sklearn可以使用到GA结合的神经网络吗

互联网 2024-10-14

深度学习具体学什么？

深度学习具体都会学神经网络、BP反向传播算法、TensorFlow深度学习工具等。而神经网络需要学习的有：从生物神经元到人工神经元激活函数Relu、Tanh、Sigmoid 透过神经网络拓扑理解逻辑回归分类透过神经网络拓扑理解Softmax回归分类透过神经网络隐藏层理解升维降维剖析隐藏层激活函数必须是非线性的原因神经网络在sklearn模块中的使用水泥强度预测案例及绘制神经网络拓扑 BP反向传播算法需要学习的有： BP反向传播目的链式求导法则 BP反向传播推导不同激活函数在反向传播应用不同损失函数在反向传播应用 Python实现神经网络实战案例 TensorFlow深度学

我对自己未来的职业发展之路将如何打算?我的初步选择是什么?

其实你的选择还是比较多的，主要还要看性格的问题，性格外向的话，那你的选择就会非常大了，就比如说销售，通常来说如果性格内向有两个选择分别是找一份需要长跟人打交道的工作锻炼自己，还有就是找一份不用跟人打交道的工作，而长跟人打交道的工作，发展最好的就是销售，所以也是最好的选择。而不同跟人打交道的工作，现在发展最好的是人工智能编程，就像我们使用的一些智能手机、智能音箱还有智能机器人等等，这些都是经由人工智能编程来实现的，而且现在还有很多的朋友想转行做人工智能，不过只能去一些机构去学习，虽然这些机构讲的也还不错，会让你理论和实践相结合，当然找工作也还可以，不过还是有顾虑，对此，为大家分享一下，机构讲课的一些内容，给大家做个参考。就以深度学习原理到进阶实战来说，需要学习的有：

神经网络

从生物神经元到人工神经元

激活函数Relu、Tanh、Sigmoid

透过神经网络拓扑理解逻辑回归分类

透过神经网络拓扑理解Softmax回归分类

透过神经网络隐藏层理解升维降维

剖析隐藏层激活函数必须是非线性的原因

神经网络在sklearn模块中的使用

水泥强度预测案例及绘制神经网络拓扑

BP反向传播算法

BP反向传播目的

链式求导法则

BP反向传播推导

不同激活函数在反向传播应用

不同损失函数在反向传播应用

Python实现神经网络实战案例

TensorFlow深度学习工具

TF安装（包含CUDA和cudnn安装）

TF实现多元线性回归之解析解求解

TF实现多元线性回归之梯度下降求解

TF预测california房价案例

TF实现Softmax回归

Softmax分类MNIST手写数字识别项目案例

TF框架模型的保存和加载

TF实现DNN多层神经网络

DNN分类MNIST手写数字识别项目案例

Tensorboard模块可视化

其实，如果性格内向想做销售还需要考虑适应得问题，毕竟你以前习惯了，现在突然改变一下生活方式，如果适应不了销售的环境，那你改变性格这一想法就得要重新考虑一下了。不过如果选择一些不用跟人打交道的工作，那你可能适应的比较好，因为你一直就是这样生活的，不会出现不习惯的问题，也能让你更自在，毕竟舒服的生活是大多数人的追求吗，另外你也可以在好好的考虑一下，不用急着做决定，毕竟一分工作关乎到以后的生活，还是非常重要的。

什么是深度学习，促进深度学习的策略

最近几年，人工智能技术快速发展，深度学习领域迎来爆发，越来越多的人才加入到深度学习行业。很多小白在初学深度学习的时候，经常会遇到各种各样的问题，如何才能快速入门呢？我们知道，深度学习是一个将理论算法与计算机工程技术紧密结合的领域，需要扎实的理论基础来帮助你分析数据，同时需要工程能力去开发模型和部署服务。所以只有编程技能、机器学习知识、数学三个方面共同发展，才能取得更好的成果。按我们的学习经验，从一个数据源开始——即使是用最传统、已经应用多年的机器学习算法，先完整地走完机器学习的整个工作流程，不断尝试各种算法深挖这些数据的价值，在运用过程中把数据、特征和算法搞透，真正积累出项目经验，才能更快

sklearn里的PCA+SVM人脸识别算法，到底是PCA什么

识别率指的是通过人脸识别技术识别正确数占识别总数的百分比。

人脸识别算法分类基于人脸特征点的识别算法（Feature-based recognition algorithms）。基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-based recognition algorithms）。基于模板的识别算法（Template-based recognition algorithms）。利用神经网络进行识别的算法（Recognition algorithms using neural network）。神经网络识别基于光照估计模型理论提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法,并且在光照估计模型的基础上，进行相应的光照补偿和光照平衡策略。优化的形变统计校正理论基于统计形变的校正理论，优化人脸姿态；强化迭代理论强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展；独创的实时特征识别理论该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理，从而可以在识别速率和识别效能之间，达到最佳的匹配效果

老师让学习人工智能中常用分类和聚类算法和scilearn包的使用，请问应该怎么学习？

Scikit-learn
Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy
2.Pylearn2
Pylearn是一个让机器学习研究简单化的基于Theano的库程序。
3.NuPIC
NuPIC是一个以HTM学习算法为工具的机器智能。HTM是皮层的精确计算方法。HTM的核心是基于时间的持续学习算法和储存和撤销的时空模式。NuPIC适合于各种各样的问题,尤其是检测异常和预测的流数据来源。
4. Nilearn
Nilearn 是一个能够快速统计学习神经影像数据的Python模块。它利用Python语言中的scikit-learn 工具箱和一些进行预测建模，分类，解码，连通性分析的应用程序来进行多元的统计。
5.PyBrain
Pybrain是基于Python语言强化学习，人工智能，神经网络库的简称。它的目标是提供灵活、容易使用并且强大的机器学习算法和进行各种各样的预定义的环境中测试来比较你的算法。
6.Pattern
Pattern 是Python语言下的一个网络挖掘模块。它为数据挖掘，自然语言处理，网络分析和机器学习提供工具。它支持向量空间模型、聚类、支持向量机和感知机并且用KNN分类法进行分类。
7.Fuel
Fuel为你的机器学习模型提供数据。他有一个共享如MNIST, CIFAR-10 (图片数据集), Google’s One Billion Words (文字)这类数据集的接口。你使用他来通过很多种的方式来替代自己的数据。
8.Bob
Bob是一个的信号处理和机器学习的工具。它的工具箱是用Python和C++语言共同编写的，它的设计目的是变得更加高效并且减少开发时间，它是由处理图像工具,音频和处理、机器学习和模式识别的大量包构成的。
9.Skdata
Skdata是机器学习和统计的数据集的库程序。这个模块对于玩具问题，流行的计算机视觉和自然语言的数据集提供标准的Python语言的使用。
10.MILK
MILK是Python语言下的机器学习工具包。它主要是在很多可得到的分类比如SVMS,K-NN,随机森林，决策树中使用监督分类法。它还执行特征选择。这些分类器在许多方面相结合,可以形成不同的例如无监督学习、密切关系金传播和由MILK支持的K-means聚类等分类系统。
11.IEPY
IEPY是一个专注于关系抽取的开源性信息抽取工具。它主要针对的是需要对大型数据集进行信息提取的用户和想要尝试新的算法的科学家。
12.Quepy
Quepy是通过改变自然语言问题从而在数据库查询语言中进行查询的一个Python框架。他可以简单的被定义为在自然语言和数据库查询中不同类型的问题。所以，你不用编码就可以建立你自己的一个用自然语言进入你的数据库的系统。
现在Quepy提供对于Sparql和MQL查询语言的支持。并且计划将它延伸到其他的数据库查询语言。
13.Hebel
Hebel是在Python语言中对于神经网络的深度学习的一个库程序，它使用的是通过PyCUDA来进行GPU和CUDA的加速。它是最重要的神经网络模型的类型的工具而且能提供一些不同的活动函数的激活功能，例如动力，涅斯捷罗夫动力，信号丢失和停止法。
14.mlxtend
它是一个由有用的工具和日常数据科学任务的扩展组成的一个库程序。
15.nolearn
这个程序包容纳了大量能对你完成机器学习任务有帮助的实用程序模块。其中大量的模块和scikit-learn一起工作，其它的通常更有用。
16.Ramp
Ramp是一个在Python语言下制定机器学习中加快原型设计的解决方案的库程序。他是一个轻型的pandas-based机器学习中可插入的框架，它现存的Python语言下的机器学习和统计工具（比如scikit-learn,rpy2等）Ramp提供了一个简单的声明性语法探索功能从而能够快速有效地实施算法和转换。
17.Feature Forge
这一系列工具通过与scikit-learn兼容的API，来创建和测试机器学习功能。
这个库程序提供了一组工具，它会让你在许多机器学习程序使用中很受用。当你使用scikit-learn这个工具时，你会感觉到受到了很大的帮助。（虽然这只能在你有不同的算法时起作用。）
18.REP
REP是以一种和谐、可再生的方式为指挥数据移动驱动所提供的一种环境。
它有一个统一的分类器包装来提供各种各样的操作，例如TMVA, Sklearn, XGBoost, uBoost等等。并且它可以在一个群体以平行的方式训练分类器。同时它也提供了一个交互式的情节。
19.Python 学习机器样品
用的机器学习建造的简单收集。
20.Python-ELM
这是一个在Python语言下基于scikit-learn的极端学习机器的实现。