2018年9月6日
摘要：
当对 N 个主体中的每一个变量进行观测时，CORREL 工作表函数可计算两个测量变量之间的相关系数。（缺少任何主体的观测值将导致该主体在分析中被忽略。）当 N 个主体中的每一个均具备两个以上的测量变量时，相关系数分析工具则尤为有用。它会提供一个输出表格，即相关矩阵，显示应用到每对可能的测量变量的 C 阅读全文
posted @ 2018-09-06 20:44
蔡军帅
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当对 N 个主体中的每一个变量进行观测时，CORREL 工作表函数可计算两个测量变量之间的相关系数。（缺少任何主体的观测值将导致该主体在分析中被忽略。）当 N 个主体中的每一个均具备两个以上的测量变量时，相关系数... 阅读全文
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蔡军帅
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首先需要下载Keras，可以看到我用的是TensorFlow 的backend自己构建虚拟数据，x是-1到1之间的数，y为0.5*x+2，可视化出来 # -*- coding: utf-8 -*-import ... 阅读全文
posted @ 2018-09-06 20:34
蔡军帅
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首先需要下载Keras，可以看到我用的是TensorFlow 的backend 自己构建虚拟数据，x是-1到1之间的数，y为0.5*x+2，可视化出来 接下来搭建1层神经网络 最后，训练测试，输出结果 输出结果 阅读全文
posted @ 2018-09-06 20:34
蔡军帅
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posted @ 2018-09-06 12:16
蔡军帅
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蔡军帅
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此次我做的实验是二分类问题，输出precision，recall，accuracy，auc # -*- coding: utf-8 -*-#from sklearn.neighbors import... 阅读全文
posted @ 2018-09-06 11:29
蔡军帅
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此次我做的实验是二分类问题，输出precision，recall，accuracy，auc 输出混淆矩阵 全代码： 输出结果： 阅读全文
posted @ 2018-09-06 11:29
蔡军帅
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