【Python机器学习】决策树、逻辑回归、神经网络等模型对电信用户流失分类实战(附源码和数据集)

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需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~电信用户流失分类该实例数据来自kaggle,它的每一条数据为一个用户的信息,共有21个有效字段,其中最后一个字段Churn标志该用户是否流失1:数据初步分析 可用pandas的read_csv()函数来读取数据,用DataFrame的he...

【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战(附源码和数据集)

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需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~超参数调优超参数调优需要依靠试验的方法,以及人的经验。对算法本身的理解越深入,对实现算法的过程了解越详细,积累了越多的调优经验,就越能够快速准确地找到最合适的超参数试验的方法,就是设置了一系列超参数之后,用训练集来训练并用验证集来检验,多次重复以上...

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【Python机器学习】卷积神经网络Vgg19模型预测动物类别实战(附源码和数据集)

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需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~典型神经网络在深度学习的发展过程中,出现了很多经典的卷积神经网络,它们对深度学习的学术研究和工业生产斗起到了促进的作用,如VGG ResNet Inception DenseNet等等,很多实际使用的卷积神经网络都是在它们的基础上进行改进的,下面主...

【Python机器学习】神经网络中常用激活函数、损失函数、优化方法(图文解释 附源码)

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下面以经典的分类任务:MNIST手写数字识别,采用全连接层神经网络MNIST数据集是一个手写体的数字图片集,它包含有训练集和测试集,由250个人手写的数字构成。训练集包含60000个样本,测试集包含10000个样本。每个样本包括一张图片和一个标签。每张图片由28×28个像素点构成,每个像素点用1个灰...

【Python机器学习】神经网络中误差反向传播(BP)算法详解及代码示例(图文解释 附源码)

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需要全部代码请点赞关注收藏后评论留言私信~~~误差反向传播学习算法用神经网络来完成机器学习任务,先要设计好网络结构S,然后用训练样本去学习网络中的连接系数和阈值系数,即网络参数S,最后才能用来对测试样本进行预测。在研究早期,没有适合多层神经网络的有效的参数学习方法是长期困扰该领域研究者的关键问题,以...

【Python机器学习】神经网络中全连接层与线性回归的讲解及实战(Tensorflow、MindSpore平台 附源码)

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需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~全连接层与线性回归神经网络模型也是参数学习模型,因为对它的学习只是得到神经网络参数的最优值,而神经网络的结构必须事先设计好。如果确实不能通过改进学习过程来达到理想效果,则要重新设计神经网络的结构。层状神经网络的隐层和输出层具有处理信息的能力,它们又可细...

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