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Python
Python机器学习(八十)Pandas 介绍
Pandas是一个开放源码、BSD许可的库,为Python编程语言提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas基于NumPy开发。Pandas是一个数据分析工具,可用来清理、转换和分析数据。例如,我们有一个csv格式的数据集,我们可以把数据提取到Pandas的DataFrame中,然后就可以使用Panda...
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2020-09-19
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八十
Pandas
Python机器学习(七十九)Keras 评估模型
模型训练好后,就可以使用测试数据评估模型的性能。score=model.evaluate(X_test,Y_test,verbose=0)到此为止,我们已经完成了一个完整的Keras应用。进一步了解Keras,可参考更多Keras例子。下面是本教程的完整代码:#Keras导入库与模块importnumpyasnpnp....
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2020-09-19
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七十九
Keras
Python机器学习(七十七)Keras 编译模型
接下来编译模型。在编译模型时,设置损失函数与优化器。model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy'])Keras有多种损失函数和开箱即用的优化器可供选择。...
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2020-09-19
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七十七
Keras
Python机器学习(七十八)Keras 训练模型
训练模型,即根据训练数据拟合模型的过程。为了拟合这个模型,需要设置训练的批次大小和训练周期(epoch)数,另外,当然需要传递训练数据。model.fit(X_train,Y_train,batch_size=32,nb_epoch=10,verbose=1)#Epoch1/10#7744/60000[==>.....
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2020-09-19
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七十八
Keras
Python机器学习(七十六)Keras 模型架构
接下来定义神经网络模型架构。在实际的研发工作中,模型架构研究是主要工作。当你刚刚开始时,可以从学术论文中复制经过验证的架构,或者使用现有的示例,Keras中的示例网址。首先声明一个Sequential模型格式:model=Sequential()接下来,声明输入层:model.add(Convolution2D(32,...
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2020-09-19
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七十六
Keras
Python机器学习(七十五)Keras 预处理分类标签
让我们看看分类标签数据:print(y_train.shape)#(60000,)print(y_train[:10])#[5041921314]可以看到,这是一个一位数组,包含了训练数据集对应的标签。在Keras中,模型训练时,需要把分类标签数据转换为类似位图的矩阵,例如y_train前面10个值是:[5041921...
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2020-09-19
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七十五
Keras
Python机器学习(七十四)Keras 预处理数据
首先需要调整数据集的形状,让其包含图像的位深信息。打印原始数据集的形状:>>>print(X_train.shape)(60000,28,28)可以看到并没有包含图像的位深信息。MNIST是灰度图像,位深为1,我们将数据集从形状(n,宽度,高度)转换为(n,位深,宽度,高度)。ifK.image_da...
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2020-09-19
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七十四
Keras
Python机器学习(七十三)Keras 加载MNIST数据集
MNIST是一个经典的深度学习和计算机视觉的数据集,里面包含了0-9的手写数字图片,开发人员可使用此数据集来训练和测试神经网络,训练后的神经网络可以识别手写数字。Keras库已经包含了这个数据集,可以从Keras库中加载:fromkeras.datasetsimportmnist#将预打乱的MNIST数据加载到训练和测...
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2020-09-19
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七十三
Keras
Python机器学习(七十二)Keras 导入库与模块
让我们从导入numpy开始,并为计算机的伪随机数生成器设置一个种子,相同种子可以产生同系列的随机数。importnumpyasnpnp.random.seed(123)#种子相同,随机数产生可以重现接下来,将从Keras导入Sequential模型类型。这是一个简单的线性神经网络层的栈,它非常适合本教程将构建的前馈CN...
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2020-09-19
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七十二
Keras
Python机器学习(七十一)Keras 环境搭建
我们使用主流的TensorFlow作为Keras的底层实现。Keras需要依赖下面的库,确保电脑上已经安装:Python3NumPySciPyMatplotlibTensorFlow检查一下是否安装正确:命令行上输入:>pythonPython3.7.3(v3.7.3:ef4ec6ed12,Mar252019,2...
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2020-09-19
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七十一
Keras
Python机器学习(七十)Matplotlib 保存图形
可以使用plt.savefig()函数将图形保存到png文件中。示例#保存图形plt.savefig("foo.png")#保存为透明图像plt.savefig("foo.png",transparent=True)示例#导入PdfPagesfrommatplotlib.backends.backend_pdfimpo...
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2020-09-19
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七十
Matplotlib
Python机器学习(六十九)Matplotlib 其他类型图形
柱状图/条形图是常见的图形类型,可使用bar()方法绘制。示例#导入numpy库与matplotlib.pyplot库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#柱状图条目divisions=["Div-A","Div-B","Div-C","Div-D","Div-E"]#...
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2020-09-19
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六十九
Matplotlib
Python机器学习(六十八)Matplotlib 多个图形
个图(figure)中可以包含多个子图(subplot)。可以使用subplot()添加子图。示例创建2个子图,水平排列。#导入numpy库与matplotlib.pyplot库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#创建一个新的子图,网格1x2,序号为1,第一个数字是行...
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2020-09-19
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Matplotlib
Python机器学习(六十七)Matplotlib 图形绘制
本章我们将从一个简单的图形开始,演示各种绘图方法,逐步丰富图形,使其更美观。Matplotlib中,绘制图形时,可以设置一些属性,包括:图形大小、dpi、行宽、颜色和样式、坐标轴、网格属性、文本和字体属性等等。如果不设置,则将使用属性的默认值。示例使用默认设置,绘制正弦函数和余弦函数的曲线图。#导入numpy库与mat...
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2020-09-19
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Python机器学习(六十五)Matplotlib 入门
让我们从一个简单的图形开始。示例#以别名plt导入pyplot模块importmatplotlib.pyplotasplt#准备数据x=[1,2,3,4]y=[1,4,9,16]#绘制数据plt.plot(x,x,label='linear')#添加图例plt.legend()#显示图形plt.show()什么是图例?...
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2020-09-19
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