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1.現(xiàn)實(shí)生活中的回歸問題比較復(fù)雜。

2.kaggle社區(qū)是一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)的社區(qū)，它里面會(huì)有很多數(shù)據(jù)科學(xué)家或愛好者在上面可以討論問題，并且kaggle上會(huì)公開一些數(shù)據(jù)以及舉辦一些比賽，有的時(shí)候一些大公司也會(huì)把自己的數(shù)據(jù)集放出來并且給出獎(jiǎng)金讓大家做他的題目為他的題目給出一定的方式，然后對(duì)比賽比較好的前幾名他海會(huì)給一定的獎(jiǎng)金。

3.波斯頓房價(jià)預(yù)測是kaggle的一次比賽。

4.交叉檢驗(yàn)：k值通常為5或者10.這種方法通常是比賽的打法。

1.非線性指的就是不是一條直線，可能是一條曲線，比如說二次、三次、對(duì)數(shù)等等。 ?

2.本身神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是不包含非線性的，可以通過添加層數(shù)和激活函數(shù)來非線性化。

3.y_data = np.square(x_data) + noise ??# 這個(gè)和線性回歸不一樣

?

model = Sequential()

model.add(Dense(5, input_shape=(1,), activation='tanh'))

model.add(Dense(1))

model.compile(optimizer=SGD(), loss='MSE')

1.回歸：回歸分析是統(tǒng)計(jì)學(xué)上常見的學(xué)習(xí)方法。通俗來講，就是現(xiàn)在有幾個(gè)變量，這些變量之間有一定的相關(guān)性，然后我們希望通過幾個(gè)變量的值去預(yù)測其中另外一個(gè)變量的變化關(guān)系。比如說用時(shí)間、城市、房屋大小等等房屋信息來預(yù)測房價(jià)，股票信息如前幾天股價(jià)、股票行業(yè)等等去預(yù)測未來幾天的股價(jià)的走勢，或是未來幾天的溫度變化。

2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是這么強(qiáng)大，使用感知機(jī)以及多層感知機(jī)就能完成回歸以及分類的幾個(gè)問題。

3.傳統(tǒng)的回歸模型：傳統(tǒng)的線性回歸通常采用的是最小二乘法，就是說這些點(diǎn)要擬合出一條直線，這條直線有一定的約束條件，希望圖上所有的點(diǎn)到這條直線的距離之和取到最小。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，條件不太一樣。采用迭代方式得出這條直線。

2.?損失函數(shù)MSE：均方誤差，一般用于回歸問題。它指的是真實(shí)值與預(yù)測值的差的平方和再除以點(diǎn)的個(gè)數(shù)。區(qū)別于傳統(tǒng)二乘法的線性回歸的點(diǎn)到直線。我們希望找到感知機(jī)能夠使真實(shí)值點(diǎn)與預(yù)測點(diǎn)距離之和最小。

5.# 采用感知機(jī)

model = Sequential()

model.add(Dense(1, input_shape=(1,)))

model.compile(optimizer=SGD(), loss='MSE')

?

# 因?yàn)槟Ｐ捅容^簡單，不需要迭代太多次

for step in range(5001):

????cost = model.train_on_batch(x_data, y_data) ??# 輸出代價(jià)函數(shù)，也就是損失函數(shù)

????# 希望能在訓(xùn)練過程中，看到值的變化情況

????if step % 500 == 0:

????????print('step', step, ' ??cost:', cost)

# cost值越來越小，說明在收斂，也就是達(dá)到了代價(jià)函數(shù)的全局最小值

1.如何使用這個(gè)模型？我們用模型來對(duì)自己的圖片分類。

# 圖像處理

from skimage.transform import resize

my_image = 'img_test/8.jpg'??????# 自己圖片的路徑，可以是相對(duì)路徑，也可是絕對(duì)路徑

my_label_y = [1]?????# 標(biāo)記一下是否是貓

?

my_image = np.array(plt.imread(my_image))

plt.imshow(my_image)?????# 展示圖片

?

num_px = 64

my_image = resize(my_image, (num_px, num_px))????# 重新調(diào)整圖片大小

?

my_image = my_image.reshape(1,-1)???# 向量，這里已經(jīng)對(duì)里面的值做了歸一化，因?yàn)樯厦娴膔esize有一個(gè)參數(shù)默認(rèn)可以做歸一化

?

result = cat_model.predict(my_image)????# 調(diào)用模型

?

if result > 0.5:????# 如果模型預(yù)測值大于0.5，我們就認(rèn)為是貓

????print('貓')

else:

????print('非貓')

1.使用自己的數(shù)據(jù)集做一個(gè)貓咪識(shí)別器，流程：

1.構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：

2.隱藏層一般人腦是理解不了的。

1.Keras基礎(chǔ)模塊：

2.SGD：

1.使用命令行啟動(dòng)jupyter：
在指定位置啟動(dòng)：jupyter notebook 路徑

2.jupyter notebook的前身叫IPython Notebook，后來升級(jí)到4.0，將名字改成了jupyter。至于為什么改名，因?yàn)樗F(xiàn)在不僅可以支持Python，還可以支持其他語言，R、Julia、JS、Scala、Go。

它的名字是由：Julia、Python、R組合而成。

3.?為什么要使用Jupyter呢？

是因?yàn)閖upyter在編輯過程中，每編輯一段代碼就可以運(yùn)行一段代碼，運(yùn)行的結(jié)果也將直接顯示在代碼下方，方便查看。尤其是在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，需要頻繁地進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，查看，計(jì)算，以及畫圖，所以非常需要這種可交互式的編程環(huán)境。并且它的運(yùn)行以及編輯結(jié)果將全部保存在這個(gè)文件中。也就是說，當(dāng)你運(yùn)行完所有的程序以及代碼，你的所有執(zhí)行過程、結(jié)果以及結(jié)論都會(huì)保存在這個(gè)文件當(dāng)中。后續(xù)你只要把這個(gè)文件分享給別人，別人就能看到你做的一系列操作。

4.?在command模式下，連續(xù)按兩次d就可以刪除這個(gè)段落。

5.?按下這個(gè)按鈕便可查看所有的指令，并且能夠看到在哪個(gè)模式下能夠執(zhí)行的指令。

1.Tensorflow安裝：

CPU版本：conda install tensorflow

GPU版本：conda install tensorflow-gpu

2.Keras安裝：conda install keras

1.Tensorflow是目前最熱門的深度學(xué)習(xí)框架，且官方支持Keras。

2.Anaconda安裝：

1）windows、Mac OS、Linux都已支持Tensorflow

2）Windows用戶只能使用Python3.5+（64bit）

3)有GPU可以安裝帶GPU版本的，沒有GPU就安裝CPU版本的

4）安裝Anaconda，pip版本大于8.1

1.總的來說，Keras是目前排名最高的、非框架的深度學(xué)習(xí)庫。Keras是基于其他其他深度學(xué)習(xí)庫之上的開發(fā)的一套高層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API。打個(gè)比方，Tensorflow或者Theano是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巨人，那么Keras就是站在巨人肩膀上的人。Keras最初是由谷歌工程師開發(fā)，原因是幫助在Theano上進(jìn)行快速的原型開發(fā)，用業(yè)內(nèi)評(píng)價(jià)來說，Theano是一個(gè)功能非常強(qiáng)大但也是使用非常繁瑣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架。因此使用Keras可以大大簡化開發(fā)流程。而在Tensorflow上也有相同的問題。要想學(xué)習(xí)Tensorflow,就要先學(xué)習(xí)谷歌的一套編程范式，像計(jì)算圖、會(huì)話、張量的一些概念。因此谷歌工程師決定把Keras擴(kuò)展到Tensorflow上，并且最近Tensorflow決定把Keras作為它的軟件庫進(jìn)行提供。Keras被認(rèn)為是構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的未來，幾行代碼就可以比原生的Tensorflow實(shí)現(xiàn)更多的功能?，F(xiàn)在，越來越多的框架為Keras提供支持。

2.Keras的特點(diǎn)：

1）高層API：

Keras由純Python編寫而成。以Tesorflow、Theano、CNTK、DeepLearning4j（基于Java語言的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具包，使用Keras構(gòu)建的模型可以直接導(dǎo)入到DeepLearning4j，從而可以在Java中使用）為后端。

（說明同一行代碼只要對(duì)執(zhí)行的后臺(tái)進(jìn)行修改，便能運(yùn)行在不同的框架下面。）

2）用戶友好：

Keras是為人類而不是天頂星人設(shè)計(jì)的API。Keras的作者在谷歌工作，Keras已經(jīng)成為Tensorflow的官方API。

（使用Tensorflow編寫的代碼如果使用Keras實(shí)現(xiàn)通?？梢詫⒋a量縮小到原來的三分之一）

3）模塊性：

網(wǎng)絡(luò)層、損失函數(shù)、優(yōu)化器、激活函數(shù)、正則化方法（各模塊之間相互獨(dú)立）

4）默認(rèn)參數(shù)：

默認(rèn)參數(shù)有研究支持。

5）產(chǎn)品原型發(fā)布：

IOS、Android、Python網(wǎng)頁應(yīng)用后端、JVM、樹莓派Raspberry Pi

以上特性說明Keras基于快速實(shí)驗(yàn)而生，將idea迅速轉(zhuǎn)化為成果。

1.

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):

1.?在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)的作用是能夠給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加入一些非線性的因素，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以更好地解決較為復(fù)雜的問題。如果沒有激活函數(shù)，那么感知機(jī)以及感知機(jī)疊加形成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也沒有辦法產(chǎn)生非線性。

因此，在現(xiàn)實(shí)的復(fù)雜問題中，必須引入非線性因素提高模型的表達(dá)能力。

2.?通過sigmoid函數(shù)，線性網(wǎng)絡(luò)可以組成邏輯回歸或者多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

3.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與激活函數(shù)：

1.?最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——感知器

?

那么計(jì)算機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是不是通過大量的感知器通過數(shù)值交流的一個(gè)網(wǎng)絡(luò)呢？

2.?感知器的數(shù)學(xué)模型：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搭建就是通過構(gòu)造下面的數(shù)學(xué)表達(dá)式，通過求解它的權(quán)重系數(shù)和偏置值來達(dá)到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。

?

感知器是一個(gè)相當(dāng)簡單的模型，但是它的作用非常大。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中，它的作用可以近似理解為磚塊對(duì)于房屋建造的作用。同時(shí)，它也有很多的發(fā)展空間。既可以通過損失函數(shù)發(fā)展成為支持向量機(jī)，也可以通過堆疊發(fā)展成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

1.子集關(guān)系及出現(xiàn)順序：

2.?深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)在近幾年才被大規(guī)模應(yīng)用，但它的前身人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在1960年被發(fā)明出來，但是到2010年才找到了比較好的訓(xùn)練方法。除此之外，大數(shù)據(jù)的興起及GPU并行計(jì)算的出現(xiàn)，在帶來海量計(jì)算力的同時(shí)，也帶來了海量數(shù)據(jù)，這才使得無法獲得足夠數(shù)據(jù)量和計(jì)算力的深度學(xué)習(xí)成為了可能。由此可見，深度學(xué)習(xí)的興起和大規(guī)模應(yīng)用是由于算法、數(shù)據(jù)和計(jì)算能力的綜合突破才使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能顯著提高，并且已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域得到了突破。像是廣告的精準(zhǔn)投放，自動(dòng)駕駛、語音識(shí)別、影像識(shí)別等領(lǐng)域。當(dāng)前深度學(xué)習(xí)的發(fā)展方向除了在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上疊加深度而形成的深度網(wǎng)絡(luò)之外，更是提出了卷積計(jì)算的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和引入時(shí)序模式的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這都將原本只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓展到了非結(jié)構(gòu)化的文字、圖像和語音，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場景更加廣闊。

3.?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很大程度上借鑒了人腦的分層認(rèn)知結(jié)構(gòu)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父Yann LeCun說他在發(fā)明卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候借鑒了人腦的視覺處理部分。