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摘要: Python Keras 报错AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_classes'解决方法 本文文要介绍Python中,使用 Keras 执行yhat_classes = model.predict_classe 阅读全文
posted @ 2023-10-10 13:07 何弈 阅读(672) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: keras中to_categorical函数解析 1.to_categorical的功能简单来说,to_categorical就是将类别向量转换为二进制(只有0和1)的矩阵类型表示。其表现为将原有的类别向量转换为独热编码的形式。先上代码看一下效果: from keras.utils.np_utils 阅读全文
posted @ 2023-10-10 12:49 何弈 阅读(814) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: train_test_split 函数介绍 在机器学习中,我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”,从 sklearn.model_selection 中调用train_test_split 函数 简单用法如下: X_train,X_test, y_train, y_test =skl 阅读全文
posted @ 2023-10-10 12:32 何弈 阅读(320) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: %matplotlib inline的作用 %matplotlib inline 是一个魔术命令(magic command),用于在 Jupyter Notebook 或 IPython 环境中显示 matplotlib 图形的内嵌设置。当使用 %matplotlib inline 命令时,它会告 阅读全文
posted @ 2023-10-10 11:31 何弈 阅读(560) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 41.7%年化收益率 人工智能买股可以如此简单 学一门知识,充实自我 掌握一项工具,让生活更美好~今天flare老师教大家AI选股,轻松搭建一个年化收益40%的机器学习选股策略 —by flare zhao,转载请注明出处,原创不易,谢谢支持 话不多说,先看策略的最终表现: 2017年12月到201 阅读全文
posted @ 2023-10-10 11:18 何弈 阅读(44) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: jupyter notebook 介绍 1.In[] 状态 1.1.前面无In[],说明为非python状态 1.2 In[ ]编号为空,表示该cell尚未被执行 1.3 In[ ]中的数值为该cell的执行顺序,不是编 写顺序 1.4 In[ ]中的星号(*),表示该cell正在执行 1.5 同一 阅读全文
posted @ 2023-10-09 15:25 何弈 阅读(196) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Win7下使用U盘安装linux Ubuntu16.04双系统图文教程 安装步骤: 1、下载Ubuntu 16.04镜像软件;2、使用ultraISO软件制作U盘启动盘;3、利用U盘启动盘来安装Ubuntu系统;4、使用EasyBCD创建启动系统启动引导;5、重启系统即可。 Ubuntu(友帮拓、优 阅读全文
posted @ 2023-10-08 18:57 何弈 阅读(937) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 【译】理解LSTM(通俗易懂版) 循环神经网络(Recurrent Neural Networks) 人对一个问题的思考不会完全从头开始。比如你在阅读本片文章的时,你会根据之前理解过的信息来理解下面看到的文字。在理解当前文字的时候,你并不会忘记之前看过的文字,从头思考当前文字的含义。 传统的神经网络 阅读全文
posted @ 2023-10-08 17:42 何弈 阅读(182) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 如何快速从Github下载文件 从国内下载Github文件的速度往往会很慢,因此有一些开发者提供了代理下载功能,这些服务都是免费的,你甚至可以通过开源代码自建 Github下载 官网:https://d.serctl.com 这是一个简单干脆的Github文件代下网站,提供八个下载节点,你可以从中选 阅读全文
posted @ 2023-09-24 01:11 何弈 阅读(436) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 问题:删掉对称矩阵中的NaN,对角线为1 如下图 矩阵A 所示: 解决办法: B = A + diag(NaN + zeros(1,length(A))); %将对角线改为 NaNB(all(isnan(B),2),:) = []; %删除所有行为NaNB(:,all(isnan(B),1)) = 阅读全文
posted @ 2023-09-21 20:24 何弈 阅读(28) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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