sklearn神经网络实战

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手把手实战：利用LM神经网络算法自动识别窃电用户（附代码）

背景与挖掘目标 背景 传统的防窃漏电方法主要通过定期巡检、定期校验电表、用户举报窃电等方法来发现窃电或计量装置故障。 但这种方法对人的依赖性太强，抓窃查漏的目标不明确。 通过采集电量异常、负荷异常、终端报警、主站报警、线损异常等信息，建立数据分析模型，来实时监
技术小能手 6年前 4797

机器学习实战篇——用卷积神经网络算法在Kaggle上跑个分

之前的文章简单介绍了Kaggle平台以及如何用支撑向量（SVM）的机器学习算法识别手写数字图片。可见即使不用神经网络，传统的机器学习算法在图像识别的领域也能取得不错的成绩（我跑出来了97.2% 的正确率）, 但是要将正确率再往上提升就会遇到瓶颈了。 此时，神
hongtao2018 5年前 655

sklearn

sklearn 就是因为有了像sklearn这样的黑箱库, 我们大部分时候做的是调试算法, 比较那个算法的性能好, 这就需要熟练算法的推导过程 preprocessing模块 1. 将特征缩放, 提到精度 scale()函数时对矩阵每一列进行操作, 使其均值为
megachen 5年前 1464

如何用Python和深度神经网络锁定即将流失的客户？

Python深度学习简明实战教程来了。别犹豫了，赶紧从零开始，搭建你自己的第一个深度学习模型吧！ 想不想了解如何用Python快速搭建深度神经网络，完成数据分类任务？本文一步步为你展示这一过程，让你初步领略深度学习模型的强大和易用。 烦恼 作为一名数据分析师
王树义 6年前 1090

机器学习实战篇——用支撑向量算法在Kaggle上跑个分

之前写了关于人工智能和机器学习的理论基础文章，今天就理论联系实际，用机器学习算法跑个分。 机器学习最重要的就是数据，Kaggle平台提供了大量数据为机器学习的学习者和研究者提供一个跑分的平台。注册账号登录之后就可以进入比赛了，初学者可以从Digit Reco
hongtao2018 5年前 750

Keras文本分类实战（下）

在上一节Keras文本分类实战（上），讲述了关于NLP的基本知识。这部分，将学会以不同方式将单词表示为向量。 词嵌入（word embedding）是什么 文本也被视为一种序列化的数据形式，类似于天气数据或财务数据中的时间序列数据。在之前的BOW模型中，了解
【方向】 5年前 4276

深度学习项目实战——“年龄预测”

更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 介绍： 你可以通过阅读或者观看视频/MOOC来学习数据科学，接着你就必须将学到的知识应用到解决问题当中来。你需要完成这两件事才能有效地完成你的学习计划。接下来这篇文章旨在向你介绍深度
虎说八道 6年前 3376

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【方向】 6年前 6622

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