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使用阈值调优改进分类模型性能
阈值调优是数据科学中一个重要且必要的步骤。它与应用程序领域密切相关，并且需要一些领域内的知识作为参考。在本文中将演示如何通过阈值调优来提高模型的性能。 用于分类的常用指标 一般情况下我们都会使用准确率accuracy来评价分类的性能，但是有很多情况下accuracy 不足以报告分Deep & Cross Network for Ad Click Predictions阅读笔记
动机 本文是2017年的论文，提出了经典的深度学习推荐模型Deep&Cross。本文是为了解决当时需要手动构建特征交叉和DNN不能学习到所有交叉特征的问题，作者提出的Deep & Cross Network(DCN)无需手动交叉特征，同时除了DNN参数外，只引入了少量额外的参数，模型性能和所占内存都优于当时最先进TensorFlow学习报告
Tensorflow简介 TensorFlow是采用数据流图（data flow graphs）来计算, 所以首先我们得创建一个数据流流图,然后再将我们的数据（数据以张量(tensor)的形式存在）放在数据流图中计算. 节点（Nodes）在图中表示数学操作,图中的边（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组, 即张量（tensor).训Tensorflow学习报告
import tensorflow as tf print(tf.__version__) a = tf.constant(2.0) print(a) #声明一个标量常量 t_1 = tf.constant(2) t_2 = tf.constant(2) #常量相加 t_add = tf.add(t_1,t_2) #一个形如一行三列的常量向量可以用如下代码声明 t_3 = tf.constant([4,3,2]) #定义tensorflow学习报告
Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算. 数据流图中的图就是我们所说的有向图,我们知道,在图这种数据结构中包含两种基本元素:节点和边.这两种元素在数据流图中有自己各自的作用. 节点用来表示要进行的数学操作,另外,任何一种操作都有输入和输出,因此它Tensorflow学习报告
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Apr 11 23:34:27 2022 @author: Binnie """ import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt print(tf.__verTensorFlow 学习报告
TensorFlow学习报告 1.从张量开始 1.1实际数据转为浮点数 由于浮点数是网络处理信息的方式，因此我们需要一种方法，将我们希望处理的真实世界的数据编码为网络可理解的数据，然后将输出解码为我们可以理解和使用的数据。 深度神经网络通常在不同阶段学习将数据从一种形式转换为学习报告
import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt print(tf.__version__) fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fastensorflow学习笔记
BP-神经网络在fashion分类上的应用 # -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Mon Apr 11 19:07:37 2022 @author: ying""" # TensorFlow and tf.kerasimport tensorflow as tffrom tensorflow import keras # Helper librariesimport numpy as npimport maTensorFlow读书笔记
TensorFlow读书笔记： TensorFlow 程序通常被组织成一个构建阶段和一个执行阶段。 在构建阶段, op 的执行步骤 被描述成一个图。在执行阶段, 使用会话执行执行图中的 op。 TensorFlow的名字中已经说明了它最为重要的两个特点：Tensor和Flow。其中Tensor意思是张量，可以被简单的理解循环神经网络(二)——LSTM
1. 为什么需要LSTM 普通RNN的信息不能长久传播（存在于理论上）。 ，输入x会稀释掉状态s，故其信息不能长久的传播。 2. LSTM中引入了什么 2.1 选择性机制 选择性输入选择性遗忘选择性输出 2.2 实现选择性机制的方法 2.2.1 门——> sigmoid 函数 2.2.2 门限机制 向量A——>sigmoidpython——线性回归实例实战
二维线性回归： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from linear_regression import LinearRegression data = pd.read_csv('../data/world-happiness-report-2017.csv') # 得到训练和测试数据 train_data = data.sample(frac = 0.8) te【UCSC Genome Browser】Genes and Gene Predictions - GENCODE
【UCSC Genome Browser 大乱炖】Genes and Gene Predictions - GENCODE GENCODE 是Sanger研究院维护的基因组功能注释数据库（https://www.gencodegenes.org），UCSC浏览器整合了这一数据库，方便研究人员对基因信息进行研究。 GENECODE 配置信息 点击GENCODE v32可以对显示参数进行Deploy a trained model
本次教程的目的是带领大家学会用 Tensorflow serving 部署训练好的模型 这里我们用到的数据集是 Fashion MNIST，所以训练出来的模型可以实现以下几个类别的分类 'T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat', 'Sandal', 'Shirt',(八)sklearn中计算准确率、召回率、精确度、F1值
介绍 准确率、召回率、精确度和F1分数是用来评估模型性能的指标。尽管这些术语听起来很复杂，但它们的基本概念非常简单。它们基于简单的公式，很容易计算。 这篇文章将解释以下每个术语： 为什么用它 公式 不用sklearn来计算 使用sklearn进行计算 在本教程结束时，我们将复习混淆矩阵以kaggle官网course Machine—Learning课程Exercise全部答案
# Code you have previously used to load data import pandas as pd from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor # Path of the file to read iowa_file_pattesorflow基本图像分类
#!/usr/bin/env python# coding: utf-8# In[1]:import numpy as npimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltfrom tensorflow import keras as keras# In[2]:fashion_mnist=keras.datasets.fashion_mnist(train_images, train_labels),(test_im机器学习（1）——从TItanic开始
机器学习（1）——从TItanic开始 Kaggle-TitanicStep1-环境配置Step2-数据概览Step3-数据统计与预处理3.1 数据统计代码与结果分析3.2 数据处理 Step4-线性回归分析Step5-Logistic回归分析Step6-随机森林预测Step7-生成新数据&数据关联性判断7.1 头衔('Title')的影响7.2 名字长MachineLearning.Predictions on Irish Flowers
文章目录 1.Preparing a Machine Learning Environment in Python2.Load Data2.1 Import Libraries and Load Data 3.Summerize the Dataset3.1 Dimensions of Dataset3.2 Peek at the Data3.3 Statistical Summary3.4 Class Distribution 4 Data Visualization4.1 Univari[Machine Learning] Octave Control Statements, for while if
For: v = zeros(10, 1); for i=1:10, v(i) = 2^i; end; # the same as indices=1:10 for i=indices, disp(i) end; while & if & break: i=1; while i <=5, v(i) = 100; i = i + 1; if i ==6, break; end; end; i第二周：如何评价模型的好坏
目录 1. 学习目标 2. 数据拆分 2.1 数据拆分介绍 2.2 手动实现数据拆分函数 2.3 调用sklearn中的数据拆分函数train_test_split() 3. 评价分类结果的指标 3.1 准确率（accuracy） 3.1.1定义 3.1.2 编程实现准确率的计算（以KNN对鸢尾花数据的分类为例） 3.2 混淆矩阵及其衍生指标 3.2TensorFlow keras vgg16net的使用
from tensorflow.python.keras.applications.vgg16 import VGG16,preprocess_input,decode_predictions from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import load_img,img_to_array def predict(): model = VGG16() print(model.summary()) #预测一张图片的吴裕雄--天生自然 pythonTensorFlow图形数据处理：循环神经网络预测正弦函数
import numpy as npimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as plt# 定义RNN的参数。HIDDEN_SIZE = 30 # LSTM中隐藏节点的个数。NUM_LAYERS = 2 # LSTM的层数。TIMESTEPS = 10泰坦尼克获救预测
数据中标签的含义： PassengerId => 乘客ID Pclass => 乘客等级(1/2/3等舱位) Name => 乘客姓名 Sex => 性别 Age => 年龄 SibSp => 堂兄弟/妹个数 Parch => 父母与小孩个数 Ticket => 船票信息 Fare => 票价 Cabin => 客舱 Embarked => 登船港口 将数据进行描述读取 imporTensorFlow学习——FashionMnist数据集分类训练
按照tensorflow官网写的代码，在导入数据集部分，由于数据集无法自动导入，使用了自定义的导入模块 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Sep 11 12:26:02 2019 @author: Lenovo """ #将新版本特性引入当前版本中 from __future__ import absolute_import, division, p