随笔分类 - 机器学习深度学习
介绍机器学习与深度学习的相关原理与代码实战~
摘要:本文介绍在Anaconda环境中,下载并配置Python中机器学习、深度学习常用的新版tensorflow库的方法~
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摘要:本文介绍在tensorflow库中,用于动态调整神经网络的学习率的一种方法——指数衰减ExponentialDecay()策略的参数含义及其具体用法~
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摘要:本文介绍基于R语言中的UBL包,读取.csv格式的Excel表格文件,实现SMOTE算法与SMOGN算法,对机器学习、深度学习回归中,训练数据集不平衡的情况加以解决的具体方法~
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摘要:本文介绍MATLAB软件中神经网络拟合(Neural Net Fitting)工具箱的具体使用方法~
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摘要:本文介绍基于Python语言中的smogn包,读取.csv格式的Excel表格文件,实现SMOGN算法,对机器学习、深度学习回归中,训练数据集不平衡的情况加以解决的具体方法~
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摘要:本文介绍在机器学习、深度学习的神经网络模型中,epoch、batch、batch size、step与iteration等名词的具体含义~
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摘要:本文介绍在Anaconda环境下,创建、使用与删除Python虚拟环境的方法~
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摘要:本文介绍基于Python语言,实现机器学习、深度学习等模型训练时,数据集打乱的具体操作~
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摘要:本文介绍几种基于在线网页或软件的、不用代码的神经网络模型结构可视化绘图方法~
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摘要:本文介绍基于Python语言,对神经网络模型的结构进行可视化绘图的方法~
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摘要:本文介绍基于Python的随机森林(Random Forest,RF)回归代码,以及模型超参数(包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等)自动优化的代码~
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摘要:本文介绍在Python环境中,实现随机森林(Random Forest,RF)回归与各自变量重要性分析与排序的过程~
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摘要:本文介绍基于Python下OneHotEncoder与pd.get_dummies两种方法,实现机器学习中最优的编码方法——独热编码的方法~
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摘要:本文介绍在Anaconda环境中,安装Python语言pydot与graphviz两个模块的方法~
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摘要:本文介绍基于MATLAB实现人工神经网络(ANN)回归的详细代码与操作~
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摘要:本文介绍基于MATLAB,利用随机森林(RF)算法实现回归预测,以及自变量重要性排序的操作~
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摘要:本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口,实现深度神经网络回归的方法~
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摘要:本文介绍基于Python语言中TensorFlow的tf.estimator接口,实现深度学习神经网络回归的具体方法~
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