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翻译使用keras模型和sklearn库做机器学习任务

keras是python中比较流行的深度学习库，但是keras本身关注的是深度学习。而python中的scikit-learn库是建立在Scipy上的，有着比较有效的数值计算能力。sklearn是一个具有全特征的通用性的机器学习库，它提供了很多在深度学习中可以用到的工具。举个例子：1.可以用sklearn中的k-fold交叉验证方法来对模型进行评估2.模型参数的估计和寻找Keras提供

2016-09-19 14:42:12 10432 1

原创 Ubuntu 14.04 软件中心无法打开的解决办法

系统版本：ubuntu 14.04 LTS遇到的问题：1.下载的deb文件在软件中心打不开，一直处于刷新状态 2.点击软件中心之闪退解决办法：终端中输入以下两条命令： sudo rm /var/lib/apt/lists/* -vf

2016-07-05 07:49:36 7232 1

SmartSvn for os x 8.6

mac os x 下的svn客户端，简单易用。

2016-07-06

Android 5.1源码 eclipse可用

解压后在eclipse中attach resource使用

2016-03-08

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使用keras模型和sklearn库做机器学习任务
lmw0320: 请问下，学习率和神经元个数等参数怎么调，提示非法参数。我的代码：[code=python]def create_model(): gru = Sequential() gru.add(GRU(units = layers[1],input_shape =(trainX.shape[1],trainX.shape[2]), return_sequences=True)) gru.add(BatchNormalization()) gru.add(GRU(units =layers[2],return_sequences=False)) gru.add(BatchNormalization()) gru.add(Dense(units = layers[3],kernel_initializer='normal')) optimizers = Adam(gru.parameters(),lr=learing_rate,momentum= momentum) gru.compile(loss = 'mse',optimizer = optimizers) return gru batch_size = 64;epoch = 2000 model=KerasRegressor(create_model,batch_size = batch_size,epochs = epoch,verbose =0) learn_rate = [10**x for x in range(-3,1)] layers = [[1,32,64,1],[1,64,64,1],[1,64,128,1]] momentum = [(2*x).round(2) for x in np.arange(0.,0.5,0.1)] param_grid2 = dict(neurons =layers, momentum = momentum,lr = learn_rate) grid2 = GridSearchCV(estimator=model2,param_grid = param_grid2,cv = 10,n_jobs =-1) grid2_result = grid2.fit(trainX,trainY)[/code]
Ubuntu 14.04 软件中心无法打开的解决办法
天和地丰: 不行，还是打不开

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