keras从入门到放弃(七)多层感知器训练
上篇讲了概念的东西
实战使用
泰坦尼克数据集,之前对它进行数据预处理
可以阅读上几篇
import pandas as pd
import keras
import numpy as np
data = pd.read_csv('./dataset/tt/train.csv')
y = data.Survived
x = data[['Pclass', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Embarked']]
x.loc[:, 'Embarked_S'] = (x.Embarked == 'S').astype('int')
x.loc[:, 'Embarked_C'] = (x.Embarked == 'C').astype('int')
x.loc[:, 'Embarked_Q'] = (x.Embarked == 'Q').astype('int')
x.drop(['Embarked'],axis =1,inplace=True )
x.loc[:, 'Sex'] = (x.Sex == 'male').astype('int')
x.loc[:, 'Age'] = x.Age.fillna(x.Age.mean())
x.loc[:, 'p1'] = (x.Pclass == 1).astype('int')
x.loc[:, 'p2'] = (x.Pclass == 2).astype('
keras从入门到放弃(七)多层感知器训练相关推荐
- 深度学习入门系列1:多层感知器概述
本人正在学习<deep learning with python>–Jason Brownlee,有兴趣的可以一起学习. 仅供学习参考,不做商用! 大家好,我技术人Howzit,这是深度学 ...
- keras从入门到放弃(十七)使用预训练网络VGG迁移学习
VGG16网络是13层卷积层,运算起来非常的忙,如果使用CPU基本跑不了 import keras from keras import layers import numpy as np import ...
- OpenCV 多层感知器训练代码示例
代码参考:https://github.com/mbeyeler/opencv-machine-learning/blob/master/notebooks/09.04-Training-an-MLP ...
- keras从入门到放弃(六)多层感知器(神经网络)
多层感知器(神经网络) 从线性回归模型和对数几率回归模型本质上都是单个神经元 计算输入特征的加权 使用一个激活函数计算输出 单个神经元(二分类) 多和神经元(多分类) 但是单层神经元有缺陷 无法拟合& ...
- 深度学习-Tensorflow2.2-深度学习基础和tf.keras{1}-多层感知器(神经网络)与激活函数概述-04
多层感知器 计算输入特征得加权和,然后使用一个函数激活(或传递函数)计算输出. 单个神经元 多个神经元 单层神经元缺陷 多层感知器 多层感知器 激活函数 relu:曲线如下图,假如过来的函数是x当x小 ...
- 【深度学习】学习案例:Keras 多层感知器手写数字识别
实验:Keras 多层感知器 手写数字识别 1. 下载 MNIST数据集(前提) 2. 进行数据预处理 3. 建立模型 4. 进行训练 5. 以测试数据评估模型 6. 进行预测 拓展: 1. 显示混淆 ...
- 基于Keras在数据集Pima Indians diabetes上实现多层感知器
机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习则是一种实现机器学习的技术.大量数据为深度学习提供了材料,有了充分的数据做基础,利用深度学习技术就能演绎出更聪明的算法,使深度学习得以迅速发展. 目前有许多深 ...
- 基于Keras的第一个多层感知器实例:印第安人糖尿病诊断
本文将通过使用Keras构建一个简单的多层感知器,数据使用印第安人糖尿病诊断数据. 通过Keras构建深度学习模型的步骤如下: 定义模型--创建一个序贯模型并添加配置层 编译模型--指定损失函数和优化 ...
- keras从入门到放弃(十九)RNN和LSTM
循环神经网络,Recurrent Neural Network.神经网络是一种节点定向连接成环的人工神经网络.这种网络的内部状态可以展示动态时序行为.不同于前馈神经网络的是,RNN可以利用它内部的记忆 ...
最新文章
- 一款小巧好用的MAC地址扫描器
- 白话设计模式——目录
- 7z压缩文档的powershell示例
- 在docker中运行ASP.NET Core Web API应用程序
- 如何绘制逻辑图 — 5. 要素的属性:系统与模块
- 玩转SpringCloud Security OAuth2资源授权动态权限扩展
- position based dynamics
- mysql 5.7.11 压缩包安装办法遇到故障后彻底卸载办法
- mysql 独立用户,MYSQL建立独立数据库以及独立数据库用户详细教程(PHPstudy MySQL-Front)...
- 从“为什么不能直接打开PDF文件”说到“脚本***”
- 【数据结构】线性处理字符串中指定字串的个数问题
- Java基础(四)线程快速了解
- HTML特效动画、焦点图
- 网站建设中图片使用方法
- 视频信息和信号的特点
- AspectJ 切入点表达式
- 阿里达摩院开源DAMO-YOLO:兼顾速度与精度的新目标检测框架
- 盘点|2018半导体产业城市“风云榜”
- 星际战魂java_星际战甲 专精聚魂选择推荐
- zookeeper集群在线迁移(扩容)详解
热门文章
- mysql now unixtime_MySQL时间函数from_unixtime()date_format()unix_timestamp()now()使用说明
- linux查看所有磁盘信息fdisk,Linux下添加新硬盘,分区及挂载 挂载好新硬盘后输入fdisk -l命令看当前磁盘信息 可以看...
- php ibm mq,php linux IBM MQ安装以及php对接
- bytebuffer怎么转成string_002.ABB机器人高级编程--String飞升篇
- Redis的基本操作以及info命令
- Okhttp源码解析(三)——责任链
- GitHub网站使用的基础入门
- 自定义控件winfrom
- ThinkPHP+AJAX三级联动
- C# 进程优先级和线程优先级的方法