任务描述:利用前9小时数据,预测第10小时的pm2.5的数值,回归任务 kaggle地址:https://www.kaggle.com/c/ml2020spring-hw1 训练集为: 12个月*20天*18维(共4320行) , 24小时(列) 每月的前20天 test为: 18*240行, 9 列 每月的后10天随机采样连续9小时 宏观上理解: 一.X和y什么样的 一个batch中,X可以是18维*9列,对应一个数值y,即第10小时的pm2.5的值 为了方便操作,可以把x拉成一个行向量,18

参考: 原视频:李宏毅机器学习-Keras-Demo 调参博文1:深度学习入门实践_十行搭建手写数字识别神经网络 调参博文2:手写数字识别---demo(有小错误) 代码链接: 编程环境: 操作系统:win7 - CPU anaconda-Python3-jupyter notebook tersonFlow:1.10.0 Keras:2.2.4 背景: 视频里宝可梦大师提供的部分参数设置不能得到好的结果,这里记录一下后续调参 1-载入数据报错的问题: 载入数据运行时报错:[WinError 1

李宏毅机器学习课程---4.Gradient Descent (如何优化) 一.总结 一句话总结: 调整learning rates:Tuning your learning rates 随机Gradient Descent:Stochastic Gradient Descent 特征缩放:Feature Scaling stochastic英 [stə'kæstɪk]  美 [sto'kæstɪk] adj. [数] 随机的:猜测的 1.如何调整 Learning Rates? 比如先大后小:

李宏毅机器学习课程---3.Where does the error come from 一.总结 一句话总结:机器学习的模型中error的来源是什么 bias:比如打靶,你的瞄准点离准心的偏移 variance:比如打靶,你的实际打靶的位置 偏离你的瞄准点的距离:相当于方差 1.机器学习中为什么需要判断error的来源? 有的放矢,改进模型:因为你的模型出错,你肯定需要改进模型,知道错误来源后才方便改进模型 2.做多次实验,一次函数和多次函数的函数在图上如何分布? 多次函数在多次实验中分布的线

李宏毅机器学习课程---2.Regression - Case Study 一.总结 一句话总结: 分类讨论可能是比较好的找最佳函数的方法:如果 有这样的因素存在的话 模型不够好,可能是因素没有找全 因素以及函数的复杂度,并不是越高越好,适合的才是最好的 1.AI训练师的工作是什么? 为机器挑选[合适的model 和 loss function],不同的model和loss function,来适合解决不同的问题 loss英 [lɒs]  美 [lɔs] n. 减少:亏损:失败:遗失n. (Lo

本文为作者学习李宏毅机器学习课程时参照样例完成homework1的记录. 任务描述(Task Description) 现在有某地空气质量的观测数据,请使用线性回归拟合数据,预测PM2.5. 数据集描述(Dataset Description) train.csv 该文件中是2014年每月前20天每小时的观察数据,每小时的数据是18个维度的(其中之一是PM2.5). test.csv 该文件中包含240组数据,每组数据是连续9个小时的所有观测数据(同样是18个维度). 请预测每组数据对应的第10

一.作业说明 给定训练集spam_train.csv,要求根据每个ID各种属性值来判断该ID对应角色是Winner还是Losser(0.1分类). 训练集介绍: (1)CSV文件,大小为4000行X59列; (2)4000行数据对应着4000个角色,ID编号从1到4001; (3)59列数据中, 第一列为角色ID,最后一列为分类结果,即label(0.1两种),中间的57列为角色对应的57种属性值. 二.思路分析及实现 2.1 思路分析 这是一个典型的二分类问题,结合课上所学内容,决定采用Log

一.项目说明 给定数据集train.csv,要求使用卷积神经网络CNN,根据每个样本的面部图片判断出其表情.在本项目中,表情共分7类,分别为:(0)生气,(1)厌恶,(2)恐惧,(3)高兴,(4)难过,(5)惊讶和(6)中立(即面无表情,无法归为前六类).所以,本项目实质上是一个7分类问题. 数据集介绍: (1).CSV文件,大小为28710行X2305列: (2).在28710行中,其中第一行为描述信息,即“label”和“feature”两个单词,其余每行内含有一个样本信息,即共有28709

一.作业说明 给定训练集train.csv,要求根据前9个小时的空气监测情况预测第10个小时的PM2.5含量. 训练集介绍: (1)CSV文件,包含台湾丰原地区240天的气象观测资料(取每个月前20天的数据做训练集,12月X20天=240天,每月后10天数据用于测试,对学生不可见); (2)每天的监测时间点为0时,1时......到23时,共24个时间节点; (3)每天的检测指标包括CO.NO.PM2.5.PM10等气体浓度,是否降雨.刮风等气象信息,共计18项. 用excel打开,繁体字会出现

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版权声明:小博主水平有限,希望大家多多指导.本文仅代表作者本人观点,转载请联系知乎原作者——BG大龍. 目录 1 什么是机器学习? 2 机器学习的3个步骤 3 李宏毅老师的机器学习课程 4 按“模型的不同学习理论”分,机器学习的模型可以分为有监督学习,半监督学习,无监督学习,迁移学习和强化学习. ——4.1[解读] 有监督学习(Supervised Learning) ————4.1.1 监督学习Supervised Learning-> 回归Regression ————4.1.2 监督学习S

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一.R语言的mlr packages install.packages("mlr")之后就可以看到R里面有哪些机器学习算法.在哪个包里面. a<-listLearners() 这个包是听CDA网络课程<R语言与机器学习实战>余文华老师所述,感觉很棒,有待以后深入探讨.以下表格是R语言里面,52个机器学习算法的来源以及一些数据要求. class name short.name package note type installed numerics factors or

一.说明 给定训练集train.csv,要求根据前9个小时的空气监测情况预测第10个小时的PM2.5含量. 训练集介绍: (1).CSV文件,包含台湾丰原地区240天的气象观测资料(取每个月前20天的数据做训练集,12月X20天=240天,每月后10天数据用于测试,对学生不可见); (2).每天的监测时间点为0时,1时......到23时,共24个时间节点; (3).每天的检测指标包括CO.NO.PM2.5.PM10等气体浓度,是否降雨.刮风等气象信息,共计18项: 二.数据处理 根据要求,要用

python也不会,计算机也不会,啥都不会,只带了个脑子考了计算机研究生.研究生选了人工智能方向.看来注定是漫长的学习之旅. PM2.5作业,我是一个字都看不懂.所以我采用了直接看答案的方案.把答案看懂也是一种本事. 把答案CV上来. import sysimport pandas as pdimport numpy as np #环境,就不说了.ananconda真的难装.#提取TEST数据集 data = pd.read_csv('work/hw1_data/train.csv', enco

公告 我们的所有非技术内容和活动,从现在开始会使用 iBooker 这个名字. "开源互助联盟"已终止,我们对此表示抱歉和遗憾.除非特地邀请,我们不再推广他人的任何项目. 公众号自动回复已更新,添加了"轻小说/知识星球"关键词. 我们近期将所有内容备份到 Gitee,欢迎访问 Gitee@ApacheCN. 欢迎大家在我们平台上投放广告.如果你希望在我们的专栏.文档或邮件中投放广告,请准备好各种尺寸的图片和专属链接,联系咸鱼(1034616238). 为了能够将开源

公告 ApacheCN 项目的最终目标:五年内备份并翻译 Github 上的所有教程(其实快被我们啃完了,剩下的不多了). 警告各位培训班:对 ApacheCN 宣传文章的举报,也将视为对 ApacheCN 的挑衅.我们不像友社那么好欺负,自己看着办. CDNDrive 有适配 FB,Twi 和 Ins 的计划,时间未定. 我们的机器学习群(915394271)正式改名为"AI+财务提升"群,望悉知. 请关注我们的公众号"ApacheCN",回复"教程/路