第二部分会介绍如何使用流行的Keras API搭建神经网络,Keras API是一个设计优美、简单易用的高级API,可以用来搭建、训练、评估、运行神经网络。Keras的易用性,并不妨碍它具有强大的实现能力,Keras足以帮你搭建多种多样的神经网络。事实上,Keras足以完成大多数的任务啦!要是你需要实现更多的功能,你可以用Keras的低级API(第
sklearn中包含众多数据预处理和特征工程相关的模块,虽然刚接触sklearn时,大家都会为其中包含的各种算法的广度深度所震惊,但其实sklearn六大板块中有两块都是关于数据预处理和特征工程的,两个板块互相交互,为建模之前的全部工程打下基础。 模块preprocessing:几乎包含数据预处理的所有内容 模块Impute:填补缺失值专用 模块fe...
Keras是一个在Python中使用的高级神经网络库,它运行在TensorFlow之上。Keras的设计理念是“用户友好,模块化,易于扩展”,这使得Keras对于初学者非常友好。然而,对于一些复杂的模型,Keras可能没有TensorFlow和PyTorch那么强大。 4.Scikit-learn:Scikit-learn是一个广泛用于统计建模和机器学习的Python库。它提供了大量的监督学...
在机器学习领域,scikit-learn、Keras和TensorFlow是三个非常流行的工具库,它们各自在不同的场景下有着广泛的应用。下面我将分别介绍如何基于这三个库进行机器学习实战。 1. 基于scikit-learn进行机器学习实战 Scikit-learn是一个基于Python的开源机器学习库,它提供了简单易用的接口来实现各种机器学习算法。 数据预处理 ...
第一部分主要基于Scikit-Learn,而第二部分使用TensorFlow和Keras。 不要仓促地跳入深水区:虽然深度学习无疑是机器学习中非常令人兴奋的领域,但你应该首先掌握基础知识。此外,大多数问题都可以使用更简单的技术来很好地解决,例如随机森林和集成方法(在第一部分讨论)。深度学习最适合解决图像识别、语音识别或自然语言处理等...
机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow(原书第3版)2.5 为机器学习算法准备数据2.5为机器学习算法准备数据是时候为你的机器学习算法准备数据了。这里你应该为这个目的编写函数,而不是手动执行此操作,原因如下:·你可以在任何数据集上轻松地重现这些转换(
但是 自监督学习在训练期间是使用(生成的)标签的,因此在这方面它更接近于监督学习。在处理聚类、降维或异常检测等任务时,通常会使用术语“无监督学习”,而自监督学习侧重于与监督学习相同的任务,主要是分类和回归。简而言之,最好将自监督学习视为一个单独的类别。
我在Keras 上实现并训练了一个多类卷积神经网络。所得测试精度为 0.9522。然而,当我使用 scikit-learn 中的 precision_score 计算准确度时,我得到 0.6224。这是我所做的: X_train = X[:60000, :, :, :] X_test = X[60000:, :, :, :] y_train = y[:60000, :] y_test = y[60000:, :]prin...
所有代码都已更新为最新的库版本。特别是,第3版为Scikit-Learn引入了许多新功能(例如,特征名称的跟踪、基于直方图的梯度提升、标签传播等),还介绍了用于超参数调整的Keras Tuner库、用于自然语言处理的Huggin…
《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原书第2版）》是由法国技术专家奥雷利安·杰龙（Aurélien Géron）编写、2020年机械工业出版社出版的技术书籍。该书为《机器学习实战》系列第二版更新版本，基于TensorFlow 2和Scikit-Learn框架进行内容重构，旨在通过实践案例帮助读者掌握智能系统开...