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过拟合是指模型只过分地匹配特定训练数据集,以至于对训练集外数据无良好地拟合及预测。其本质原因是模型从训练数据中学习到了一些统计噪声,即这部分信息仅是局部数据的统计规律,该信息没有代表性,在训练集上虽然效果很好,但未知的数据集(测试集)并不适用。
来源:机器之心 本文长度为2527字,建议阅读5分钟 本文为你介绍如何在Keras深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的LSTM模型。 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题,这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆(LSTM)循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处,因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程,你
Machine Learning Mastery 机器学习算法教程 机器学习算法之旅 利用隔离森林和核密度估计的异常检测 机器学习中的装袋和随机森林集成算法 从零开始实现机器学习算法的好处 更好的朴素贝叶斯:从朴素贝叶斯算法中收益最大的 12 个技巧 机器学习的提升和 AdaBoost 选择机器学习算法:Microsoft Azure 的经验教训 机器学习的分类和回归树 什么是机器学习中的混淆矩阵 如何使用 Python 从零开始创建算法测试工具 通过创建机器学习算法的目标列表来获得控制权 机器学习中算法
使用Python的Keras库可以很容易创建和评测深度学习神经网络,但是您必须遵循严格的模型生命周期。
这是一个我常被问到的问题:「我该怎么提升准确度?」或者「如果我的神经网络表现很糟糕我该怎么办?」……
选自machinelearningmastery 机器之心编译 参与:朱乾树、路雪 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题,这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆(LSTM)循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处,因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程,你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间
最近我们被客户要求撰写关于Keras神经网络序列模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。
https://machinelearningmastery.com/5-step-life-cycle-neural-network-models-keras/
对于此示例,我将对R中的时间序列进行建模。我将最后24个观察值保留为测试集,并将使用其余的观察值来拟合神经网络。当前有两种类型的神经网络可用,多层感知器;和极限学习机。
我们可以很容易地用Keras序列模型拟合回归数据并预测测试数据。 在这篇文章中,我们将简要地学习如何用Python中的Keras神经网络API拟合回归数据。我们将用Keras回归和序列模型本身这两种方法检查模型。该教程涵盖了以下内容(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
使用tf.keras,您可以设计,拟合,评估和使用深度学习模型,从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务(如分类和回归预测建模)可供希望完成任务的普通开发人员使用。
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了,那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢?(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)
Object Detection with YOLO: Hands-on Tutorial - neptune.ai
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 卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的? DeepLearningAI 卷积神经网络课程(复习) 如何在 Keras 中配置图像数据扩充 如何从零开始为 CIFAR-10 照片分类开发 CNN 用于 Fashion-MNIST 服装分类的深度学习 CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN
在这个例子中,我们试图建立一个神经网络来估计一个人的脂肪百分比,这个人由13个物理属性描述。
递归神经网络被用来分析序列数据。它在隐藏单元之间建立递归连接,并在学习序列后预测输出。 在本教程中,我们将简要地学习如何用R中的Keras RNN模型来拟合和预测多输出的序列数据,你也可以对时间序列数据应用同样的方法。我们将使用Keras R接口在R中实现神经网络:
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了,那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢?答案部分在于摩尔定律以及硬件和计算能力的显著提高。我们现在可以事半功倍。顾名思义,神经网络的概念是受我们自己大脑神经元网络的启发。神经元是非常长的细胞,每个细胞都有称为树突的突起,分别从周围的神经元接收和传播电化学信号。结果,我们的脑细胞形成了灵活强大的通信网络,这种类似于装配线的分配过程支持复杂的认知能力,例如音乐播放和绘画。
最近我们被客户要求撰写关于CNN(卷积神经网络)的研究报告,包括一些图形和统计输出。
《从锅炉工到AI专家(6)》一文中,我们把神经网络模型降维,简单的在二维空间中介绍了过拟合和欠拟合的现象和解决方法。但是因为条件所限,在该文中我们只介绍了理论,并没有实际观察现象和应对。 现在有了TensorFLow 2.0 / Keras的支持,可以非常容易的构建模型。我们可以方便的人工模拟过拟合的情形,实际来操作监控、调整模型,从而显著改善模型指标。
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了,那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢?[1秒]答案部分在于摩尔定律以及硬件和计算能力的显著提高。我们现在可以事半功倍。顾名思义,神经网络的概念是受我们自己大脑神经元网络的启发。神经元是非常长的细胞,每个细胞都有称为树突的突起,分别从周围的神经元接收和传播电化学信号。结果,我们的脑细胞形成了灵活强大的通信网络,这种类似于装配线的分配过程支持复杂的认知能力,例如音乐播放和绘画。
它由节点层组成,其中每个节点连接到上一层的所有输出,每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。
您可以使用这20个提示,技巧和技术来解决过度拟合问题并获得更好的通用性
x1 和 x2 输入对于 H1 和 H2 将具有相同的值。但是,H1和H2的权重可能不同,也可能相同。而且,偏差也可以不同,即b1和b2可以不同。
本报告讨论了非常厉害模型优化技术 —— 知识蒸馏,并给大家过了一遍相关的TensorFlow的代码。
目前为止,介绍的神经网络模型都是通过Sequential模型来实现的。Sequential模型假设神经网络模型只有一个输入一个输出,而且模型的网络层是线性堆叠在一起的。
作者 | 泳鱼 来源 | 算法进阶 本文详细地梳理及实现了深度学习模型构建及预测的全流程,代码示例基于python及神经网络库keras,通过设计一个深度神经网络模型做波士顿房价预测。主要依赖的Python库有:keras、scikit-learn、pandas、tensorflow(建议可以安装下anaconda包,自带有常用的python库) 一、基础介绍 机器学习 机器学习的核心是通过模型从数据中学习并利用经验去决策。进一步的,机器学习一般可以概括为:从数据出发,选择某种模型,通过优化算法更新模型
这些数据是根据国家和地区报告新病例的数据,但我们只想预测国家的新病例,因此我们使用 groupby 根据国家对它们进行分组
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AI 研习社按:今天为大家带来硅谷深度学习网红 Siraj 的一则教学视频:如何从零开始构建一个图像分类器来对猫和狗进行分类。(内心OS:终于要开始图像部分了!)具体视频内容如下,Github 链接详见文末“阅读原文”。 为了照顾没有 WiFi 的小伙伴,我们特别提供了以下根据视频内容整理的文字版(hin 贴心有木有!): 图像分类发展历史 在80年代和90年代初出现了一些不同的尝试,都用了类似的方法——根据图片的构成特征来给每张图片手动编码进行分类,但变量实在太多了——世界上没有相同的两片叶子。所以结
使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标
本文介绍了如何利用Keras框架开发基于序列数据的循环神经网络模型,并给出了一个序列到序列预测问题的实例。首先介绍了如何定义一个简单的编码器-解码器模型,然后利用Keras的Sequential模型定义了一个基于LSTM的编码器-解码器模型,最后利用Keras的Dataset API从数据集中加载数据并划分训练集和测试集。在划分数据集之后,使用Keras的Sequential模型定义了一个基于LSTM的编码器-解码器模型,并使用Keras的Keras Tuner对模型进行超参数调优。最后,使用Keras的Keras Tuner对模型进行超参数调优,并使用测试集对模型进行评估。实验结果表明,该模型在序列到序列预测问题上的性能优于传统的循环神经网络模型。
书中其中一个应用例子就是用于预测波士顿的房价,这是一个有趣的问题,因为房屋的价值变化非常大。这是一个机器学习的问题,可能最适用于经典方法,如 XGBoost,因为数据集是结构化的而不是感知的。然而,这也是一个数据集,深度学习提供了一个非常有用的功能,就是编写一个新的损失函数,有可能提高预测模型的性能。这篇文章的目的是来展示深度学习如何通过使用自定义损失函数来改善浅层学习问题。
通过使用深度学习实现分类问题的动手演练,如何绘制问题以及如何改善其结果,来了解TensorFlow的最新版本。
本文的目的是展示使用时间序列从数据处理到构建神经网络和验证结果的过程。作为一个例子,金融系列被选择为完全随机的,一般来说,如果传统的神经网络架构能够捕获必要的模式来预测金融工具的行为,那就很有趣了。
我第一次尝试研究RNN时,我试图先学习LSTM和GRU之类的理论。在看了几天线性代数方程之后(头疼的要死),我在Python深度学习中发生了以下这段话:
最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据间的相关分析和预测分析,主要内容包括其使用实例,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下
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今天看到这篇文章的时候,立马放下了手中的活,把论文大概刷了一遍。以下是对这篇论文的简单的解读。文末有文章和代码链接。
选自GitHub 作者:David Sheehan 机器之心编译 截至 11 月 22 日,比特币的价格再创历史新高(约 1 比特币兑 8120 美元),在惊讶于虚拟货币「不可战胜」的同时,我们或许能可以从这一波热潮中学到些什么。本文中,博士毕业于伦敦大学学院(UCL)的 David Sheehan 为我们介绍了使用 Keras 基于 LSTM 预测比特币价格走势的详细方法。在测试中,这个机器学习预测法似乎有着不错的准确度。 如果要列出 2017 年最为荒谬的三样事物,则一定是指尖陀螺、人工智能,当然,还
根据频率,时间序列可以是每年(例如:年度预算),每季度(例如:支出),每周(例如:销售数量),每天(例如天气),每小时(例如:股票价格),分钟(例如:来电提示中的呼入电话),甚至是几秒钟(例如:网络流量)。
最近我们被客户要求撰写关于偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)的研究报告,包括一些图形和统计输出。
本文是 Python 系列的第十四篇,也是深度学习框架的 Keras 中篇,离上篇相隔时间太久。整套 Python 盘一盘系列目录如下:
克服过拟合和提高泛化能力的20条技巧和诀窍 你是如何提升深度学习模型的效果? 这是我经常被问到的一个问题。 有时候也会换一种问法: 我该如何提高模型的准确率呢? ……或者反过来问: 如果我
在本文中,我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。我们演示有关温度预测问题的三个概念,我们使用建筑物屋顶上的传感器的时间数据序列。
欢迎使用《深度学习快速参考》! 在本书中,我将尝试使需要解决深度学习问题的数据科学家,机器学习工程师和软件工程师更容易使用,实用和使用深度学习技术。 如果您想训练自己的深度神经网络并且陷入困境,那么本指南很有可能会有所帮助。
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