keras的backend包括tensorflow和theano,tensorflow只能在macos和linux上运行,theano可以在windows,macos及linux上运行 1. 使用配置文件配置keras的backend vim ~/.keras/keras.json 内容如下: { "epsilon": 1e-07, "floatx": "float32", "image_data_format": "…

1.代码实战 #!/usr/bin/env python #! _*_ coding:UTF-8 _*_ # 导入numpy import numpy as np np.random.seed(1337) # 导入验证码图片数据集 from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils # 导入kearas的模型 from keras.models import Sequential # 导入keras的层和激励函数 f…

1. 代码实战 #!/usr/bin/env python #!_*_ coding:UTF-8 _*_ import numpy as np # 这句话不知道是什么意思 np.random.seed(1337) from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import matplotlib.pyplot as plt # 创建一些训练数据 # 生成-1 到 1 之间的float64的200个数的列表 X…

1.代码实战 #!/usr/bin/env python #! _*_ coding:UTF-8 _*_ import numpy as np np.random.seed(1337) # for reproducibility from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, A…

1. 安装步骤 (1)确保已经安装了python2或者python3 (2)安装numpy,python2使用pip2 install numpy, python3则使用pip3 install numpy (3)安装scipy,python2使用pip2 install scipy,python3则使用pip3 install scipy (4)安装keras,python2使用pip2 install keras,python3则使用pip3 install keras 如下结果: (ven…

1. 算法地图…

1. 代码如下: #!/usr/bin/env python #! _*_ coding:UTF-8 _*_ import numpy as np import theano.tensor as T import theano x = T.dmatrix('x') # 定义一个激励函数 s = 1 / (1 + T.exp(-x)) logistic = theano.function([x], s) print logistic([[0, 1], [-2, -3]]) # 一个函数输出多个变量…

1. 代码实战 #!/usr/bin/env python #!_*_ coding:UTF-8 _*_ from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt # 从内置训练数据集中加载房价数据 loaded_data = datasets.load_boston() data_X = loaded_data.data data_…

1. 机器学习的分类 (1)有监督学习(包括分类和回归) (2)无监督学习(包括聚类) (3)强化学习 2. 安装 (1)安装python (2)安装numpy >=1.6.1 (3)安装scipy >= 0.9 (4)安装scikit-learn, 使用命令pip install scikit-learn…

如下图所示(回归的过拟合问题):如果机器学习得到的回归为下图中的直线则是比较好的结果,但是如果进一步控制减少误差,导致机器学习到了下图中的曲线,则100%正确的学习了训练数据,看似较好,但是如果换成另外一批数据,则不能较好的反应数据,造成过大的误差,这就是过拟合问题 再看下图这是分类问题的过拟合问题 2. 正规化方法 (1)l1正规化:使用权重绝对值和的方式惩罚误差 (2)l2正规化:使用权重平方和的方式惩罚误差 3. 代码实现: from __future__ import print_fun…