在统计学和机器学习领域，集成方法（ensemble method）使用多种学习算法以获得更好的预测性能（相比单独使用其中任何一种算法）。...而第 1 到 12 名都使用了不同类型的模型集成。 我目前并没有发现有任何的教程或文档教人们如何在一个集成中使用多种模型，因此我决定自己做一个这方面的使用向导。...我将使用 Keras，具体来说是它的功能性 API，以从相对知名的论文中重建三种小型 CNN（相较于 ResNet50、Inception 等而言）。...堆叠涉及训练一个学习算法结合多种其它学习算法的预测 [1]。对于这个示例，我将使用堆叠的最简单的一种形式，其中涉及对集成的模型输出取平均值。...大约需要每 epoch1 分钟的时间训练这个（以及下一个）模型，我们使用了单个 Tesla K80 GPU。如果你使用的是 CPU，可能需要花较多的时间。 该模型达到了大约 79% 的验证准确率。
本期作者：Derrick Mwiti 本期翻译：HUDPinkPig 未经授权，严禁转载 编者按：本文介绍了如何使用LSTM模型进行时间序列预测。...特征归一化 从以前使用深度学习模型的经验来看，我们需要进行数据归一化以获得最佳的测试表现。本文的例子中，我们将使用Scikit- Learn的MinMaxScaler函数将数据集归一到0到1之间。...Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import LSTM from keras.layers import Dropout...1:2].values 为了预测未来的股票价格，我们需要在测试集加载后做如下几个工作： 1、在0轴上合并训练集和测试集 2、将时间步长设置为60(如前面所介绍的) 3、使用MinMaxScaler函数转换新数据集...结论 预测股价的方法还有很多，比如移动平均线、线性回归、k近邻、ARIMA和Prophet。读者可以自行测试这些方法的准确率，并与Keras LSTM的测试结果进行比较。
选自TowardsDataScience 机器之心编译 参与：刘晓坤、黄小天 在统计学和机器学习领域，集成方法（ensemble method）使用多种学习算法以获得更好的预测性能（相比单独使用其中任何一种算法...而第 1 到 12 名都使用了不同类型的模型集成。 我目前并没有发现有任何的教程或文档教人们如何在一个集成中使用多种模型，因此我决定自己做一个这方面的使用向导。...堆叠涉及训练一个学习算法结合多种其它学习算法的预测 [1]。对于这个示例，我将使用堆叠的最简单的一种形式，其中涉及对集成的模型输出取平均值。...Tesla K80 GPU。...这增加了需要被执行的计算量，以及最终的评估（预测）时间。如果你在研究或 Kaggle 竞赛中使用集成，增加的评估时间并不重要，但是在设计一个商业化产品时却非常关键。
最近在开发一个功能:动态展示的订单数量排名前10的城市,这是一个典型的Top-k问题，其中k=10,也就是说找到一个集合中的前10名。...实际生活中Top-K的问题非常广泛，比如：微博热搜的前100名、抖音直播的小时榜前50名、百度热搜的前10条、博客园点赞最多的blog前10名，等等如何解决这类问题呢？...这样解法可以，但是会存在一个问题：排序了很多不需要去排序的数据,时间复杂度过高.假设有数据100万,对这个集合进行排序需要很长的时间,即便使用快速排序,时间复杂度也是O(nlogn)，那么这个问题如何解决呢...当 k > 1 就需要一个能够根据出现频率快速获取元素的数据结构，这里就需要用到优先队列 首先建立一个元素值对应出现频率的哈希表，使用 HashMap来统计,然后构建优先级队列,这里依旧是构建小顶堆,不过因为该题是计算元素出现的频率...三：总结 在实际中遇见的TOP-K问题有哪些，以及优先级队列PriorityQueue的基本原理介绍，接着由易到难的讲解了如何通过优先级队列PriorityQueue来解决TOP-k问题，这两个问题都比较经典
这节讲如何使用pandas处理数据获取TOP SQL语句 开发环境 操作系统:CentOS 7.4 Python版本 :3.6 Django版本: 1.10.5 操作系统用户:oms 数据处理:...pandas 前端展示:highcharts 上节我们介绍了如何将Oracle TOP SQL数据存入数据库 接下来是如何将这些数据提取出来然后进行处理最后在前端展示 这节讲如何利用pandas处理数据来获取...TOPSQL语句 TOP SQL获取原理 通过前面的章节我们获取了每个小时v$sqlare视图里面的数据，这里我以monitor_oracle_diskreads 为例，具体数据如下图 ?...pandas做的事情就是计算每个sql_id对应的disk_reads等栏位的差值，具体步骤如下: 首先以SQL_ID进行分组 然后遍历各个分组，将各个组的第一个值减去最后一个值，将结果放入列表中供后续使用...下节为如何讲如何在前端显示
在集群直接使用命令会出现报错，原因是集群部署完成之后，还需要单独部署查看资源使用情况的插件。.../releases/download/v0.3.7/components.yaml 修改 yaml ，将 deploy 资源中的镜像地址修改为其他可用源 image.png 验证 kubectl top
本文选自《Keras快速上手：基于Python的深度学习实战》 ?...推荐系统可以从百万甚至上亿的内容或商品中把有用的东西高效地显示给用户，这样可以为用户节省很多自行查询的时间，也可以提示用户可能忽略的内容或商品，使用户更有黏性，更愿意花时间待在网站上，从而使商家赚取更多的利润...你可能注意到了，排序的前提是对喜好的预测。那么喜好的数据从哪里来呢？...经过这么分析，矩阵分解在推荐系统中是如何应用的就显而易见了。...但是，需要记住的是，我们始终要对测试集上的预测做评估，训练集的误差只是看优化方向和算法是否大致有效。 以上内容节选自《Keras快速上手：基于Python的深度学习实战》
如何在 GPU 上运行 Keras? 如果你以 TensorFlow 或 CNTK 后端运行，只要检测到任何可用的 GPU，那么代码将自动在 GPU 上运行。...如果你以 Theano 后端运行，则可以使用以下方法之一： 方法 1: 使用 Theano flags。...theano.config.floatX： import theano theano.config.device = 'gpu' theano.config.floatX = 'float32' 如何在多...数据并行 数据并行包括在每个设备上复制一次目标模型，并使用每个模型副本处理不同部分的输入数据。...这种并行可以通过使用 TensorFlow device scopes 来实现。
基本简介 LSTM_learn 使用Keras进行时间序列预测回归问题的LSTM实现 数据 数据来自互联网，这些数据用于预测航空公司的人数，我们使用LSTM网络来解决这个问题 关于此处模型构建...，只对keras部分代码做重点的介绍 模型构建与编译 def build_model(): # input_dim是输入的train_x的最后一个维度，train_x的维度为(n_samples...kreas,支持，2.2.2不支持 # model.add(LSTM(input_dim=1, output_dim=50, return_sequences=True)) #2.2.2 keras...keras 中设置两种参数的讨论 1.return_sequences=False && return_state=False h = LSTM(X) Keras API 中，return_sequences...train_x.shape,test_x.shape)) predict_y, test_y = train_model(train_x, train_y, test_x, test_y) #返回原来的对应的预测数值
前言 Python实战之天气预测 1....爬取数据 这里使用request库和正则表达式进行数据的爬取 爬取网上的历史天气数据，这里我使用了成都的历史天气数据（2011-2018年） 之后的天气预测也将会使用成都的历史天气数据 目标网址： http...所以我们加上了判断语句，当然细心的小伙伴应该可以看到我们这里还会构造出2019年的链接，这个错误链接我们在后面获取数据的时候会进行处理，若链接是没用的，我们选择不处理，直接pass。...1.2 获取网页源码 response = requests.get(url) if response.status_code == 200: html = response.text...return html else: return None 1.3 使用正则表达式提取数据 results = re.findall("(\{ymd.*?
· GitHub） 在使用keras时候会出现总是占满GPU显存的情况，可以通过重设backend的GPU占用情况来进行调节。...---- 五、tensorflow + CPU充分使用 来自博客：TensorFlow如何充分使用所有CPU核数，提高TensorFlow的CPU使用率，以及Intel的MKL加速 num_cores...allow_soft_placement=True, device_count={'CPU': 4}) session = tf.Session(config=config) K.set_session...参考：TensorFlow 1.11.0发布，一键多GPU（训练、预测和评价tf.keras模型） 目前TensorFlow支持三种DistributionStrategy： MirroredStrategy...Github中给出了在tf.keras中直接使用DistributionStrategy的例子。
无论如何，对于数据科学家来说，聚类都是非常有价值的工具。...如何才是好的聚类 一个好的聚类方法应该生成高质量的分类，它有如下特点： 群组内部的高相似性：群组内的紧密聚合 群组之间的低相似性：群组之间各不相同 为 K-Means 算法设置一个基线 传统的 K-Means...你可能会想，因为输入维度减少到 10， K-Means 算法应该可以以此开始聚类？是的，我们将会使用 K-Means 算法生成聚类中心。它是 10 维特征向量空间的 10 个群组的中心。...正如你所猜测的那样，聚类层的作用类似于用于聚类的K-means，并且该层的权重表示可以通过训练K均值来初始化的聚类质心。 如果您是在Keras中创建自定义图层的新手，那么您可以实施三种强制方法。...对于聚类层，我们初始化它的权重，聚类中心使用k-means对所有图像的特征向量进行训练。
这个模型新获取的样本「看起来」会和最初的训练样本类似。有些生成模型只会去学习训练数据分布的参数，有一些模型则只能从训练数据分布中提取样本，而有一些则可以二者兼顾。...K.mean(y_true * y_pred) 以 keras 这段损失函数为例： 这里采用 mean 来适应不同的批大小以及乘积。...预测的值通过乘上 element（可使用的真值）来最大化输出结果（优化器通常会将损失函数的值最小化）。 论文作者表示，与 vanlillaGAN 相比，WGAN 有一下优点： 有意义的损失指标。...我们会在 Keras 上实现 ACGAN 的 Wasserstein variety。在 ACGAN 这种生成对抗网络中，其判别器 D 不仅可以预测样本的真实与否，同时还可以将其进行归类。...as K from keras.datasets import mnist from keras.layers import * from keras.models import * from keras.optimizers
作者 | Sun Weiran 翻译 | OpenCV与AI深度学习 导读 本文将介绍如何使用 Keras 和 OpenCV 从网络摄像头实时预测年龄、性别和情绪。...个深度学习模型（即年龄、性别和情感模型）准备这些图像 将处理后的人脸发送到模型并接收预测结果 将带有边界框的预测结果渲染到屏幕上 在这个实现中，我们将使用最先进的面部识别模型之一，MTCNN 用于第...从 MTCNN 获取面部边界框 找到边界框的中心点 找到边界框的高度和宽度之间的最大值 根据中心和最大边长绘制新的边界框 将裁剪后的人脸从新边界框调整为所需大小 如果所需的尺寸不是正方形，则需要调整第...这个 RGB 帧将被发送到 detect_face 函数（第 22 行），该函数首先使用 MTCNN 检测帧中的所有人脸，并且对于每个人脸，使用 3 个经过训练的模型进行预测以生成结果。...由于计算资源的限制，只有来自 UTKface 数据集的 5k 图像用于年龄/性别模型训练。
total, 234464k used, 777824k free, 24084k buffers【缓存的内存量】 第五行，swap交换分区信息 2031612k total,...536k used, 2031076k free, 505864k cached【缓冲的交换区总量】 备注： 可用内存=free + buffer + cached 对于内存监控，在top里我们要时刻监控第五行...如果top没有显示，按f键可以显示出来。 2、真正的该程序要求的数据空间，是真正在运行中要使用的。 top 运行中可以通过 top 的内部命令对进程的显示方式进行控制。...s – 改变画面更新周期 Linux Commands Cheat Sheet Linux Memory Metrics: /proc/meminfo top使用方法 使用格式： top - p c...当然用户可以使用s交互命令来改变之。 p:通过指定监控进程ID来仅仅监控某个进程的状态。 q:该选项将使top没有任何延迟的进行刷新。如果调用程序有超级用户权限，那么top将以尽可能高的优先级运行。
时隔半年多，毕设男孩终于重操旧业，回到了 LSTM进行时间序列预测和异常检测的路上。...如果有阅读过我之前的博客，可以发现使用 LSTM作单类的时间序列异常检测也是基于对于时间序列的预测进行 登堂入室LSTM：使用LSTM进行简单的时间序列异常检测 本次我们要进行的是 使用 注意力机制 +...LSTM 进行时间序列预测，项目地址为Keras Attention Mechanism 对于时间步的注意力机制 首先我们把它git clone 到本地，然后配置好所需环境 笔者的 tensorflow...而如果我们想将 注意力机制使用在维上呢？ 比如使用多维去预测一维的数据，我们想使用注意力机制 决定哪些维对于预测维起关键作用。...Dense(input_dim, activation='softmax')(a) if SINGLE_ATTENTION_VECTOR: a = Lambda(lambda x: K.mean
数据获取 使用FME获取ArcGIS Server发布出来的数据，可以分为三步：1、寻找数据源；2、请求数据；3、写出数据。...下面我们按照步骤来进行数据的获取 寻找数据源 平台上有非常多的数据，在输入框输入china搜索一下 ? 然后根据内容类型再进行筛选，显示有1173个结果 ?...在找到数据源之后，就可以进行数据的获取了。 获取数据 本次数据获取，以上面找到的数据源链接为准。但接下来所介绍的方法，可以用于任何一个通过此类方式发布出来的数据。...那么下面我来展示一下，怎么获取此类数据 新建一个工作空间，输入格式与对应的地址参数 ? 选择图层 ? 点击ok后将数据添加到工作空间 ? 添加写模块 ? ? 运行魔板 ?...总结 使用FME获取数据非常的方便，没接触过FME的朋友可以通过这个小案例来试着用一用FME。需要特别注意的是，虽然获取比较简单，但敏感数据：不要碰！不要碰！不要碰！
建立基线对于任何时间序列预测问题都是至关重要的。 性能基准让您了解所有其他模型如何在您的问题上实际执行。 在本教程中，您将了解如何开发持久性预测，以便用Python计算时间序列数据集的性能基准级别。...您打算用于评估预测的性能指标（例如均方误差）。 准备好之后，您需要选择一个朴素的方法，您可以使用此方法进行预测并计算基准性能。...与时间序列数据集一起使用的等效技术是持久性算法。 持久性算法使用前一时间步 的值来预测下一时间步 的预期结果。 这满足了上述三个基准线预测的条件。...结论 在本教程中，您了解到了如何建立Python时间序列预测问题的基准性能。 具体来说，你了解到： 建立一个基线和你可以使用的持久化算法的重要性。 如何从头开始在Python中实现持久化算法。...如何评估持久化算法的预测并将其用作基准。
www.zhaibibei.cn/oms/1.1/ http://www.zhaibibei.cn/oms/2.1/ http://www.zhaibibei.cn/oms/3.1/ 通过上面我们已经知道了如何使用...Django获取数据库的信息 接下来我们说的是如何通过Django创建的网站来监控Oracle的TOP SQL 注意事项 前面的内容我使用的是CentOS 6.8+ Python 2.7 的环境...1.10.5 操作系统用户:oms ---- 上节我们介绍了如何新建一个自定义命令，这节讲述如何使用其获取Oracle常见的性能指标，如物理读，逻辑读，CPU Time,等待事件等并保存在MySQL数据库中...程序来获取Oracle TOP SQL vim monitor/management/commands/oracle_topsql_mysql.py ?...遍历每个数据库，当monitor_type为1和performance_type为1时继续 利用取出来的信息连接数据库，当连接成功后执行相应的程序获取TOP SQL数据，获取完成后关闭数据库连接 接下来采用
但在梦中，他们却为同样的幻想而垂涎三尺：一个完美的预测模型，使用它能够精确地预测出未来游戏的结果。通过深入学习，这或许是可能的——或者至少比以前的数据科学技术更容易。...但是我们的模型有一个关键的区别——它使用了一个自定义的损失函数来剔除与博彩公司的相关性。我们正在挑选博彩公司错误预测获胜百分比的游戏。 ? 去相关损失公式-这很重要！！！！！！！ 源码 ?...import backend as K from keras.models import Model from keras.models import Sequential from keras.layers...( K.square(y_actual-y_predicted) - c * K.square(y_predicted - neuron)) return...使用NoSQL是一个错误，我应该坚持使用SQLite，但是学习一种新技术是很好的。编写一个自定义损失函数是一个非常宝贵的经验，并将在未来的深入学习项目中派上用场。
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