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关于python损失函数代码的信息( 二 )

IT技术算法


#数据经过随机打乱shuffle=True 。verbose=1，训练过程中输出的信息，0、1、2三种方式都可以，无关紧要 。show_accuracy=True，训练时每一个epoch都输出accuracy 。
#validation_split=0.2，将20%的数据作为验证集 。
model.fit(data, label, batch_size=100, nb_epoch=10,shuffle=True,verbose=1,validation_split=0.2)
"""
#使用data augmentation的方法
#一些参数和调用的方法，请看文档
datagen = ImageDataGenerator(
featurewise_center=True, # set input mean to 0 over the dataset
samplewise_center=False, # set each sample mean to 0
featurewise_std_normalization=True, # divide inputs by std of the dataset
samplewise_std_normalization=False, # divide each input by its std
zca_whitening=False, # apply ZCA whitening
rotation_range=20, # randomly rotate images in the range (degrees, 0 to 180)
width_shift_range=0.2, # randomly shift images horizontally (fraction of total width)
height_shift_range=0.2, # randomly shift images vertically (fraction of total height)
horizontal_flip=True, # randomly flip images
vertical_flip=False) # randomly flip images
# compute quantities required for featurewise normalization
# (std, mean, and principal components if ZCA whitening is applied)
datagen.fit(data)
for e in range(nb_epoch):
print('-'*40)
print('Epoch', e)
print('-'*40)
print("Training...")
# batch train with realtime data augmentation
progbar = generic_utils.Progbar(data.shape[0])
for X_batch, Y_batch in datagen.flow(data, label):
loss,accuracy = model.train(X_batch, Y_batch,accuracy=True)
progbar.add(X_batch.shape[0], values=[("train loss", loss),("accuracy:", accuracy)] )
"""
交叉熵损失函数是什么？平滑函数 。
交叉熵损失函数python损失函数代码，也称为对数损失或者logistic损失 。当模型产生python损失函数代码了预测值之后，将对类别python损失函数代码的预测概率与真实值（由0或1组成）进行不比较，计算所产生python损失函数代码的损失，然后基于此损失设置对数形式的惩罚项 。
在神经网络中 ， 所使用的Softmax函数是连续可导函数，这使得可以计算出损失函数相对于神经网络中每个权重的导数（在《机器学习数学基础》中有对此的完整推导过程和案例，这样就可以相应地调整模型的权重以最小化损失函数 。
扩展资料：
注意事项：
当预测类别为二分类时 ， 交叉熵损失函数的计算公式如下图，其中y是真实类别（值为0或1），p是预测类别的概率（值为0~1之间的小数） 。
计算二分类的交叉熵损失函数的python代码如下图，其中esp是一个极小值，第五行代码clip的目的是保证预测概率的值在0~1之间 ， 输出的损失值数组求和后，就是损失函数最后的返回值 。
参考资料来源：百度百科-交叉熵
参考资料来源：百度百科-损失函数
python gradientboostingregressor可以做预测吗可以
最近项目中涉及基于Gradient Boosting Regression 算法拟合时间序列曲线的内容 ， 利用python机器学习包 scikit-learn 中的GradientBoostingRegressor完成
因此就学习了下Gradient Boosting算法，在这里分享下我的理解
Boosting 算法简介
Boosting算法，我理解的就是两个思想：
1）“三个臭皮匠顶个诸葛亮”，一堆弱分类器的组合就可以成为一个强分类器；
2）“知错能改 ， 善莫大焉”，不断地在错误中学习，迭代来降低犯错概率
当然，要理解好Boosting的思想，首先还是从弱学习算法和强学习算法来引入：
1）强学习算法：存在一个多项式时间的学习算法以识别一组概念，且识别的正确率很高；

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