网格搜索是将训练集训练的一堆模型中,选取超参数的所有值(或者代表性的几个值),将这些选取的参数及值全部列出一个表格,并分别将其进行模拟,选出最优模型。
在机器学习和深度学习中,我们经常会遇到各种各样的错误。其中一个常见的错误是ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got array with shape (50, 50, 3)。这个错误通常出现在我们使用深度学习框架如TensorFlow或Keras进行图像处理时。
当我们在使用numpy的reshape()函数时,有时会遇到类似于"cannot reshape array of size 5011 into shape (2)"的错误提示。这个错误提示意味着我们试图将一个具有5011个元素的数组重新形状为一个形状为(2, )的数组,但这是不可能的。
代码下载:here。 已知训练数据如下: 预处理代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on 2017 11.17 @author: liupeng """
Numpy(Numeric Python)是一个用python实现的科学计算的扩展程序库。包括:1、一个强大的N维数组对象Array;2、比较成熟的(广播)函数库;3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包;4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。
作者:乐雨泉(yuquanle),湖南大学在读硕士,研究方向机器学习与自然语言处理。
这部分练习涵盖两个吸引人的话题:K-Means聚类和主成分分析(PCA),K-Means和PCA都是无监督学习技术的例子,无监督学习问题没有为我们提供任何标签或者目标去学习做出预测,所以无监督算法试图从数据本身中学习一些有趣的结构,我们将首先实现k-means,并了解如何使用它来压缩图像。我们还将用PCA进行实验,以发现面部图像的低维度表示。 K-Means聚类 首先,我们在一个简单的二维数据集上实现并应用k-means,以了解它如何工作。k-means是一种迭代的、无监督的聚类算法,它将类似的实例组合成集
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请注意上述两者之间的区别,numpy.resize重组数据不够时,使用原数据依次填补;ndarray.resize重组数据不够时,使用原数据第一个元素填补。
在这篇文章中,我们将再次处理手写数字数据集,但这次使用反向传播的前馈神经网络。我们将通过反向传播算法实现神经网络成本函数的非正则化和正则化版本以及梯度计算。最后,我们将通过优化器运行该算法,并评估神经网络在手写数字数据集上的性能。 由于数据集与上次练习中使用的数据集相同,我们将重新使用上次的代码来加载数据。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy.ioimport loadmat
前言:在语言结构中,由于词语之间是存在时序关系的,所以RNN在语言处理方面发挥着很大的优势,下面构建一个最简单的RNN结构来实现一个给定几个单词预测下一个单词是什么。实现的关键是对单词和数字之间的相互转换。 详细代码可见:https://github.com/dctongsheng/vocab_predict_rnn 读取数据: def read_data(filename): with open(filename) as f: content = f.readlines()
上一阶段的数据分析学习因为工作原因耽误了,今天忙里偷个闲,重新开始了。 @猴子 求个第二关门票。
定义解码器:输出784个神经元,使用sigmoid函数,(784这个值是输出与原图片大小一致)
1.网络架构优化:可以尝试使用更轻量级的模型架构,如MobileBERT或TinyBERT。这些架构在保持相对较小的模型尺寸的同时,仍然具有合理的性能。
人脸检测系统在当今世界中具有巨大的用途,这个系统要求安全性,可访问性和趣味性!今天,我们将建立一个可以在脸上绘制15个关键点的模型。
在使用机器学习算法进行数据建模时,经常会遇到输入数据的维度问题。其中一个常见的错误是"ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead",意味着算法期望的是一个二维数组,但是实际传入的却是一个一维数组。 本文将介绍如何解决这个错误,并提供使用numpy库中的reshape()函数来转换数组维度的示例代码。
测试结果表明,运行了一千次,取有价值的7次,平均每次耗时324+/-5.7 μs(有多少次循环是由Jupyter Notebook自动决定的)
统计学习方法 (李航) 维特比算法例题 的代码实现, (HMM 预测) import numpy as np num_hidden_states = 3 num_observations = 2 # 红, 黑 obs_map = {'红': 0, '白': 1} # matrix[t-1, t] ===> t-1 --> t transition_matrix = np.array([[.5, .2, .3], [.3, .5, .2],
本文中我们将一起创建一个深度Q网络(DQN)。它基于我们系列文章中(0)的单层Q网络,如果你是强化学习的初学者,我推荐你到文末跳转到(0)开始阅读。尽管简单的Q网路已经可以在简单的问题上和Q表表现一样出色,但是深度Q网络可以使其变得更强。要将简单的Q网络转化为深度Q网路,我们需要以下改进:
在这篇文章中,将会涉及两个话题——异常检测和推荐系统,我们将使用高斯模型实现异常检测算法并且应用它检测网络上的故障服务器。我们还将看到如何使用协同过滤创建推荐系统,并将其应用于电影推荐数据集。 异常检测 我们的第一个任务是利用高斯模型判断数据集里未标记的例子是否应该被认为是异常的。我们可以在简单的二维数据集上开始,这样就可以很容易的看到算法如何工作。 加载数据并绘图。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as p
对二维矢量场计算笛卡尔一极坐标转换的方位角(角度)部分。该矢量场是由两个独立的单通道矩阵组成。当然这两个输入矩阵的尺寸相同。(如果你有一个二通道的矩阵,那么调用cv2.phase()将会做你所需要的。)然后,dst中的每一个元素都从x和y的相应元素中计算两者的反正切值得到。
本文实例为大家分享了Tensorflow之MNIST CNN实现并保存、加载模型的具体代码,供大家参考,具体内容如下
该笔记是以斯坦福cs231n课程的python编程任务为主线,展开对该课程主要内容的理解和部分数学推导。这篇文章是第二篇。 CS231n简介 CS231n的全称是CS231n: Convolution
这里的解释就是,对影响因素a或b求损失函数J的偏导,如果损失函数随着a或b增大而增大,我们就需要反方向搜索,使得损失函数变小。
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GAN,生成对抗网络,在2016年基本火爆深度学习,所有有必要学习一下。生成对抗网络直观的应用可以帮我们生成数据,图片。
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文章目录 1. numpy指南 1.1. 安装 1.2. 创建 1.2.1. array 1.2.2. arange 1.2.3. reshape 1.2.4. linspace 1.2.5. logspace 1.3. 存取数据 1.3.1. 下标存取 1.3.2. 使用整数序列 1.4. ufunc numpy指南 numpy是一个能够处理多维数组的库,虽然python中也内置了处理数组的库,但是这个并不能满足大数据时代的需求,因此产生了可以处理多维数组的numpy 安装 pip inst
最近,在自动机器学习方面有很多工作,从选择合适的算法到特征选择和超参数调优。有几种可用的工具(例如:AutoML和TPOT),可以帮助用户高效地执行数百个实验。同样,深层神经网络结构通常由专家设计;通过试验和错误的方法。通过这种方法,在几个领域研发出了最先进的模型,但是这种方法非常耗时。最近,由于可用计算能力的增加,研究人员正在使用强化学习和进化算法来自动化搜索最优的神经结构。 在本文中,我们将学习如何应用遗传算法(GA)来寻找一个最优的窗口大小和一些基于递归神经网络(RNN)的长短期记忆(LSTM)单元。
回顾一下之前的SVM,找到一个间隔最大的函数,使得正负样本离该函数是最远的,是否最远不是看哪个点离函数最远,而是找到一个离函数最近的点看他是不是和该分割函数离的最近的。
深度Q网络(Deep Q-Network,DQN)是结合深度学习与强化学习的一种方法,用于解决复杂的决策问题。本文将详细介绍如何使用Python实现DQN,主要包括以下几个方面:
OpenAI Gym 是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包,提供了多个环境,包括经典的控制问题和 Atari 游戏。本篇博客将深入介绍 OpenAI Gym 中的强化学习算法,包括深度 Q 网络(Deep Q Network, DQN)和深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)。
文章来自:https://leonardoaraujosantos.gitbooks.io 原文作者:Leonardo Araujo dos Santos
递归神经网络(RNN)相对于MLP和CNN的主要优点是,它能够处理序列数据,在传统神经网络或卷积神经网络中,样本(sample)输入与输出是没有“顺序”概念的,可以理解为,如果把输入序列和输出序列重新排布,对整体模型的理论性能不会有影响。RNN则不同,它保证了输入和输出至少有一端是有序列特征的。
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糖尿病是全球最常见的慢性非传染性疾病之一。流行病学调查显示,我国约11%的成年人患有糖尿病,而在住院患者中这一比例更高。
链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6799994.html
数据集网址:https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz
这个错误通常是由于输入数据的形状与定义的模型输入的形状不匹配所导致的。这篇文章将介绍如何解决这个错误,并对问题的背景和解决步骤进行详细说明。
PCA是在数据集中找到“主成分”或最大方差方向的线性变换。它可以用于降维。在本练习中,我们首先负责实现PCA并将其应用于一个简单的二维数据集,以了解它是如何工作的。我们从加载和可视化数据集开始。
plt.subplots(figsize=(9, 9))设置画面大小,会使得整个画面等比例放大的
cifar数据集是以cifar-10-python.tar.gz的压缩包格式存储在远程服务器,利用keras的get_file()方法下载压缩包并执行解压,解压后得到:
作为深度学习的入门数据集,MNIST是个很好的选择,我们可以在官网 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载。
O:小H,Prophet只根据时间趋势去预测,会不会不太准啊 小H:你这了解的还挺全面,确实,销售额虽然很大程度依赖于时间趋势,但也会和其他因素有关。如果忽略这些因素可能造成预测结果不够准确 小O:那有没有什么办法把这些因素也加进去呢? 小H:那尝试下LSTM吧~
自编码器是神经网络的一种,是一种无监督学习方法,使用了反向传播算法,目标是使输出=输入。自编码网络可以参考这篇介绍DeepLearning笔记–自编码网络
本次的例子是将pipeline生成的图片作用于3DMM,重新拟合成新的图片 📷 load model 3DMM的表达式: 📷 𝑆̅ ∈ 𝑅3𝑛是平均人脸形状,𝐴 脸扫描训练得到的身份基,𝛼𝑖𝑑是人脸的身份参数。𝐴𝑒𝑥𝑝是表情基,𝛼𝑒𝑥𝑝是人脸的表情参数。这个公式只要我们确定199维的形状参数和29维的表情参数就可以得到一张三维模型。 bfm = MorphabelModel('Data/BFM/Out/BFM.mat') 这里面是使用牙买加人脸,200个人脸,男生与女生个100个训练出来的。这个mode里
自编码器(AutoEncoder)是深度学习中的一类无监督学习模型,由encoder和decoder两部分组成
CIFAR10下载:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
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