基于Keras机器学习库的分类预测-低调大师

基于Keras机器学习库的分类预测

2018-04-17 648

在前面的博文中，我们分享了《基于scikit-learn机器学习库的分类预测》，本文将分享Keras机器学习库的分类预测。

一旦你在Keras中选择好机器学习模型，就可以用它来预测新的数据实例。初学者经常会有这样的疑问：

如何在Keras中用我自己的模型进行预测？

在本教程中，你将会发现如何在Keras Python库的机器学习模型进行分类和回归预测。文章结构如下：

1.如何构建一个模型，为预测做好准备。

2.如何在Keras库中进行类别和概率预测。

3.如何在Keras库中进行回归预测。

一、构建一个模型

在进行预测之前，你必须训练一个最终模型。你可以使用k-fold交叉验证或训练/测试数据，对模型进行训练。这样做的目的就是为了评估模型在样本外数据上的表现及其性能，比如新的数据。

你可以在这里了解更多关于如何训练最终模型

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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/582510

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Java 线程池原理分析

1.简介线程池可以简单看做是一组线程的集合，通过使用线程池，我们可以方便的复用线程，避免了频繁创建和销毁线程所带来的开销。在应用上，线程池可应用在后端相关服务中。比如 Web 服务器，数据库服务器等。以 Web 服务器为例，假如 Web 服务器会收到大量短时的 HTTP 请求，如果此时我们简单的为每个 HTTP 请求创建一个处理线程，那么服务器的资源将会很快被耗尽。当然我们也可以自己去管理并复用已创建的线程，以限制资源的消耗量，但这样会使用程序的逻辑变复杂。好在，幸运的是，我们不必那样做。在 JDK 1.5 中，官方已经提供了强大的线程池工具类。通过使用这些工具类，我们可以用低廉的代价使用多线程技术。线程池作为 Java 并发重要的工具类，在会用的基础上，我觉得很有必要去学习一下线程池的相关原理。毕竟线程池除了要管理线程，还要管理任务，同时还要具备统计功能。所以多了解一点，还是可以扩充眼界的，同时也可以更为熟悉线程池技术。 2.继承体系线程池所涉及到的接口和类并不是很多，其继承体系也相对简单。相关继承关系如下：如上图，最顶层的接口 Executor 仅声明了一个方法execut...

2018-04-18

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1、fopen() fwrite() fclose() fiel_put_contents 1）fopen($path,'xx') 打开一个文件xx = r 是以只读的方式打开并将指针指向头部xx = r+ 读写方式打开xx = w 写入方式，并清空文件内容，指针执行头部，不存在则创建xx = w+ 读写方式，后面同上xx = a 写入方式并将指针执行头部，但是写入会覆盖之前存在内容，如果不存在则创建xx = a+ 读写方式，其他同上2）fwrite($handle,content) 向文件中写入文字3）flcose($path) 关闭文件4）file_put_contents('file',content) 向文件中写入内容应用场景：做文件的缓存以及做网站的日志记录等 2、fread() feof() fgets() fgetss() fgetc() file_get_contents() file() 1）fread($handle,$size) 从一个文件中获取指定字节大写的内容2）feof($handle) 判断指针是否已经到达尾部3）fgets() 从文件中读取一行4）fg...

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