因其簡(jiǎn)單易學(xué)的曲線和有用的庫，成為大數(shù)據(jù)分析最受歡迎的選擇之一。Python所觀察到的代碼可讀性也使其成為DataScience的熱門選擇。因?yàn)榉治鰩熆梢越鉀Q復(fù)雜的問題，所以有一種容易理解的語言是最理想的。Python使得用戶在遵循所需算法標(biāo)準(zhǔn)的同時(shí)更容易實(shí)現(xiàn)解決方案。Python支持各種庫。大型數(shù)據(jù)用戶自定義庫用于分析中解決問題的所有階段。

可用機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù) Set:兩者都包含人臉圖像。我把這兩個(gè)合并成一個(gè)文件夾。最常聽到的兩種圖像生成技術(shù)是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)和LSTM網(wǎng)絡(luò)。的訓(xùn)練速度很慢，而甘的訓(xùn)練會(huì)快很多。實(shí)際結(jié)果用了不到半個(gè)小時(shí)，就會(huì)開始出現(xiàn)模糊的面孔。隨著時(shí)間的推移，圖像會(huì)更加逼真。甘的品種很多。我用的這個(gè)叫深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DCGAN)。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前最好的圖像分類算法。生成對(duì)策網(wǎng)絡(luò)是由一個(gè)叫IanGoodfellow的研究者發(fā)明的，GAN是在2014年推出的。甘很厲害。使用正確的數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和超參數(shù)，您可以生成非常逼真的圖像。在未來，一些高級(jí)版本的GAN或其他內(nèi)容生成算法可能會(huì)讓我們做一些很酷的事情:但GAN是如何工作的？GAN其實(shí)不是一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而是兩個(gè)。

既然回歸方程的研究需要確定相關(guān)性，但二者都不能確定因果關(guān)系，說明回歸分析不需要確定誰對(duì)因果關(guān)系負(fù)責(zé)，而是確定相關(guān)性。X和Y都可以作為自變量畫一條回歸曲線來研究數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，所以不必糾結(jié)因果關(guān)系，重點(diǎn)應(yīng)該放在-上。

Install h5py用于保存和加載模型:pipinstallh5py還有一些依賴包需要安裝。PIPIPINSTALLNUMBY PIPIPINSTALLPILLOW為什么選擇Keras: Keras是Google的工程師franoischollet開發(fā)的一個(gè)框架，可以幫助你在Theano上快速開發(fā)原型。后來這個(gè)擴(kuò)展到TensorFlow，也可以做后端。

Keras被認(rèn)為是構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的未來。以下是它受歡迎的一些原因:輕量級(jí)和快速開發(fā):Keras旨在消除模板代碼。幾行Keras代碼可以實(shí)現(xiàn)比原生TensorFlow代碼更多的功能。您也可以輕松實(shí)現(xiàn)CNN和RNN，并在CPU或GPU上運(yùn)行它們。Keras的基礎(chǔ)知識(shí)Keras中的main 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是模型，它定義了一個(gè)完整的圖。

對(duì)于預(yù)測(cè)圖片類別的模型來說，輸入必須是4d傳感器，比如訓(xùn)練時(shí)VGG16的輸入-3/，格式為(batchsize，224，224，3)。當(dāng)訓(xùn)練好的VGG16模型用于預(yù)測(cè)一幅圖片時(shí)，只有batchsize為1。以下是VGG16在預(yù)測(cè)一張圖片時(shí)所做的預(yù)處理，即對(duì)輸入 數(shù)據(jù)多擴(kuò)展一個(gè)維度。

首先，他們將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抽象成不同的層，以便用戶可以定制網(wǎng)絡(luò)。Keras的優(yōu)點(diǎn):在Theano時(shí)代推出，有很多用戶和個(gè)人維護(hù)中文文檔，雖然更新很慢，純scikitlearn編程隱藏了數(shù)據(jù) stream的細(xì)節(jié)，沒有描述清楚。到目前為止，我們還沒有搞清楚keras 數(shù)據(jù)的時(shí)間，擴(kuò)展性差(國外評(píng)測(cè)說Keras最初只為Theano開發(fā)，TensorFlow是在編寫支持TensorFlow的代碼之前發(fā)布的，為了兼容性犧牲了效率)。