51、深度学习与MXNet实践：多案例分析

深度学习与MXNet实践：多案例分析

在深度学习领域，MXNet是一个强大的工具，它提供了丰富的功能和灵活的网络构建方式。本文将通过多个案例，详细介绍如何使用MXNet进行深度学习的回归和分类任务。

1. 数据可视化与直方图绘制

首先，我们可以使用 ggplot2 库绘制预测结果的直方图，以直观地观察分类情况。以下是相关代码：

library(ggplot2)
get_gghist = function(preds){
  ggplot(data.frame(test.y, preds),
         aes(x=preds, group=test.y, fill=as.factor(test.y)))+
    geom_histogram(position="dodge",binwidth=0.25)+theme_bw()
}
df = data.frame(preds[2,],preds100[2,],preds50[2,],preds10[2,])
p <- lapply(df,get_gghist)
require(gridExtra) # used for arrange ggplots
grid.arrange(p$preds10.2...,p$preds50.2...,p$preds100.2...,p$preds.2...)

这段代码定义了一个函数 get_gghist ，用于绘制预测结果的直方图。然后，将不同预测结果组合成一个数据框，并使用 lapply 函数对每个预测结