ParameterError:单声道数据必须具有形状(samples，)。接收的shape=(1，87488721) - 腾讯云开发者社区

该类将数据集变换为具有高次项特征的新的数据集，将原始问题转化为线性回归问题。用户再使用线性回归方法对转化后的数据集进行训练，从而间接的进行多项式回归分析。...输出形状为(n_samples,3), 格式为[1, x,x2]的新的数据集。这时，新的数据集将是一个线性回归问题。使用线性回归方法对其拟合，既可以得到回归模型。...X的形状为：\n',X.shape) print('X转换为X2后的形状为：\n',X2.shape) print('原始数据集X为：\n',X) print('X转换为X2后为：\n',X2)...+0.3*np.random.randn(n_samples)#叠加噪声 print('生成矩阵后X1的形状为：',X1.shape) print('生成矩阵后X2的形状为：',X2.shape)...,n_test_samples) x_test2=np.linspace(-1.1,1.1,n_test_samples) print('x_test1的形状为：',x_test1.shape) print

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机器学习测试笔记（17）——线性回归函数

仅当X稠密时可用singular_array of shape (min(X, y),) X的奇异值。仅当X密集时可用。线性模型中与形状无关的浮点数或数组。...输入X{ndarray, sparse matrix} of shape (n_samples, n_features) 训练数据yndarray of shape (n_samples,) or (n_samples...输入X{ndarray, sparse matrix} of shape (n_samples, n_features) 训练数据yndarray of shape (n_samples,) or (n_samples...输入X{array-like, sparse matrix} of shape (n_samples, n_features)。训练数据。作为Fortran连续数据直接传递，以避免不必要的内存重复。...对于某些估计器，这可能是一个预计算的核矩阵或一个通用对象列表，而不是形状(n_samples, n_samples_fitted)，其中n_samples_fitted是估计器拟合中使用的样本数。

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scikit-learn生成数据集

noise=.05) print('circles特征集X的形状为',X.shape) print('circles类标签y的形状为',y.shape) print('circles特征集X的前5行为：..., noise=.05) print('moons特征集X的形状为',X.shape) print('moons类标签y的形状为',y.shape) print('moons特征集X的前5行为：\n',...n_classes=3,random_state=42) print('分类特征集X的形状为',X.shape) print('类标签y的形状为',y.shape) print('分类特征集X的前5行为...',X.shape) print('y的形状为',y.shape) print('特征集X的前5行为：\n',X[0:5,:]) print('y的前5个值为：',y[0:5]) 访问数据集访问内部数据集...的内容为：\n',iris.target) print('iris.target的形状为：',iris.target.shape)print('iris.target的鸢尾花名称为：\n',iris.target_names

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Deep learning with Python 学习笔记（1）

向量数据: 2D 张量,形状为 (samples, features) 时间序列数据或序列数据: 3D 张量,形状为 (samples, timesteps, features) 图像: 4D...图像数据保存在 4D 张量中，通常用二维卷积层(Keras 的 Conv2D )来处理 Keras框架具有层兼容性，具体指的是每一层只接受特定形状的输入张量,并返回特定形状的输出张量 layer = layers.Dense...model.add(layers.Dense(32)) 它可以自动推导出输入形状等于上一层的输出形状具有多个输出的神经网络可能具有多个损失函数(每个输出对应一个损失函数)。...转换方法有以下两种填充列表，使其具有相同的长度，再将列表转换成形状为 (samples, word_indices)的整数张量，然后网络第一层使用能处理这种整数张量的层对列表进行 one-hot...将数据输入神经网络之前，一般我们都需要进行数据预处理，以使其与我们模型需要输入类型相匹配，包括向量化神经网络的所有输入和目标都必须是浮点数张量值标准化输入数据应该具有以下特征

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一键「三维化」你的二维GAN，港中文提出无监督三维重建新方法GAN2Shape

他们提出了一种新的无监督三维重建方法「Shape-from-GAN」，不依赖传统方法的对称性假设，并首次在开放式的建筑等数据集上实现三维重建。该研究已被接收为 ICLR 2021 Oral 论文。...这种「Shape-from-GAN」的范式不需要依赖传统方法的对称性假设，适用于多种物体类别，并超越以往方法达到了 SOTA。目前，该论文已被 ICLR 2021 接收为 Oral 论文。...为了解决此问题，研究者注意到大多数物体（如人脸、汽车等）具有较「凸」的三维形状。因此，他们用椭球作为物体的形状先验。...「伪样本」（pseudo samples）；第二步，用预训练的 GAN 对伪样本进行重建，得到其在 GAN 图像空间的投影，即「投影样本」（projected samples）。...实验：二维 GAN 图像皆可三维化研究者将 GAN2Shape 分别应用于在人脸、猫脸、车以及建筑上训练的 StyleGAN2 [1]，结果均可重建出合理的三维形状，如下图所示： image.png

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【深度学习 | Keras】Keras操作工具类大全，确定不来看看？

其原理很简单，它接收两个张量作为输入，并通过逐元素相乘将它们相乘。它可以接收两个形状相同的张量，也可以广播其中一个张量以匹配另一个张量的形状。输出的张量形状与输入张量形状相同。...具体地说，如果我们有两个输入张量 A 和 B ，并且它们具有相同的形状 (batch_size, n) ，那么它们的逐元素相乘的结果 C 可以表示为： C = A \odot B 其中， \odot 表示逐元素相乘...输入与输出 layers.multiply 是 Keras 中的一种层类型，用于对输入进行逐元素乘积运算。该层有以下特点：输入：可以是两个张量或两个列表中的张量。张量的形状必须相同。...Input shape: 2D tensor of shape `(num_samples, features)`....Output shape: 3D tensor of shape `(num_samples, n, features)`. """ Flatten 原理详解 Flatten 是一个简单的层，用于将输入的多维张量转换为一维张量

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机器学习实战 | 第二章：线性回归模型

参数: X : numpy array类型或者系数矩阵类型,形状为[n_samples,n_features] 表述训练数据集.....返回的是形状为(n_samples,)的array,表示预测值....参数: alpha : {float, array-like}, 形状为 (n_targets).这个是正则项的参数,表示调节的强度.必须是正的浮点型....参数: X : numpy array类型或者系数矩阵类型,形状为[n_samples,n_features] 表述训练数据集....sample_weight : numpy array类型,形状为[n_samples]每个样本的权重. get_params(deep=True)[source] Get parameters for

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使用深度学习进行音频分类的端到端示例和解释

由于我们的模型期望所有项目都具有相同的尺寸，因此我们将第一个通道复制到第二个通道，从而将单声道文件转换为立体声。...这意味着对于某些声音文件，1秒音频的数组大小为48000，而对于其他声音文件，其数组大小为44100。，我们必须将所有音频标准化并将其转换为相同的采样率，以使所有阵列具有相同的尺寸。...让我们从音频文件开始，逐步完成数据转换的各个步骤：文件中的音频被加载到Numpy的数组中（num_channels，num_samples）。...如果音频具有1个通道，则阵列的形状将为（1、176,400）。同样，具有2个通道的4秒钟持续时间且以48kHz采样的音频将具有192,000个采样，形状为（2，192,000）。...现在，所有项目的数组都具有相同的形状（2，176,400）时移数据扩充功能会随机将每个音频样本向前或向后移动。形状不变。

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神经网络入手学习

比如：2D张量，形状为(samples,features)存储简单的向量信息，通常是全连接层(FC 或 Dense)的输入格式要求；LSTM网络层通常处理3D张量，形状为(samples，timesteps...在Keras框架中通过把相互兼容的网络层堆叠形成数据处理过程，而网络层的兼容性是指该网络层接收特定形状的输入张量同时返回特东形状的输出张量。...例如： from keras import layers layer = layers.Dense(32, input_shape=(784, )) 定义的网络层只接收2D张量，第一维度为784,；同时网络层输出的第一维度为...=(784, ))) model.add(layers.Dense(32)) 第二个Dense层不必定义接收张量的形状，keras能自动定义。...但是梯度下降过程必然是基于一个损失函数标量值；所以，对于有多个损失函数的网络模型来说，所有的损失函数值必须整合(平均化处理)成一个标量值。特定问题需要选择特定的损失函数。

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文本序列中的深度学习

Embedding网络层接收一个2D整数张量为输入，形状(samples,sequence_length)，其中每个实体是整数的序列。...但是，批处理中的所有序列必须具有相同的长度（因为需要将它们打包到单个张量中），因此比其他序列短的序列应该用零填充，并且应该截断更长的序列。...显示给它们的每个输入都是独立处理的，输入之间没有任何状态。使用此类网络，为了处理序列或时间序列的数据，必须立即向网络显示整个序列：将其转换为单个数据点。...编写一个Python生成器，它接收当前浮点数据数组，并从最近的过去产生批量数据，以及将来的目标温度。...接收3D张量，形状(samples,time,features)，返回相同形状的3D张量。卷积窗口是时间周上的1D卷口，输入张量的axis1。

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keras doc 5 泛型与常用层

= layer.get_config() layer = layer_from_config(config) 如果层仅有一个计算节点（即该层不是共享层），则可以通过下列方法获得输入张量、输出张量、输入数据的形状和输出数据的形状...当Dense层作为网络的第一层时，必须指定该参数或input_shape参数。...：目标shape，为整数的tuple，不包含样本数目的维度（batch大小）输入shape 任意，但输入的shape必须固定。...当该层作为网络的第一层时，必须指定该参数或input_shape参数。...当该层作为网络的第一层时，必须指定该参数或input_shape参数。

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（数据科学学习手札21）sklearn.datasets常用功能详解

,y = datasets.load_boston(return_X_y=True) '''获取自变量数据的形状''' print(X.shape) '''获取因变量数据的形状''' print...(return_X_y=True) '''获取自变量数据的形状''' print(X.shape) '''获取因变量数据的形状''' print(y.shape) ?...''' X,y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True) '''获取自变量数据的形状''' print(X.shape) '''获取因变量数据的形状''...''' print(data.shape) '''显示训练目标的形状''' print(target.shape) ?...=True) '''显示自变量的形状''' print(data.shape) '''显示训练目标的形状''' print(target.shape) ?

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线性回归与最小二乘法 | 机器学习笔记

03 引入向量/矩阵 1.初探已经知道每个数据都是一些特征组成的,而一个特征就能够代表一个变量,当特征很多的时候,就是很多个变量.这时候引入矩阵是必须的,事实上,要建立这样的思维:数据=矩阵设...] y : 标签（因变量）numpy array类型，形状为 [n_samples, n_targets] sample_weight : 每个样本的权重，形状为 [n_samples] get_params...，形状为 (n_samples, n_features) 返回： array类型,形状为 (n_samples,) score(X, y, sample_weight=None) Returns...ParametersX : array-like, shape = (n_samples, n_features) Test samples....y : array-like, shape = (n_samples) or (n_samples, n_outputs) True values for X.

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Deep learning with Python 学习笔记（8）

这时可以使用另一种更加通用、更加灵活的使用 Keras 的方式，就是函数式API（functional API）使用函数式 API，你可以直接操作张量，也可以把层当作函数来使用，接收张量并返回张量（因此得名函数式...，而且还可以实现具有复杂的内部拓扑结构的网络。...前面层的输出没有与后面层的激活连接在一起，而是与后面层的激活相加（这里假设两个激活的形状相同）。...如果它们的形状不同，我们可以用一个线性变换将前面层的激活改变成目标形状如果特征图的尺寸相同，在 Keras 中实现残差连接的方法如下，用的是恒等残差连接（identity residual connection...activation='relu', padding='same')(y) y = layers.MaxPooling2D(2, strides=2)(y) # 使用 1×1 卷积，将原始 x 张量线性下采样为与 y 具有相同的形状

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关于深度学习系列笔记十五（循环神经网络）

它接收整数作为输入，并在内部字典中查找这些整数，然后返回相关联的向量。...实际上，RNN 是一类具有内部环的神经网络。在处理两个不同的独立序列（比如两条不同的IMDB 评论）之间，RNN 状态会被重置，因此，你仍可以将一个序列看作单个数据点，即网络的单个输入。...#将整数列表转换成形状为(samples,maxlen) 的二维整数张量 x_train = preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=maxlen...Embedding 层激活的形状为(samples, maxlen, 8) model.add(Embedding(10000, 8, input_length=maxlen)) #将三维的嵌入张量展平成形状为...，即形状为(batch_size, output_features) 的二维张量。

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TensorFlow 2keras开发深度学习模型实例：多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）

鸢尾花数据集（csv）鸢尾花数据集描述（csv）鉴于它是一个多类分类，因此该模型在输出层中的每个类必须具有一个节点，并使用softmax激活函数。...MNIST数据集中的手写数字图我们可以训练CNN模型对MNIST数据集中的图像进行分类。注意，图像是灰度像素数据的阵列；因此，在将图像用作模型的输入之前，必须向数据添加通道维度。...# 可视化摘要 plot_model(model, 'model.png', show_shapes=True) 运行示例将创建一个模型图，该图显示具有形状信息的每个图层的框，以及连接图层的箭头，以显示通过网络的数据流...首先，您必须更新对fit函数的调用，以包括对验证数据集的引用。这是训练集的一部分，不用于拟合模型，而是用于在训练过程中评估模型的性能。...X, y = make_classification(n_samples=1000, n_classes=2, random_state=1) # 输入特征定义 n_features = X.shape

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TensorFlow2 keras深度学习：MLP,CNN,RNN

鸢尾花数据集（csv）鸢尾花数据集描述（csv）鉴于它是一个多类分类，因此该模型在输出层中的每个类必须具有一个节点，并使用softmax激活函数。...MNIST数据集中的手写数字图我们可以训练CNN模型对MNIST数据集中的图像进行分类。注意，图像是灰度像素数据的阵列；因此，在将图像用作模型的输入之前，必须向数据添加通道维度。...# 可视化摘要plot_model(model, 'model.png', show_shapes=True) 运行示例将创建一个模型图，该图显示具有形状信息的每个图层的框，以及连接图层的箭头，以显示通过网络的数据流...首先，您必须更新对fit函数的调用，以包括对验证数据集的引用。这是训练集的一部分，不用于拟合模型，而是用于在训练过程中评估模型的性能。...X, y = make_classification(n_samples=1000, n_classes=2, random_state=1)# 输入特征定义n_features = X.shape[1

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神经网络的数学基础

可以通过tensor的ndim属性查看轴的个数。 Shape形状：数字元组，描述张量各个轴上的维度。张量维度为(),向量维度为(5,),2D张量维度（3,5),3D张量维度(3,3,5)....比如：MNIST中128的小批量样本： batch = train_images[:128] 生活中遇到的数据张量向量型数据vector data--2维张量，形状(samples，features...) 时间序列数据或序列型数据--3维张量，形状（samples，timesteps, features）图片--4维张量，形状(samples, height, width, channels)或者(...形状(samples. frames, height, width, channels) 或者(samples, frames, channels, height, width) Tensors 操作...的行和列以满足特定的形状。

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深度学习算法中的循环神经网络（Recurrent Neural Networks）

RNN在自然语言处理、语音识别、机器翻译等任务中表现出色，具有处理时序数据的能力。本文将介绍RNN的基本原理、应用领域以及一些常见的改进方法。...，然后生成了一个简单的训练数据集，其中X_train是一个形状为(1, 5, 1)的三维数组，表示一个序列数据，y_train是一个形状为(1, 1)的二维数组，表示对应的输出。...其中SimpleRNN层的units参数表示隐藏单元的数量，input_shape参数表示输入序列的形状。然后，我们使用compile方法来编译模型，指定优化器为adam，损失函数为均方误差。...，然后生成了一个简单的训练数据集，其中X_train是一个形状为(n_samples, time_steps, input_dim)的三维数组，表示一个序列数据，y_train是一个形状为(n_samples...其中GRU层的units参数表示隐藏单元的数量，input_shape参数表示输入序列的形状。然后，我们使用compile方法来编译模型，指定优化器为adam，损失函数为均方误差。

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续更—Java游戏编程不完全详解-4

当我们知识声频采样的大小与格式之后，接下来就是从这些声频文件中读取内容了。接口Line是用来发送和接收系统的音频的API。...我们可以使用Line发送声音采样到OS的声音系统去播放，或者接收OS的声音系统的声音，比如microphone声音等。...WAV声音文件默认使用是little-endian格式存贮的。 Java声效就像字节数据，所以我们必须转换这些字节数据为16位带符号的格式才能工作。...不过在FilteredSoundStream类中，如果SoundFilter类还剩下数据字节，那么在read方法必须小清除这些字节数据，让它静音，最后这些动作完成之后，返回-1表示音频流读取结束。...但是必须确保延迟率必须小1%。

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