一、Keras有两种类型的模型，序贯模型（Sequential）和函数式模型（Model），函数式模型应用更为广泛，序贯模型是函数式模型的一种特殊情况。两类模型有一些方法是相同的：· model.summary()：打印出模型概况，它实际调用的是keras.utils.print_summary
· model.get_config():返回包含模型配置信息的Python字典
目录1、特征工程1.1 特征归一化1.2 类别型特征1.3 高维组合特征的处理1.5 文本表示模型1.6 Word2Vec1.7 图像数据不足时的处理方法2、模型评估(20~45)2.1 评估指标的局限性2.2 ROC曲线2.2.1 如何计算AUC2.2.2 ROC曲线与P-R曲线有什么特点2.3 余弦距离的应用为什么在一些场景中要使用余弦相似度而不是欧式距离？2.3.1 欧式距离与余弦距离2.3
用一个投掷硬币的例子来解释先验分布和后验分布:假设我们手中有一枚硬币，我们不确定它是否均匀（即正面和反面出现的概率相等）。现在我们想要通过投掷这枚硬币，了解它的正反面出现概率。这里，我们关心的参数是硬币正面朝上的概率p。先验分布：在投掷硬币之前，我们对p的信念。由于没有任何信息，我们可能会认为所有的p值都是等可能的，因此可以选择一个均匀分布作为先验分布。这表示在0到1之间的所有p值都有相同的可能性
序贯概率比检验(Sequential probability ratio test，SPRT)什么是序贯概率比检验数理统计学的一个分支，其名称源出于亚伯拉罕·瓦尔德在1947年发表的一本同名著作，它研究的对象是所谓“序贯抽样方案”，及如何用这种抽样方案得到的样本去作统计推断。序贯抽样方案是指在抽样时，不事先规定总的抽样个数(观测或实验次数),而是先抽少量样本,根据其结果，再决定停止抽样或继续抽样、
# 多目标规划序贯算法Python示例入门指南
在现代优化问题中，多目标规划（Multi-Objective Optimization）越来越受到重视。传统的优化方法通常只考虑单一目标，而在实际应用中，我们往往需要同时考虑多个目标。本文将教你如何使用 Python 实现多目标规划序贯算法，并通过代码示例指导你逐步完成这个任务。
## 流程概述
在实现多目标规划序贯算法之前，我们需要了解整个过
今日内容：模块：1.json,pickle,shelve2.random3.os4.sys5.hashlib 1.json,pickle,shelve序列化： 把内存数据转成字符串或字节，叫作序列化
把字符串或字节转成内存里的数据类型，叫作反序列化 序列化的目的: 1.将数据永久保存
2.用于网络传输
3.使程序更具维护性 数据类型转成字符串存到内存的意
今天的基础研究主要是在cifar10数据集上解决一下几个问题： 1、从头开始，从最简单的序贯
原创
2022-12-25 07:06:54
92阅读
文章目录Sequential程序说明代码实现运行结果Sequential初步了解了tensorflow以后，发现了基于tensorflow的非常简洁的深度学习框架keras，只需要短短几行代码就可以编写网络模型：下面是示例一，最简单的使用例子，采用最基本的序贯模型：程序说明1.训练网络的目的为判断x数组中类似数据属于y数组中的哪一类2.使用简单的序贯模型，序贯模型是多个网络层的线性堆叠...
原创
2021-06-10 17:32:46
275阅读
keras 序贯（Sequential）模型 常见设置
原创
2018-10-11 11:29:33
1910阅读
文章目录Sequential程序说明代码实现运行结果Sequential初步了解了tensorflow以后，发现了基于tensorflow的非常简洁的深度学习框架keras，只需要短短几行代码就可以编写网络模型：下面是示例一，最简单的使用例子，采用最基本的序贯模型：程序说明1.训练网络的目的为判断x数组中类似数据属于y数组中的哪一类2.使用简单的序贯模型，序贯模型是多个网络层的线性堆叠...
原创
2022-03-01 10:31:51
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。
原创
2023-09-09 22:44:01
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第2章 Probability Distribution2.2 Multinomial VariablesP74 两变量的条件期望与条件方差2.3 The Gaussian DistributionP86 高斯分布的参数辨识P94 序列估计Robbins-Monro 算法P99 高斯分布参数的贝叶斯估计一般性序列估计一维高斯分布均值的后验推断一维高斯分布方差的后验推断 Gamma分布一维高斯分布
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2024-05-14 20:28:51
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Sequential 序贯模型 序贯模型是函数式模型的简略版，为最简单的线性、从头到尾的结构顺序，不分叉，是多个网络层的线性堆叠。 Keras实现了很多层，包括core核心层，Convolution卷积层、Pooling池化层等非常丰富有趣的网络结构。我们可以通过将层的列表传递给Sequential的构造函数，来创建一个Sequential模型。from keras.models import
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2024-10-23 13:07:40
42阅读
序贯概率比检验(Sequential probability ratio test，SPRT)什么是序贯概率比检验数理统计学的一个分支，其名称源出于亚伯拉罕·瓦尔德在1947年发表的一本同名著作，它研究的对象是所谓“序贯抽样方案”，及如何用这种抽样方案得到的样本去作统计推断。序贯抽样方案是指在抽样时，不事先规定总的抽样个数(观测或实验次数),而是先抽少量样本,根据其结果，再决定停止抽样或继续抽样、
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2021-08-02 10:54:00
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抽样方法概览随机抽样—总体个数较少每个抽样单元被抽中的概率相同，并且可以重现。随机抽样常常用于总体个数较少时，它的主要特征是从总体中逐个抽取。 1、抽签法 2、随机数法：随机数表、随机数骰子或计算机产生的随机数。分层抽样——总体存在差异且对结果有影响分层抽样是指在抽样时，将总体分成互不相交的层，然后按照一定的比例，从各层独立地抽取一定数量的个体，将各层取出的个体合在一起作为样本的方法。层内变异越小
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2023-08-17 21:42:01
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一、简单随机抽样将调查总体全部观察单位编号，再用抽签法或随机数字表随机抽取部分观察单位组成样本。 优点：操作简单，均数、率及相应的标准误计算简单。 缺点：总体较大时，难以一一编号。1、pandas随机抽样
DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)局限：
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2023-08-30 08:18:55
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1.简单随机抽样简单随机抽样是按等概率原则直接从总体数据中抽取n个样本，这种抽样的基本前提是所有样本个体都是等概率分布的，该方法适用于个体分布均匀的场景。相关代码如下：import numpy as np
import random
data=np.loadtxt('F:\小橙书\chapter3\data3.txt')
data_sample=random.sample(data.tolist(
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2023-08-09 17:42:29
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不用调包也能便捷地划分数据集，用随机抽样sample()函数两行代码可以轻松搞定。 #划分训练集
train_data = data.sample(frac = 0.8, random_state = 0)
#测试集
test_data = data.drop(train_data.index)代码讲解：frac 设置抽样的比例，这里的意思是抽取80%的数据作为训练集；random_st
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2023-06-01 16:29:56
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学习目标目标 知道总体、样本、样本大小、样本数量 知道样本统计量和总体统
原创
2023-01-12 11:12:58
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###matlab转python实现系列（二）信号的抽样和内插程序结构
定义基础函数:产生方波,时频转化
定义功能函数:show_sin
定义功能函数:show_rec
定义功能函数:show_trg
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2023-08-08 21:06:24
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