结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析 深度学习：Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据 用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据 Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析 R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告 R语言深度学习：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 SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型 【视频】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 R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析 R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测 R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列 R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩 matlab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
基于TensorFlow2.x的框架，使用PYthon编程语言，实现对服装图像进行分类。
最常见的机器学习类型。给定一组样本（通常是人工标准），它可以学会将数据映射到已知目标（也叫标注）。监督学习广泛应用到光学字符识别、语音识别、图像分类和语言翻译。
大数据文摘作品 编译：张南星、王梦泽、元元、Yawei Xia 如果要评选2017三大流行金酸梅奖，毫无疑问，获奖的肯定是指尖陀螺、人工智能以及加密货币。加密货币是一项颠覆性的技术，它背后的原理引人注目，我十分看好它未来的发展。 实际上，我并没有持有任何加密货币，但说起凭借深度学习、机器学习以及人工智能成功预测加密货币的价格，我觉得自己还算是个老司机。 一开始，我认为把深度学习和加密货币结合在一起研究是个非常新颖独特的想法，但是当我在准备这篇文章时，我发现了一篇类似的文章。那篇文章只谈到比特币。我在这篇文章
“ 英文博文的部分翻译。英文原文链接：https://erikbern.com/2017/12/12/learning-from-users-faster-using-machine-learning.html” ---- 几周前我产生了一个非常有意思的想法。通过假设一个例子来解释就是：你正在经营一个电子商务网站，你想优化购买的数量。并且假设，我们希望通过A/B测试或者基本的数据切片分割方法，来尽可能多的从用户本身得到相应经验，预测用户的转化情况，但有一个一直存在的问题就是有太多的不确定性因素。 我们
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）
认证链接 腾讯云CloudLite认证 AI应用之基于Keras的交通标志识别 目录 在线学习 基于Keras的交通标志识别 动手实践 基于Keras的交通标志识别 证书展示 [cl-ai-keras.png] 知识点摘记 图像的基本属性：height，width，pixel，channel 光学三原色：red，green，blue HSV：hue，saturation，value opencv：一个轻量、高效、常用的软件库，擅长处理计算机图形和机器学习问题 实验数据集：训练集，验证集，测试集 使用Kera
作者 | Ray 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文主要介绍了RNN与双向RNN网路的原理和具体代码实现。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。进入公众号通过下方文章精选系列文章了解更多keras相关项目。 介绍 通过对前面文章的学习，对深度神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN)有了一定的了解，也感受到了这些神经网络在各方面的应用都有不错的效果。然而这些网络都有一个共同的特点：每一层的神经元之间是相互独立的，如输入层的神经元彼此之间是独立的。然而，现实世界中很
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
王小新 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Alexandre Attia是《辛普森一家》的狂热粉丝。他看了一系列辛普森剧集，想建立一个能识别其中人物的神经网络。 接下来让我
下面这篇文章介绍了Kaggle中，关于金融市场价格预测比赛（Jane Street Market Prediction）中的冠军方案。该获胜方案采用了一个Autoencoder with MLP组成。
时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它通过循环时间步长和更新网络状态来处理输入数据。网络状态包含在所有先前时间步长中记住的信息。您可以使用 LSTM 网络使用先前的时间步长作为输入来预测时间序列或序列的后续值。要训练 LSTM 网络进行时间序列预测，请训练具有序列输出的回归 LSTM 网络，其中响应（目标）是训练序列，其值偏移了一个时间步长。换句话说，在输入序列的每个时间步，LSTM 网络学习预测下一个时间步的值。
卷积神经网络 概念认识：https://cloud.tencent.com/developer/article/1822928
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。
如果你正在读这篇文章，你可能接触过神经网络和TensorFlow，但是你可能会对与深度学习相关的各种术语感到有点畏缩，这些术语经常在许多技术介绍中被掩盖或未被解释。本文将深入介绍TensorFlow 2.0的初学者教程，从而让大家对其中的一些主题有所了解。
本文将通过拆解SmallVGGNet的架构及代码实例来讲解如何运用Keras进行多标签分类。
这篇教程会介绍如何用TensorFlow里的tf.keras函数，对Fashion-MNIST数据集进行图像分类。
在本文中，长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络，能够学习长期依赖关系
神经网络在训练时的优化首先是对模型的当前状态进行误差估计，然后为了减少下一次评估的误差，需要使用一个能够表示错误函数对权重进行更新，这个函数被称为损失函数。
在本文中，我们将看到深度混合学习如何应用于时间序列数据，以及它是否与图像数据一样有效。
在本课程中，我们将介绍神经网络的基础知识以及如何建立深度学习编程环境。 我们还将探讨神经网络的常见组件及其基本操作。 我们将通过探索使用 TensorFlow 创建的训练有素的神经网络来结束本课程。
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
图像识别是人工智能中的重要分支之一，通过使用机器学习算法来训练模型，使其能够识别图像中的物体、场景或人脸等。在本文中，我们将介绍使用Python实现图像识别的方法，其中主要使用的是深度学习框架Keras和OpenCV库。
时间序列预测是指我们必须根据时间相关的输入来预测结果的问题类型。时间序列数据的典型示例是股市数据，其中股价随时间变化。
最近用keras跑基于resnet50，inception3的一些迁移学习的实验，遇到一些问题。通过查看github和博客发现是由于BN层导致的，国外已经有人总结并提了一个PR（虽然并没有被merge到Keras官方库中），并写了一篇博客，也看到知乎有人翻译了一遍：Keras的BN你真的冻结对了吗
深度学习模型在图像识别领域的应用越来越广泛。通过对图像数据进行学习和训练，这些模型可以自动识别和分类图像，帮助我们解决各种实际问题。其中，CIFAR-10数据集是一个广泛使用的基准数据集，包含了10个不同类别的彩色图像。本文将介绍如何使用深度学习模型构建一个图像识别系统，并以CIFAR-10数据集为例进行实践和分析。文章中会详细解释代码的每一步，并展示模型在测试集上的准确率。此外，还将通过一张图片的识别示例展示模型的实际效果。通过阅读本文，您将了解深度学习模型在图像识别中的应用原理和实践方法，为您在相关领域的研究和应用提供有价值的参考。
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：
https://machinelearningmastery.com/5-step-life-cycle-neural-network-models-keras/
简介：长短期记忆人工神经网络（Long-Short Term Memory, LSTM）是一种时间递归神经网络(RNN)，论文首次发表于1997年。由于独特的设计结构，LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。
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。
作者 / Jason Brownlee 翻译 / 编辑部翻译组 来源 / http://machinelearningmastery.com 权重正则化是一种对LSTM节点内的权重施加约束（如L1或L2）的技术。 这具有减少过拟合并提高模型性能的效果。 今天的推文，让各位读者发现如何使用LSTM网络的重量正则化和设计实验来测试其对时间序列预测的有效性。 01 测试环境 假定您已安装Python SciPy环境。 您可以在此示例中使用Python 2或3。 假定您使用TensorFlow或Theano后端
在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。
如今DT（数据技术）时代，数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。
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
你能通过“优雅的单宁香”、“成熟的黑醋栗香气”或“浓郁的酒香”这样的描述，预测葡萄酒的价格吗？事实证明，机器学习模型可以。
本文将利用机器学习的手段来对鸢尾花按照物种进行分类。本教程将利用 TensorFlow 来进行以下操作：
预测燃油效率对于优化车辆性能和减少碳排放至关重要，这可以使用python库tensorflow进行预测。在本文中，我们将探讨如何利用流行的机器学习库 Tensorflow 的强大功能来使用 Python 预测燃油效率。通过基于 Auto MPG 数据集构建预测模型，我们可以准确估计车辆的燃油效率。让我们深入了解在 Python 中使用 Tensorflow 进行准确的燃油效率预测的过程。
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。
机器学习和深度学习已经成为量化对冲基金常用最大化其利润的常用的新的有效策略。 作为一名人工智能和金融爱好者，这是令人振奋的消息，因为它结合了我感兴趣的两个领域。 本文将介绍如何使用神经网络预测股票市场，特别是股票（或指数）的价格。 这篇文章基于我的GitHub中的python项目，在那里你可以找到完整的python代码以及如何使用该程序。 此外，对于更多这样的内容，请查看我自己的页面：Engineer Quant
大概介绍下：MNIST数字分类项目旨在使用机器学习技术来构建一个模型，能够自动识别手写数字的图像。这个项目是一个经典的图像分类任务，常用于入门级机器学习和深度学习示例。我们会使用MNIST数据集，这个数据集包含了一系列28x28像素的手写数字图像，从0到9。项目的目标是训练一个模型，能够准确地将这些手写数字图像分类到正确的数字标签。
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
本文是对The 5 Step Life-Cycle for Long Short-Term Memory Models in Keras的复现与解读，新手博主，边学边记，以便后续温习，或者对他人有所帮助
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。
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了Keras环境搭建、入门基础及回归神经网络案例。本篇文章将通过Keras实现分类学习，以MNIST数字图片为例进行讲解。基础性文章，希望对您有所帮助！
本文接上一期，补充一些MDN的代码练习。本教程开发环境是python+jupyter，引用了一个用keras写的mdn包，目标是拟合反正弦函数曲线:
本文翻译自Get started with eager execution 摘要 本教程将介绍如何使用机器学习的方法，对鸢(yuan一声)尾花按照种类进行分类。 教程将使用Tensorflow的eager模式来： 建立一个模型 用示例数据进行训练 使用该模型对未知数据进行预测。 读者并不需要机器学习的经验，但是需要懂一些Python。 Tensorflow编程 Tensorflow提供了很多的API，但建议从从以下高级TensorFlow概念开始学习： 在开发环境中开启eager模式 使用Datasets
机器学习和深度学习已经成为定量对冲基金常用的新的有效策略，以最大化其利润。作为一名人工智能和金融爱好者，这是令人激动的消息，因为它结合了我自己感兴趣的两个领域。本文将介绍如何使用神经网络预测股票市场，特别是股票的价格。这篇文章的源码在我的GitHub中的python项目，如下：
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