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ML Mastery 博客文章翻译（二）20220116 更新

Machine Learning Mastery 计算机视觉教程 通道在前和通道在后图像格式的温和介绍 深度学习在计算机视觉中的 9 个应用 为 CNN 准备和扩充图像数据的最佳实践 8 本计算机视觉入门书籍...CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN 如何分类猫狗照片（准确率 97%） 亚马逊雨林卫星照片多标签分类 如何使用 FaceNet 在 Keras 中开发人脸识别系统 如何通过深度学习开发计算机视觉能力...如何用 CNN 评估图像分类的像素缩放方法 如何开始计算机视觉深度学习（7 天迷你课程） 如何在 Keras 从头开发 VGG、Inception 和 ResNet 模块 如何使用 PIL/Pillow...混合专家集成的温和介绍 如何用 Python 开发多输出回归模型 多模型机器学习入门 Python 中的多元自适应回归样条（MARS） 多类分类的一对一和一对剩余 如何在机器学习中使用折外预测 如何用...大肠杆菌数据集的不平衡多类分类 玻璃识别数据集的不平衡多类分类 多类不平衡分类 每个不平衡分类度量的朴素分类器是什么？

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tensorflow基础

、RNN、DNN算法 keras 感知器（线性系统输入微小偏差输出变化不大，输出wx+b）、神经元模型（输出函数o(wx+b)即激励函数，多层激活拟合输入） 多个隐藏层的神经网络模型（深度学习）、隐藏层激励函数必须是非线性的...，内部使用softmax计算概率) GAN：对抗网络（模拟数据、随机数概率统计评估、gan的全局最优解是贝叶斯分类器） 神经网络模型拟合任何函数（不用多项式函数拟合，线性激活函数不构成多项式函数，而是...w(wx+b)+b任是线性组合） 神经网络层级加深，拟合效果变差，容易出现梯度消失和爆炸，需要使用残差网络RestNet的结构优化 cnn（图像识别）、rcnn（cnn后做svm分类，目标检测） 图像处理...‘str’ object has no attribute 'items’卸载setuptools后重新安装） 分类算法 多标签分类：多个输出分类（sigmod，取大于某个阈值） 多类分类：贝叶斯算法...、knn算法（多个二分类或者softmax，取多分类中最大概率argmax） 二分类：决策树、svm（wx+b直线函数分割）、sigmod激活函数（二分类负样本和正样本比例失衡，需要在训练的时候调整数据

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    深度学习检测心脏心律不齐

    可以从Keras模型获得预测 predict_proba ? 为简单起见，将阈值设置为异常搏动的发生率并计算报告： ? 这对新患者有效吗？如果每个患者都有独特的心脏信号，也许不会。...在这里将使用一维CNN（与用于图像的2D CNN相反）。 CNN是一种特殊类型的深度学习算法，它使用一组滤波器和卷积运算符来减少参数数量。该算法激发了用于图像分类的最新技术。...然后如果需要，可以添加其他的CNN层重复此操作。在这里，将使用Dropout，它是一种通过随机删除一些节点来减少过拟合的技术。 对于Keras的CNN模型，需要稍微重塑数据 ?...从本质上讲，在通过非线性激活函数之前，该存储状态在计算中还有一个额外的术语。在这里，使用双向信息，因此信息可以在两个方向（从左到右和从右到左）传递。这将帮助获取有关中心心跳左右两侧正常心跳的信息。...对于真实的项目，将增加时期数并使用所有样本。 ? ? 似乎该模型需要从其他时期进行正则化（即退出）。 最终ROC曲线 这是这3个模型的最终ROC曲线 ?

    1.8K10

    tensorflow

    、RNN、DNN算法 keras 感知器（线性系统输入微小偏差输出变化不大，输出wx+b）、神经元模型（输出函数o(wx+b)即激励函数，多层激活拟合输入） 多个隐藏层的神经网络模型（深度学习...Cost函数【误差函数】：Lost函数的样本平均值，lost单个样本 tf.equal计算准确度（准确度和lost算法不同） CNN：卷积神经网，2个卷积层...而是w(wx+b)+b任是线性组合） cnn（图像识别）、rcnn（cnn后做svm分类，目标检测） 图像处理：ImageDataGenerator（keras图像预处理、1张图片随机变换生成多张...：多个输出分类（sigmod，取大于某个阈值） 多类分类：贝叶斯算法、knn算法（多个二分类或者softmax，取多分类中最大概率argmax） 二分类：决策树、svm（.../yanshw/p/10831838.html 13.准确率、召回率、ROC曲线 正样本和负样本1：4，精准率和召回率都很大时，ROC曲线大于某个阈值、AUC指ROC曲线面积（0-1）

    1.2K50

    CCPM & FGCNN：使用 CNN 进行特征生成的 CTR 预测模型

    前言 今天主要通过两篇论文介绍如何将 CNN 应用在传统的结构化数据预测任务中，尽量以精简的语言说明主要问题，并提供代码实现和运行 demo ，细节问题请参阅论文。...稀疏连接 每一层的输出只依赖于前一层一小部分的输入 在 NLP 任务中由于语句天然存在前后依赖关系，所以使用 CNN 能获得一定的特征表达，那么在 CTR 任务中使用 CNN 能获得特征提取的功能吗？...这相当于我们给了一个先验在里面，就是连续的width个特征进行组合更具有意义。 虽然我们可以使用类似空洞卷积的思想增加感受野来使得卷积计算的时候跨越多个特征，但是这仍然具有一定的随机性。...所以使用 CNN 进行 CTR 任务的特征提取的一个难点就在于其计算的是局部特征组合，无法有效捕捉全局组合特征。 2. Flexible pooliong 是什么？...重组层 我们之前提到了，使用 CNN 进行 CTR 任务的特征提取的一个难点就在于其计算的是局部特征组合。

    2.1K30

    如何训练孪生神经网络

    通过使用这种嵌入相似性，我们可以开始用很少的数据为可见和不可见的类产生可能的分类。 模型训练 前面我提到过，snn至少由两个并行的CNN分支组成。SNN中的分支数量对模型训练有很大的影响。...间使用snn进行推理 既然我们了解了snn是如何训练的，接下来我们需要了解如何在推理时使用它们。在训练过程中，我们使用了SNN的所有分支，而推理可以使用单个CNN分支。...确定应如何计算原型很困难，并且某些数据集可能无法使用诸如中位数之类的解决方案。...由于选择测试图像的随机性，如果愿意，您可以在这里执行交叉验证。 最后，让我们看一下如何生成支持集图像，类似于之前的飞蛾示例所示，只是这次使用MNIST生成。同样，我们将使用10类支持集。...即使我们有通过使用MNIST利用例子,我希望它是清楚有力的SNNs可以使用开放式的数据集时,你可能没有所有类可用数据集创建的时候,和如何处理新的训练集未包含类模型。

    1.5K30

    NLP面试比较重要的知识点

    （假设特征之间相互独立） 介绍一下SVM核函数 MLP和MAP的区别（MAP加入了先验信息） svm如何处理多分类（一对多法设计k个分类器，一对一法设计k(k-1)/2个分类器） svm对缺失数据敏感吗...cnn和全连接层神经网络更容易发生梯度消失或爆炸（RNN在梯度的反向传播中只有连乘，LSTM和GRU加入了门机制，梯度的计算中同时还有$h_t$的加法） 说一下dropout的训练和测试过程（在训练过程中以一定的概率...p的使神经元失活,测试过程不需要dropout，对层的输出乘以p） 说一下BN和LN，有什么区别，BN为什么可以提升效果() CNN的旋转不变性怎么理解(CNN具有平移不变性) 自然语言处理基础 输入补全可以用哪个数据结构来做...AUC和ROC ?...问，是A中蓝墨水多还是B中红墨水多？ 一枚硬币，正反分布均匀，掷硬币，问至少多少次可以把这枚硬币的正面和反面都掷出来？

    1.2K30

    机器学习&人工智能博文链接汇总

    用线性判别分析 LDA 降维 机器学习中常用评估指标汇总 什么是 ROC AUC 简述极大似然估计 [算法]－－通俗易懂讲算法 决策树的python实现 CART 分类与回归树 Bagging 简述...识别数字 TensorFlow－1: 如何识别数字 TensorFlow 入门 一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络 用 Tensorflow 建立 CNN 深度学习 深度学习的主要应用举例...[Keras] 对比学习用 Keras 搭建 CNN RNN 等常用神经网络 强化学习 强化学习是什么 一文了解强化学习 神经网络 神经网络 神经网络的前世...／句子的向量表达 Attention attention 机制入门 GAN GAN 的 keras 实现 自然语言处理 [cs224d] Day 1....］ 详解Mac配置虚拟环境Virtualenv，安装Python科学计算包 面试 面试官是怎么看你的Github profile ［Leetcode］ LEETCODE - Linked List

    1.3K60

    入门 | CNN也能用于NLP任务，一文简述文本分类任务的7个模型

    （双向 GRU） 用 GloVe 对词嵌入进行预训练，然后训练循环神经网络 多通道卷积神经网络 RNN（双向 GRU）+ CNN 模型 文末附有这些 NLP 技术的样板代码。...在开始之前，要先设置一个深度学习专用的环境，以便在 TensorFlow 上使用 Keras。...为了在文本数据上使用 Keras，我们首先要对数据进行预处理。可以用 Keras 的 Tokenizer 类。...CNN 常用于计算机视觉任务。但最近我试着将其应用于 NLP 任务，而结果也希望满满。 简要了解一下当在文本数据上使用卷积网络时会发生什么。...结论 以下是几条我认为值得与大家分享的发现： 使用字符级 ngram 的词袋模型很有效。不要低估词袋模型，它计算成本低且易于解释。 RNN 很强大。

    1.8K50

    轻松搞懂【TF-IDF、word2vec、svm、cnn、textcnn、bilstm、cnn+bilstm、bilstm+attention实现】英文长文本分类

    ROC曲线是基于样本的真实类别和预测概率来画的，具体来说，ROC曲线的x轴是伪正率（false positive rate），y轴是真正率（true positive rate)。...那么接下来，我们如何利用混淆矩阵来计算ROC呢？ 首先我们需要定义下面两个变量： 上述FPR表示，在所有的负面数据中，被预测成正面的比例。称为伪正率。...AUC的优势就在于AUC的计算方法同时考虑了分类器对于正例和负例的分类能力，在样本不平衡的情况下，依然能够对分类器作出合理的评价。...例如在反欺诈场景，设欺诈类样本为正例，正例占比很少（假设0.1%），如果使用准确率评估，把所有的样本预测为负例，便可以获得99.9%的准确率。...同时，我们也可以发现使用传统的文本特征提取的方法，最终模型的分类效果也要高于使用神经网络word2vec模型提取文本特征的分类效果。

    77020

    实战-电力窃露漏电用户自动识别

    问题描述：判断用户是否窃漏电 问题解决：二分类问题 缺失值：拉格朗日插值法进行填充 使用的特征：电量趋势下降指标、线损指标、警告类指标 这里使用的数据来 数据： ?...：（二分类指标） 具体的评价指标的使用可参考文档： https://keras.io/api/metrics/classification_metrics/#precision-class import...id，这里有两类，用0,1,表示 [[44 6] [ 1 8]] 混淆矩阵中的四个值分别代表TP、FP、TN、PN 根据混淆矩阵，我们可以计算二分类评价指标：（标签为1的是正样本，因此TP是[1]...TPR = TP / ( TP+ FN) AUC：就是roc曲线和横坐标围城的面积。 如何绘制？...因此，可以变化阈值，根据不同的阈值进行分类，根据分类结果计算得到ROC空间中相应的点，连接这些点就形成ROC curve。

    1K50

    PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享|附代码数据

    df1 = data.dtypes df1 df2 = data.isnull().sum()  df2 我们的下一步是计算所有变量的值。...：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST）...MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据 Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析Python使用神经网络进行简单文本分类...使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类 R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化 用R语言实现神经网络预测股票实例 使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测 python...用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译 用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类

    1.1K00

    TensorFlow Eager 教程

    数据可视化：使用 PCA 降到二维 我们将使用 PCA，仅用于可视化目的。 我们将使用所有 13 个特征来训练我们的神经网络。 让我们看看这三个类如何在 2D 空间中表示。...model.fit(X, y, optimizer, num_epochs=num_epochs) 如何计算 ROC-AUC 得分 为了计算 ROC-AUC 得分，我们将使用tf.metric.auc...对于每个概率阈值，我们将计算真正例，真负例，假正例和假负例的数量。 在计算这些统计数据后，我们可以计算每个概率阈值的真正例率和真负例率。 为了近似 ROC 曲线下的面积，我们将使用黎曼和和梯形规则。...这个 CNN 的原始架构可以在这里找到（使用 keras 构建）。 我认为如果你开始使用比 ResNet 更简单的架构，那将非常有用。 对于这个网络规模，它的效果非常好。...本教程的主要目的不是教你如何构建一个简单的 RNN，而是如何构建一个 RNN，为你提供模型开发的更大灵活性（例如，使用目前在 Keras 中不可用的新 RNN 单元，更容易访问 RNN 的展开输出，从磁盘批量读取数据

    95120

    使用结构化表格数据对比深度学习和GBDT模型

    在数据科学的世界里，深度学习方法无疑是最先进的研究。每天都有许多新的变化被发明和实现，特别是在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)领域，深度学习在近年来取得了巨大的进步。...ROC AUC and F1 score of each models """ preds = {"XGBoost":y_xgb_pred, "D1 CNN":y_d1_cnn_pred...采用ROC曲线下面积(AUC)评分和F1评分对模型进行评价。F1得分以0.27为阈值计算，因为我假设过期保险的分布与训练分布相似。下面是它的摘要。 ?...-由于多运行一个模型会增加计算成本，所以通常如果多部署一个模型的好处超过了计算成本，我们可以采用这个集成策略，否则，它在业务方面不是最优的。...从本次实验的结果来看，XGBoost模型在准确率(F1评分和ROC AUC评分)方面略优于其他深度学习模型，但由于本次实验使用GPU, MLP模型完成训练的速度最快。

    1.1K20

    丹摩|重返丹摩（下）

    逻辑回归模型适用于二分类问题，能够基于数据的特征建立线性或非线性的分类边界，在许多领域如信用风险评估、疾病诊断等有着广泛应用。...卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中占据主导地位，能够自动提取图像中的特征，如在图像分类、目标检测、图像分割等任务中取得了极高的准确率。...例如，在一个图像分类任务中，使用 CNN 模型对 CIFAR-10 数据集进行分类（如图 8 所示为 CNN 模型架构图），能够准确识别出图像中的飞机、汽车等类别。...以下是使用 TensorFlow 构建简单 CNN 模型的代码示例： import tensorflow as tf # 构建 CNN 模型 model = tf.keras.Sequential([...AUC（Area Under the Curve）指标通过计算 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线下的面积，综合评估了模型在不同阈值下的分类性能，能够更全面地反映模型的优劣

    7010

    多类别问题的绩效衡量：F1-score 和广义AUC

    计算R中的微观和宏观平均值 在这里，我演示了如何在R中计算F1分数的微观平均值和宏观平均值。...但是，我们的假设分类器对于单个类别（如B类（精度）和E类（精度和召回率））的表现不佳。现在，我们将研究F1得分的微观平均值和宏观平均值如何受到模型预测的影响。...宏平均F1的类特定性能 由于其中的每个混淆矩阵都 cm 已经存储了一对多的预测性能，因此我们只需要从其中一个矩阵中提取这些值，然后按上述定义计算\（F1 _ {rm {macro}}）： c...在多类别设置中，我们可以根据它们对所有精度召回曲线的关系可视化多类别模型的性能。AUC也可以推广到多类别设置。 一对一的精确召回曲线 我们可以通过绘制K 二进制分类器的性能来可视化多类模型的性能。...平均AUC 0.97 表示该模型很好地分隔了三个类别 多类设置的AUC通用化 单个决策值的广义AUC 当单个数量允许分类时，可使用包装中的roc 确定AUC。

    1.1K30

    10个预训练模型开始你的深度学习（计算机视觉部分）

    你可以使用预训练的模型作为基准来改进现有的模型，或者用它来测试对比你自己的模型。这个的潜力和可能性是巨大的。 在本文中，我们将研究在Keras中具有计算机视觉应用的各种预训练模型。...你需要查找、收集并标注大量图像，才能有希望构建一个像样的模型。因此，在这个领域中使用预训练的模型很有意义。 VGG-Face是一个包含2,622个唯一身份的数据集，包含200多万张面孔。...你可以从上面的图像中推断出这个模型是如何工作的，以便将面部特征重构成一个三维空间。 这个预训练模型最初是使用Torch开发的，然后转换到Keras。...它最初是使用TensorFlow创建的，现在已经使用Keras实现。这个GitHub库还提供了如何获取标签的代码，如何使用这个预训练的模型来定制类的数量，当然还有如何跟踪自己的模型。...问题进一步分为两部分，具体如下: 二值分割:图像中的每个像素都被标记为一个工具或背景 多类分割:将不同的仪器或仪器的不同部分与背景区分开来 该预训练模型基于U-Net网络体系结构，并通过使用最先进的语义分割神经网络

    2.1K20

    【深度智能】：迈向高级时代的人工智能全景指南

    计算机科学基础 1.1 编程语言：Python 知识点： 基本语法：变量、数据类型、条件语句、循环、函数等。 数据结构：列表、字典、元组、集合等。 面向对象编程：类、对象、继承、多态、封装。...ROC 曲线：绘制 ROC 曲线并计算 AUC，评估模型在不同阈值下的性能。 ​ 第二阶段：深度学习 1. 深度学习基础 1.1 神经网络基础 知识点： 感知机：单层感知机，多层感知机（MLP）。...Keras：快速原型开发。 案例解析： 手写神经网络：在 TensorFlow 中实现前向传播和反向传播，手动计算梯度，训练一个简单的神经网络。通过这种实践，深入理解神经网络的工作原理。...案例解析： DCGAN 图像生成：使用 PyTorch 实现 DCGAN，对 MNIST 数据集进行手写数字的生成。观察生成器如何逐渐学习数据分布，生成类似真实数据的样本。...计算机视觉 2.1 目标检测与分割 知识点： 目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、YOLO、SSD。 图像分割：语义分割（如 FCN）、实例分割（如 Mask R-CNN）。

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    Keras入门必看教程

    导语：在这篇 Keras 教程中, 你将学到如何用 Python 建立一个卷积神经网络!事实上, 我们将利用著名的 MNIST 数据集, 训练一个准确度超过 99% 的手写数字分类器....你可以在这里读到更多关于 Keras 的内容: Keras, Python 的深度学习库 深度学习究竟是什么? 深度学习是指具有多隐层的神经网络, 其可以学习输入数据的抽象表示....Keras 教程目录 下面是创建你的第一个卷积神经网络 (CNN) 的步骤: 配置环境 安装 Keras 导入库和模块 从 MNIST 导入图片数据 预处理输入数据 预处理类标签 定义模型架构 编译模型...第二步: 安装 Keras 如果我们没有涵盖如何安装 Keras, 这就不是一篇 Keras 的教程. 好消息是, 如果你使用的 Anaconda, 你已经安装好了一个超赞的包管理系统: pip....如果希望继续学习, 我们推荐学习其他的 Keras 样例模型 和斯坦福大学的计算机视觉课程. 完整的代码 以下就是本教程的所有代码, 保存为一个脚本: ?

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