训练一个非常大的深度神经网络可能会非常缓慢。 到目前为止,我们已经看到了四种加速训练的方法(并且达到更好的解决方案):对连接权重应用良好的初始化策略,使用良好的激活函数,使用批量规范化以及重用预训练网络的部分。 另一个巨大的速度提升来自使用比普通渐变下降优化器更快的优化器。 在本节中,我们将介绍最流行的:...
你可以使用Scikit-Learn的StratifiedShuffleSplit类: 代码语言:javascript 复制 from sklearn.model_selectionimportStratifiedShuffleSplit split=StratifiedShuffleSplit(n_splits=1,
Scikit-learn 简介 Scikit-learn是一个基于Python的开源机器学习库,其提供了多种标准的机器学习算法和工具,例如分类、回归、聚类等。Scikit-learn还包括了数据预处理、特征选择、模型评估等功能,使得开发者可以更加方便地进行机器学习任务。 使用方法 下面是一个使用Scikit-learn进行手写数字识别的实例: from sklearn.mod...
Scikit-learn是使用最广泛的Python机器学习库之一。它拥有标准简单的界面，可用于预处理数据以及模型的训练、优化和评估。该项目最初始自David Cournapeau在Google Summer of Code活动中开发的项目，并于2010年首次公开发布。自创建以来，该库已发展成为了一个丰富的生态系统，可用于开发机器学习模型。Scikit-learn的优点...
Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库(https://scikit-learn.org/),而TensorFlow(tf)的定位主要是深度学习库。一个显而易见的不同:tf并未提供sklearn那种强大的特征工程,如维度压缩、特征选择等。究其根本,我认为是因为机器学习模型的两种不同的处理数据的方式: ...
3.《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems 第二版 网站:amazon.com/gp/product/1时间:3周(仅阅读)— 3个月(阅读然后做题)费用:亚马逊上的价格各不相同,但我以55美元的价格购买了印刷版。你可以在GitHub上免费查...
Scikit-learn 是一个开源 Python 库,包括各种无监督和监督学习技术。它基于 Matplotlib、Pandas 和 NumPy 等技术和库,有助于简化编码任务。 Scikit-learn 的功能包括: 分类(包括 K-Nearest Neighbors) 预处理(包括最小最大归一化) 聚类(包括 K-Means++ ...
Scikit-Learn 非常易于使用,同时高效实现了许多机器学习算法,因此它是学习机器学习的绝佳入门点。它由 David Cournapeau 于 2007 年创建,现在由法国国家计算机与自动化研究所(Inria)的一组研究人员领导。 TensorFlow 是一个更复杂的分布式数值计算库。它通过在数百个多 GPU(图形处理单元)服务器上分布计算,使得训练和...
以下的 Scikit-Learn 代码加载了内置的鸢尾花(Iris)数据集,缩放特征,并训练一个线性 SVM 模型(使用LinearSVC类,超参数C=1,hinge 损失函数)来检测 Virginica 鸢尾花,生成的模型在图 5-4 的右图。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释
强化学习(RL)如今是机器学习的一大令人激动的领域,当然之前也是。自从 1950 年被发明出来后,它在这些年产生了一些有趣的应用,尤其是在游戏(例如 TD-Gammon,一个西洋双陆棋程序)和机器控制领域,但是从未弄出什么大新闻。直到 2013 年一个革命性的发展:来自英国的研究者发起了Deepmind 项目,这个项目可以学习去玩任何...