，那么它属于回归问题。...这种数据分析任务被称为分类，在这个分类中，模型或分类器被构造来预测类标签，例如“治疗a”、“治疗B”或“治疗c”。 分类是预测问题，预测离散和无序的分类的类标签。...支持向量机 在学习步骤中，分类模型通过分析训练集来建立分类器。在分类步骤中，预测给定数据的类标签。在分析中，数据集元组及其关联的类标签分为训练集和测试集。...每个元组代表一个n维空间中的一个点。这样，所有的训练元组都存储在n维模式空间中。当给定未知元组时，KNN分类器在模式空间中搜索最接近未知元组的k个训练元组。...将给定的数据被分成训练数据集和测试数据集。训练集具有标签（加载特征），所以算法可以从这些标签的例子中学习。测试集没有任何标签，也就是说，你还不知道这个值，试图去预测。
其大致思想表述为： 给定一个训练集合M和一个测试对象n，其中该对象是由一个属性值和未知的类别标签组成的向量。...计算对象m和训练集中每个对象之间的距离（一般是欧式距离）或者相似度（一般是余弦相似度），确定最近邻的列表 将最近邻列表中数量占据最多的类别判给测试对象z。...用一句俗语来总结KNN算法的思想：物以类聚，人以群分 说明 所谓的监督学习和非监督学习，指的是训练数据是否有类别标签，如果有则是监督学习，否则是非监督学习 在监督学习中，输入变量和输出变量可以连续或者离散的...如果输入输出变量都是连续型变量，则称为回归问题（房价预测）；如果输出是离散型变量，则称之为分类问题（判断患者是否属于患病） 在无监督学习中，数据是没有任何标签的，主要是各种聚类算法（以后学习） 算法步骤...适合用于多分类问题（对象具有多个标签）。 缺点 对计算机的内存要求高：因为它存储了整个训练数据，性能较低 算法的可解释差，对结果不能给出一定的解释规则 什么时候使用KNN算法？
分类预测建模将类别标签分配给输入样本； 二分类是指预测两个类别之一（非此即彼），而多分类则涉及预测两个以上类别之一； 多标签分类涉及为每个样本预测一个或多个类别； 在不平衡分类中，样本在各个类别之间的分布不相等...在某些问题上，类标签的数量可能非常大。例如，模型可以预测照片属于面部识别系统中的数千个或数万个面部之一。 涉及预测单词序列的问题，例如文本翻译模型，也可以视为一种特殊类型的多类别分类。...要预测的单词序列中的每个单词都涉及一个多类分类，其中词汇量定义了可以预测的可能类别的数量，其数量可能是成千上万个单词。...我们可以很容易区分三个不同的集群。 多类分类数据集的散点图 多标签分类模型 多标签分类[7]是指具有两个或多个分类标签的分类任务，其中每个样本可以预测一个或多个分类标签。...这与二分类和多分类不同，在二分类和多分类中，为每个样本预测了单个分类标签。 通常使用预测多个输出的模型来对多标签分类任务进行建模，而每个输出都将作为伯努利概率分布（0,1分布）进行预测。
二分类 3. 多类别分类 4. 多标签分类 5. 不平衡分类 分类预测建模 在机器学习中，分类是指针对输入数据中的给定示例预测其类别标签的预测性建模问题。...与二分类不同，多分类没有正常和异常结果的概念。相反，样本被分类为属于一系列已知类别中的一个。 在某些问题上，类标签的数量可能非常大。例如，模型可以预测照片属于脸部识别系统中成千上万的脸中的一个。...多标签分类 多标签分类是指具有两个或以上分类标签的分类任务，其中每个样本可以预测为一个或多个类别。...考虑照片分类的示例，其中给定照片可能在场景中具有多个对象，并且模型可以预测照片中存在多个已知对象，例如“自行车”，“苹果”，“人”等。...这与二分类和多分类不同，在二分类和多分类中，每个样本的预测只含有单个分类标签。 通常使用预测多个输出的模型来对多标签分类任务进行建模，而每个输出都将作为伯努利概率分布进行预测。
相比之下，Deeplearning4j的目标是成为深度学习领域的Scikit-learn，力求以可扩展、多个GPU或CPU并行的方式让尽可能多的控制点实现自动化，在需要时与Hadoop和Spark集成。...与Caffe不同，Deeplearning4j支持任意芯片数的GPU并行运行，并且提供许多看似微不足道，却能使深度学习在多个并行GPU集群上运行得更流畅的功能。...的确，Python有着优越的语法要素，可以直接将矩阵相加，而无需像Java那样先创建显式类。Python还有由Theano、NumPy等原生扩展组成的广泛的科学计算环境。 但Java也具备不少优点。...最后，Java是一种安全的网络语言，本质上具有跨平台的特点，可在Linux服务器、Windows和OSX桌面、安卓手机上运行，还可通过嵌入式Java在物联网的低内存传感器上运行。...Scala 我们在打造 Deeplearning4j 和 ND4J 的过程中特别关注Scala，因为我们认为Scala具有成为数据科学主导语言的潜力。
），将未知样本与K个最邻近样本中所属类别占比较多的归为一类。...样本特征要做归一化处理 样本有多个参数，每一个参数都有自己的定义域和取值范围，他们对距离计算的影响不一样，如取值较大的影响力会盖过取值较小的参数。...KNN算法的优点： 简单，易于理解，易于实现，无需估计参数，无需训练； 适合对稀有事件进行分类； 特别适合于多分类问题(multi-modal，对象具有多个类别标签)， KNN比 SVM 的表现要好。...KNN算法的缺点： KNN算法在分类时有个主要的不足是：当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的 K 个邻居中大容量类的样本占多数。...该算法只计算最近的邻居样本，某一类的样本数量很大，那么或者这类样本并不接近目标样本，或者这类样本很靠近目标样本。无论怎样，数量并不能影响运行结果。
这些迭代器对于图像目录包含每个类的一个子目录的多类分类非常方便。但是，在多标签分类的情况下，不可能拥有符合该结构的图像目录，因为一个观察可以同时属于多个类别。...要预取的元素数量应等于（或可能大于）单个训练步骤消耗的批次数量。AUTOTUNE将提示tf.data运行时在运行时动态调整值。 现在可以创建一个函数来为TensorFlow生成训练和验证数据集。...标签数组的形状为（BATCH_SIZE，N_LABELS），其中N_LABELS是目标标签的最大数量，每个值表示影片中是否具有特定流派（0或1个值）。...视觉应用的大多数预训练模型都是在ImageNet上训练的，ImageNet是一个大型图像数据库，具有1400万幅图像，分为2万多个类别。...如果它们在多标签分类任务中具有相同的重要性，则对所有标签取平均值是非常合理的。在此根据TensorFlow中的大量观察结果提供此指标的实现。
Deeplearning4j的案例和资料很少，官方的doc文件也非常简陋，基本上所有的类和函数的都没有解释。...+代码 基于DL4J的AutoEncoder、RNN、Word2Vec等模型的实现 在第四节中我们介绍卷积神经网络的基本操作，包括卷积核与池化操作，以及在文本处理中的简单应用。...在全连接的网络中，第一个隐含层的每个神经元到输入层都有1000x1000*1000000=10^12个连接个相互独立的连接。每个连接都对应一个权重参数。随着隐含层神经元的增加，参数规模也会急剧增加。...比原来减少了四个0（数量级），这样训练起来就没那么费力了，但还是感觉很多的啊，那还有啥办法没？...可以看出，CNN中主要有两种类型的网络层，分别是卷积层和池化/采样层(Pooling)。
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