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python量化损失函数的简单介绍( 二 )

IT技术模型


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整合并完成一个实例
既然我们已经有了包括前向传播和反向传播的完整 Python 代码，那么就将其应用到一个例子上看看它是如何工作的吧 。
神经网络可以通过学习得到函数的权重 。而我们仅靠观察是不太可能得到函数的权重的 。
让我们训练神经网络进行 1500 次迭代，看看会发生什么 。注意观察下面每次迭代的损失函数，我们可以清楚地看到损失函数单调递减到最小值 。这与我们之前介绍的梯度下降法一致 。
让我们看看经过 1500 次迭代后的神经网络的最终预测结果：
经过 1500 次迭代训练后的预测结果
我们成功了!我们应用前向和方向传播算法成功的训练了神经网络并且预测结果收敛于真实值 。
注意预测值和真实值之间存在细微的误差是允许的 。这样可以防止模型过拟合并且使得神经网络对于未知数据有着更强的泛化能力 。
下一步是什么?
幸运的是我们的学习之旅还没有结束，仍然有很多关于神经网络和深度学习的内容需要学习 。例如：
? 除了 Sigmoid 以外 ， 还可以用哪些激活函数
? 在训练网络的时候应用学习率
? 在面对图像分类任务的时候使用卷积神经网络
我很快会写更多关于这个主题的内容 ， 敬请期待!
最后的想法
我自己也从零开始写了很多神经网络的代码
虽然可以使用诸如 Tensorflow 和 Keras 这样的深度学习框架方便的搭建深层网络而不需要完全理解其内部工作原理 。但是我觉得对于有追求的数据科学家来说，理解内部原理是非常有益的 。
这种练习对我自己来说已成成为重要的时间投入，希望也能对你有所帮助
python 离散型数据怎么量化python 离散型数据量化的方法可以采用变量转换方法来解决，分类数据和连续数据需要参与模型计算，并且通常会转换为数值数据 。
当然，某些算法允许这些数据直接参与计算，例如分类算法中的决策树和关联规则 。将非数字数据转换为数字数据的最佳方法是将所有类别或有序变量的范围从一列多值形式转换为仅包含真值的多列 。可以将True值传递给True，False或0、1 。这种符号转换方法有时称为真值转换 。
具体代码是：
import pandas as pddata = https://www.04ip.com/post/[.
['yellow', 'S', 10.1, 'class1'].
['red', 'M', 13.5, 'class1'].
['red', 'M', 15.1, 'class2'].
['blue', 'XL', 15.3, 'class2'.
df = pd.DataFrame(.
data,columns=['color', 'size', 'prize', 'class'].
python 离散型数据用连续数据处理的方法是：
1、等宽法：若数据区间为0~20，设置箱子个数为4个，则等宽法会将数据装入4个箱子：[0,5],(5,10],(10,15],(15,20]，并且可以设置每个箱子的名字，如1、2、3、4 。
等宽法缺点是分箱结果会受到最值影响 。并且需要人为指定箱子个数，比较依赖于经验 。分箱结果会直接影响后续分类、聚类的结果 。
2、等频法：等频法是指将一组数据分解成n个部分后，每个部分的记录数量是一样多的 。等频法常用pandas库中的qcut()函数进行处理 。
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