随机森林 {Keras 由浅入深}

KyrieHe

2020-06-25

随机森林

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![tensorflow ](https://img-blog.csdnimg.cn/20190825125400589.png##pic_center =40x)TensorFlow|
![keras](https://img-blog.csdnimg.cn/20190804140154168.png##pic_center =40x)Keras |

python & mathematics

随机森林是集成学习中的一种方法。
随机森林采用的方法为bagging（样本不放回）

![](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTE4MDEyMC8yMDE4MDcvMTE4MDEyMC0yMDE4MDcxMzEyMzg0NDY3OS0zNDY1OTI5MjUucG5n?x-oss-process=image/format,png#==#pic_center =400x)

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

可参考链接：
https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9304353.html

keras 随机森林 https

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Python中读取图片的6种方式

Python进行图片处理，第一步就是读取图片，这里给大家整理了6种图片的读取方式，并将读取的图片装换成numpy.ndarray()格式。首先需要准备一张照片，假如你有女朋友的话，可以用女朋友的，没有的话，那还学啥Python，赶紧找对象去吧!#将图片转换

xiaoxiaokeke 2020-11-04

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做机器学习模型时，只是融合各种算法，就已经用光了脑细胞？一位毕业于哥廷根大学、做机器学习的小哥也发现了这个问题：原本只是想设计个模型，结果“实现比设计还麻烦”。也就是说，用户只需要知道各种机器学习模型的原理，但不需要再自己动手写代码。相比于Keras，这个

KyrieHe 2020-10-04

Keras创始人：过去6个月，深度学习岗位已崩溃

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davidsmith 2020-09-04

2020年深度学习框架对比速读

TensorFlow于2015年11月面世，基于Apache License 2.0协议发布，由Google Brain团队研发。到目前为止也是github上热度最高、使用人数最多的深度学习框架，业界很多招聘要求中也提到了它。2019年3月推出Tenso

GDGYZL 2020-08-28

TensorFlow 2入门指南，初学者必备！

TensorFlow是谷歌推出的深度学习框架，于2019年发布了第二版。它是世界上最著名的深度学习框架之一，被行业专家和研究人员广泛使用。Tensorflow v1难以使用和理解，因为它的Pythonic较少，但是随着Keras发行的v2现在与Tenso

comwayLi 2020-08-16

机器学习带你横扫乐坛，你就是下一个方文山

我太爱北极猴子乐队了，但他们已经很久没有发行新单曲了。久久欠缺精神食粮的我某天晚上突然灵机一动，我可以自给自足呀!于是我写了个简单的代码，用Keras和TensorFlow训练了一个文本生成模型，写出一首全新的北极猴子的歌。不过条件有限，这玩意儿无法跟真正

xiaoxiaokeke 2020-08-04

Keras调用LSTM之函数接口介绍

activation: 要使用的激活函数，如果传入None，则不使用激活函数。默认分段线性近似 sigmoid 。use_bias: 布尔值，该层是否使用偏置向量。如果为 True，初始化时，将忘记门的偏置加 1。将其设置为 True 同时还会强制bi

xiaoxiaokeke 2020-07-28

Tensorflow-gpu训练SSD时遇到的问题及解决方法

问题一：使用GTX2080的显卡，在batch_size只有8的情况下，训练速度只有2-3秒每步。重新执行你的训练指令就可以了。在我的训练中，成功启动cuda后，速度提升了10倍。

诗蕊 2020-07-20

Keras之对鸢尾花识别

鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集，非常适合用来入门。这四个特征确定了单株鸢尾花的下列植物学特征：。机器学习中，为了保证测试结果的准确性，一般会从数据集中抽取一部分数据专门留作测试，其余数据用于训练。One-Hot编码是分类变量作为二进制向量的表示。O

dataastron 2020-07-18

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每个在自定义层中使用Keras函数式API的用户都要注意了！使用用Keras的Functional API创建的权重，可能会丢失。这一话题在Reddit机器学习板块上被热议，引起不少TensorFlow用户共鸣。也就是说，原本需要训练的权重现在被冻结了。让

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zhongkeli 2020-07-14

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决策树是基于区域的机器学习方法，是非线性的。构建决策树最重要的环节其实就是选择分类变量，分类变量的存在使得产生非线性解，决策树能够很好的解决非线性分类，但是树的生成的终止条件很难把握，并且由于生成的随机性，往往使得决策树过于敏感，容易发生过拟合。所以对于一

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