sklearn、theano、TensorFlow 以及 theras 的理解
- sklearn ⇒ 机器学习算法和模型;
- theras
- theano
- TensorFlow
1. 理解模型以及函数,参数返回值的实际意义
一定要注意模型的构造函数,接收的参数列表,以及该模型本身所要解决的问题,因为在一些实现较好的框架或者库中,相似功能的类都会共享同一种接口。
KMeans(sklearn.cluster.KMeans),其也有成员函数:
- fit:训练 ⇒ 模型的参数,其实是以及聚类的中心;
- predict:接收的测试样本,属于哪一个聚类中心;
autoencoder,其内部对称地分为两个过程,encoder以及deconder
- encoder = keras.model.Model()
- input=Input(shape=(.., ..)),
- output=Dense(enc_len, activation=’tanh’)
- 这样当 encoder 训练完毕(fit),encoder 进行 predict 的时候,返回的不是类别,而是与参数中 output 相对的,压缩后的新的向量;
- encoder = keras.model.Model()
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