一.说明 本文分享基于 Fate 使用 横向联邦 神经网络算法 对 多分类 的数据进行 模型训练,并使用该模型对数据进行 多分类预测. 二分类算法:是指待预测的 label 标签的取值只有两种:直白来讲就是每个实例的可能类别只有两种(0 或者 1),例如性别只有 男 或者 女:此时的分类算法其实是在构建一个分类线将数据划分为两个类别. 多分类算法:是指待预测的 label 标签的取值可能有多种情况,例如个人爱好可能有 篮球.足球.电影 等等多种类型.常见算法:Softmax.SVM.KNN.决策…
Microsoft神经网络是迄今为止最强大.最复杂的算法.要想知道它有多复杂,请看SQL Server联机丛书对该算法的说明:“这个算法通过建立多层感知神经元网络,建立分类和回归挖掘模型.与Microsoft决策树算法类似,在给定了可预测属性的每个状态时, Microsoft神经网络算法计算输入属性每个可能状态的概率.然后可以用这些概率根据输入属性预测被预测属性的输出.”什么时候用这个算法呢?推荐在其他算法无法得出有意义的结果时再用,如提升图输出的结果.我们经常把Microsoft神经网络作为“…
神经网络曾经很火,有过一段低迷期,现在因为深度学习的原因继续火起来了.神经网络有很多种:前向传输网络.反向传输网络.递归神经网络.卷积神经网络等.本文介绍基本的反向传输神经网络(Backpropagation 简称BP),主要讲述算法的基本流程和自己在训练BP神经网络的一些经验. BP神经网络的结构 神经网络就是模拟人的大脑的神经单元的工作方式,但进行了很大的简化,神经网络由很多神经网络层构成,而每一层又由许多单元组成,第一层叫输入层,最后一层叫输出层,中间的各层叫隐藏层,在BP神经网络中,只有…
欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 下载Demo - 2.77 MB (原始地址):handwritten_character_recognition.zip 下载源码 - 70.64 KB (原始地址) :nnhandwrittencharreccssource.zip 介绍 这是一篇基于Mike O'Neill 写的一篇很棒的文章:神经网络的手写字符识别(Neural Network for Recognition of Handwritten Digits)而给出的一个…
1:神经网络算法简介 2:Backpropagation算法详细介绍 3:非线性转化方程举例 4:自己实现神经网络算法NeuralNetwork 5:基于NeuralNetwork的XOR实例 6:基于NeuralNetwork的手写数字识别实例 7:scikit-learn中BernoulliRBM使用实例 8:scikit-learn中的手写数字识别实例 一:神经网络算法简介 1:背景 以人脑神经网络为启发,历史上出现过很多版本,但最著名的是backpropagation 2:多层向前神经网…
#K-NN分类 import os import sys import time import operator import cx_Oracle import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf conn=cx_Oracle.connect('doctor/admin@localhost:1521/tszr') cursor = conn.cursor() #获取数据集 def getdata(surgery,surg…
.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere…
利用神经网络算法的C#手写数字识别 转发来自云加社区,用于学习机器学习与神经网络 欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 下载Demo - 2.77 MB (原始地址):handwritten_character_recognition.zip 下载源码 - 70.64 KB (原始地址) :nnhandwrittencharreccssource.zip 介绍 这是一篇基于Mike O'Neill 写的一篇很棒的文章:神经网络的手写字符识别(Neural Network for…
一.说明 本文分享基于 Fate 自带的测试样例,进行 纵向逻辑回归 算法的模型训练,并且通过 FATE Board 可视化查看结果. 本文的内容为基于 <隐私计算FATE-概念与单机部署指南>中部署的环境. 二.进入容器 执行以下命令,进入 Fate 的容器中: docker exec -it $(docker ps -aqf "name=standalone_fate") bash 可以看到其中有一个 examples 的目录,里面包含各种算法的测试样例,以及测试的数据…
对于现在流行的深度学习,保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感,必要时要动手写一写掌握下来,先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题,会不会写是技术问题,就像军人不关心打不打的问题,而要关心如何打赢的问题. 程序员如何学习机器学习 对程序员来说,机器学习是有一定门槛的(这个门槛也是其核心竞争力),相信很多人在学习机器学习时都会为满是数学公式的英文论文而头疼,甚至可能 知难而退.但实际上机器学习算法落地程序并不难写,下面是70行代码实现的反向多层(B…