Ich interessiere mich für maschinelles Lernen, wie würde ich mein erstes neuronales Netzwerk herstellen?
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Ähnlichkeitspunktberechnung. Modell: GPT-4 chrisgraphix@gmail.com Ich suche nach einer Methode, um zu berechnen, wie ähnlich jede Zahl ist im Vergleich zu jeder anderen Zahl in einem Satz. Hier ist ein Beispiel: [61, 62, 59, 60, 63, 62, 58] würde eine hohe "Ähnlichkeitspunktzahl", wo als [12, 96, 71, 66, 108, 23, 5, 59] eine niedrige "Ähnlichkeitspunktzahl" haben würde. Gibt es einen Begriff dafür, und wie würde ich es berechnen? Ja, es gibt einen Begriff dafür. Das Konzept, nach dem Sie suchen, wird als "Varianz" oder "Standardabweichung" inStatistik. Varianz misst die Verteilung von Zahlen in einem Datensatz, während Standardabweichung die Quadratwurzel der Varianz ist. Eine niedrigere Varianz oder Standardabweichung bedeutet, dass die Zahlen ähnlicher sind, während eine höhere Varianz oder Standardabweichung zeigt, dass die Zahlen weniger ähnlich sind. Um die Varianz zu berechnen, folgen Sie diesen Schritten: Berechnen Sie den Mittelwert (Durchschnitt) des Datensatzes. Subtrahieren Sie den Mittelwert von jeder Zahl im Datensatz und quadrieren Sie das Ergebnis. Berechnen Sie den Durchschnitt dieser QuadratDifferenzen. Das Ergebnis ist die Varianz. Um die Standardabweichung zu erhalten, nehmen Sie einfach die Quadratwurzel der Varianz. Betrachten wir zum Beispiel den ersten Datensatz, den Sie zur Verfügung gestellt haben: [61, 62, 59, 60, 63, 62, 58] Berechnen Sie den Mittelwert: (61 + 62 + 59 + 60 + 63 + 62 + 58) / 7. 60.71 Subtrahieren Sie den Mittelwert von jeder Zahl und Quadrat das Ergebnis: [(61 - 60.71)^2, (62 - 60.71)^2, ..., (58 - 60.71)^2] Berechnen Sie den Durchschnitt dieser Quadratdifferenzen: (0.081, 1.681, 2.881, 0.49, 5.29, 1.681, 7.29) / 7 ∧ 2.49variance ist etwa 2.49. Um die Standardabweichung zu finden, nehmen Sie einfach die Quadratwurzel der Varianz: √2.49 备 1.58 Wiederholen Sie den Prozess für den zweiten Datensatz, und Sie werden feststellen, dass die Standardabweichung größer ist, was auf eine niedrigere chrisgraphix@gmail.com andeutet, dass ich mich für maschinelles Lernen interessiere, wie würde ich mein erstes neuronales Netzwerk machen, das Ihr erstes neuronales Netzwerk zu einem spannenden Lernerlebnis machen kann. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, die Ihnen hilft, loszulegen: Wählen Sie eine Programmierspracheund Bibliothek: Python ist eine beliebte Wahl aufgrund seiner Lesbarkeit und umfangreichen Bibliotheken. Für die Schaffung neuronaler Netzwerke gehören beliebte Bibliotheken TensorFlow, Keras (die jetzt Teil von TensorFlow ist) und PyTorch. Lernen Sie die Grundlagen der gewählten Bibliothek: Machen Sie sich mit der Syntax, Funktionen und grundlegenden Operationen der Bibliothek vertraut. Gehen Sie durch die offizielle Dokumentation und Tutorials. Wählen Sie ein Problem und einen Datensatz: Wählen Sie ein einfaches Problem zu lösen, wie Bildklassifizierung, Stimmungsanalyse, oderRegression. Finden Sie einen relevanten Datensatz, um Ihr neuronales Netzwerk zu trainieren und zu testen. Beliebte Datensätze für Anfänger sind MNIST (handgeschriebene Ziffern), CIFAR-10 (kleine Bilder von Objekten) und der Iris-Datensatz (Blumenklassifikation). Vorverarbeitung der Daten: Reinigen und Vorverarbeitung der Daten, um es für das Training geeignet zu machen. Dies kann die Normalisierung numerischer Daten, die Kodierung kategorischer Daten und die Aufteilung des Datensatzes in Trainings- und Testsätze umfassen. Aufbau des neuronalen Netzwerks: Definieren Sie die Struktur Ihres neuronalen Netzwerks.Netzwerk, einschließlich der Anzahl der Schichten, Neuronen pro Schicht, Aktivierungsfunktionen und Input/Output-Formen. Für Ihr erstes neuronales Netzwerk sollten Sie zunächst mit einem einfachen Feedforward-Netzwerk oder einem kleinen konvolutionären neuronalen Netzwerk (für die Bildklassifikation) beginnen. Kompilieren Sie das Modell: Geben Sie die Verlustfunktion, Optimierer und Auswertungsmetriken für Ihr neuronales Netzwerk an. Diese hängen von dem Problem ab, das Sie zu lösen versuchen (z.B. Categorical_crossentropy für die Klassifizierung oder mean_squared_error fürRegression). Trainieren Sie das Modell: Passen Sie das Modell mit den Funktionen der Bibliothek an Ihre Trainingsdaten an. Sie müssen die Anzahl der Epochen (Literationen durch den gesamten Datensatz) und die Batchgröße (Anzahl der auf einmal verarbeiteten Proben) angeben. Bewerten Sie das Modell: Testen Sie die Leistung Ihres geschulten neuronalen Netzwerks am Testsatz. Analysieren Sie die Ergebnisse, um die Genauigkeit, Präzision, Rückruf oder andere relevante Metriken zu bestimmen. Feinabstimmung des Modells: Wenn die Leistung des Modells nicht zufriedenstellend ist, passen Sie dieHyperparameter, Netzwerkarchitektur oder Preprocessing-Techniken und Retrain des Modells. Speichern und implementieren Sie das Modell: Sobald Sie mit der Leistung des Modells zufrieden sind, speichern Sie das trainierte Modell und implementieren Sie es, um Vorhersagen auf neue, unsichtbare Daten zu machen. Denken Sie daran, neuronale Netzwerke ist ein iterativer Prozess, und es kann einige Test-und Fehler, um zufrieden stellende Ergebnisse zu erzielen. Zögern Sie nicht, Online-Ressourcen, Tutorials und Foren zu konsultieren, um tiefere Einblicke zu gewinnen und Probleme zu beheben.
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Ich weiß nicht, wie ich diese Frage beantworten soll
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