标签：10 00 plt 140 18 train 实训 2022 images

9:00-10:00   -35

 

 

预测：行，实际：列 

FN：实际yes预测no，得病没检测出

召回率：TP/P

 

 

 

精度：140/(140+20)=0.857

召回率:140/170=0.8235

准确率:(140+10)/200=0.75

数据变换：规范化

最小-最大规范化

Z-   规范化

 

 

 

 10:00-11:00  -36

 

 

 

 

 

 

 

 

 

sssssssssssssssssssssssssssssssssreasjZe4

 

 

 14:00-15:00   -38

深度学习神经网络

最简单的全连接神经网络DNN

 

 

 

 

 

 

 

 

 

15：00-16：00   -39

 from keras.datasets import mnist 

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

train_images.shape

 

训练集有 60000张28*28的照片

digit = train_images[0]

import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(digit, cmap=plt.cm.binary)

plt.show()

 

 16：00-17：00   -40

 

 

 

 

 全连接Danse,要求2维张量

 

 

 

 

 

 

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来源： https://www.cnblogs.com/zhao123-456/p/16491433.html

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