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# 1 数据介绍 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202307/1914163-20230708104521132-1965248378.png) 首先看看这个数据,是从2005年到2008年的每一个小时的电力消耗值。 # 2 实现 阅读全文
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sklearn在2022年进行了一次大的更新。 这里我们跟新的时候要先更新pip: ``` pip install --upgrade scikit-learn ``` # 1 集成学习的三大关键领域 集成学习(Ensemble learning)是机器学习中最先进、最有效、最具研究价值的领域之一, 阅读全文
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ReLU激活函数只能在隐藏层中使用。 Sigmoid/Logistic和Tanh函数不应该用于隐藏层,因为它们会在训练过程中引起问题。 Swish函数用于深度大于40层的神经网络会好很多。 输出层的激活函数是由你要解决的预测问题的类型决定的。以下是一些需要记住的基本原则: 回归-线性激活函数 二元分 阅读全文
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本文主要利用LSTM和CNN来处理移动传感器产生的数据识别人类活动。 # 传感器数据集 ## 数据组成 这个项目使用了 [WISDM (Wireless Sensor Data Mining) Lab](https://www.cis.fordham.edu/wisdm/ "WISDM (Wirel 阅读全文
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# 1.手写数字识别 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-20230628194604981-1293007551.png) ![image](https://img2023.cnblogs.com/blo 阅读全文
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# LSTM的产生 我们之前在求RNN的loss的时候很容易出现梯度弥散或者梯度爆炸。这个LSTM的出现很大程度上减少了梯度弥散的情况。 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-2023062520565564 阅读全文
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# 1 数据的生成与导入 这里主要使用的pandas ``` import pandas as pd #加载excel数据 df_excel=pd.read_excel('') df_excel.head() #加载text数据 df_text=pd.read_table('') df_text.h 阅读全文
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RNN并没有我们想象中的那么完美,虽然它的参数会比卷积神经网络少,但是它长时间的Training可能会出现Training非常困难的情况。 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-202306252228097 阅读全文
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这个就是好评和差评的一个分类。 这个输入一般$h_0$全为0. ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-20230625100457366-459604194.png) 要想实现这个结构有两种方案: Simpl 阅读全文
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# 循环神经网络 Sentiment Analysis(情感分析) ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-20230625094505280-973392251.png) 类似于淘宝的好评还是差评,我们比较直 阅读全文