小乖乖的臭坏坏

即使我们从理论上理解 LSTM，在将数据拟合到网络时，我们中的许多人仍然对其输入和输出形状感到困惑。 本指南将帮助您了解 LSTM 的输入和输出形状。让我们首先了解 LSTM Keras 中的 Input 及其形状。 LSTM 的输入数据如下图所示。您始终必须提供一个三维数组作为 LSTM 网络的输入。 其中第一个维度表示batch_size，第二个维度表示time_steps，第三个维度表示一个输入序列中的单元数units。 例如，输入形状看起来像 (batch_size, time_steps.

最近也是刚刚开始做kaggle项目的一个小白，所以把这一阵子看下来的一个kaggle代码做一个详细的解读。由于选修了伍冬睿老师的《机器学习》课程，因此需要完成销售量预测的项目。希望能把这个部分心得写明白，也给下届从0上手的学弟学妹铺一铺路。这一块也是事先参考了kaggle上已有的代码，因此，下面的代码是可以直接在kaggle上找到。看了几篇kaggle的solution，总结了一下，完成一个机器学习项目，通常分为以下几步：1.载入数据&查看数据信息2.数据预处理1（数据清洗，异常值处理）3

这里，我们来解读一下scipy中给出的层次聚类scipy.cluster.hierarchy的示例：import numpy as npfrom scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage,fclusterfrom matplotlib import pyplot as pltX = [[i] for i in [2, 8, 0, 4, 1, 9, 9, 0]]Z = linkage(X, method='centroid')f = fc

XGBoost输入数据：可以是np类型也可以是svm型import xgboost as xgbdata = np.random.random(5,10)label = np.random.random(2,size=5)#binary targetdtrain = xgb.DMatrix(data, label =label)#可以进行缺省值处理，但是建议自己一个一个权值改，也可以给每一维特征分配一个权值w = np.random.rand(5,1)dtrain = xgb.DMatrix(

RandomForestRegressor1 = RandomForestRegressor()RandomForestRegressor1.fit(X, y1)MSE1 = sklearn.metrics.mean_squared_error(y1, RandomForestRegressor1.predict(X))r2_score1 = sklearn.metrics.r2_score(RandomForestRegressor1.predict(X), y1)print("RandomFo.

为方便大家查阅相关资料，以下是可以直接复制粘贴的参考文献&传送门：[1] 《计算智能》课件from姜军老师.[2] 杨伟, 倪黔东, 吴军基. BP神经网络权值初始值与收敛性问题研究[J]. 电力系统及其自动化学报, 2002, 014(001):20-22.[3] Spurious Local Minima are Common in Two-Layer ReLU Neural Networks, arXiv.[4] 计算机研究与发展.[5] loca...

在撰写本文之前需要感谢几位博主关于RBFNN的讲解，也是在参考了各方的资料，学习以后，才诞生了我的这篇博文。这里给出传送门，文中也会提到哪里可以参阅这些文献，所以也可以顺着本文的思路下来看：[1] https://www.cnblogs.com/pinking/p/9349695.html[2] https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40802676/article/details/100805545[3] https://blog.youkuaiyun.com/chenyanqiao2010