Phân loại nhị phân

Nhập môn Deep Learning với Keras

Miguel Esteban

Data Scientist & Founder

Khi nào dùng phân loại nhị phân?

Nhập môn Deep Learning với Keras

Bộ dữ liệu của chúng ta

Nhập môn Deep Learning với Keras

Biểu đồ pairplot

import seaborn as sns

# Plot a pairplot
sns.pairplot(circles, hue="target")

Nhập môn Deep Learning với Keras

Nhập môn Deep Learning với Keras

Nhập môn Deep Learning với Keras

Nhập môn Deep Learning với Keras

Nhập môn Deep Learning với Keras

Nhập môn Deep Learning với Keras

Hàm sigmoid

Nhập môn Deep Learning với Keras

Hãy xây dựng mô hình

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# Instantiate a sequential model model = Sequential()

Nhập môn Deep Learning với Keras

Hãy xây dựng mô hình

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# Instantiate a sequential model model = Sequential()
# Add input and hidden layer model.add(Dense(4, input_shape=(2,), activation='tanh'))

Nhập môn Deep Learning với Keras

Hãy xây dựng mô hình

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# Instantiate a sequential model model = Sequential()
# Add input and hidden layer model.add(Dense(4, input_shape=(2,), activation='tanh'))
# Add output layer, use sigmoid model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

Nhập môn Deep Learning với Keras

Biên dịch, huấn luyện, dự đoán

# Compile model
model.compile(optimizer='sgd',
              loss='binary_crossentropy')

# Train model model.train(coordinates, labels, epochs=20)
# Predict with trained model preds = model.predict(coordinates)
Nhập môn Deep Learning với Keras

Nhập môn Deep Learning với Keras

Ayo berlatih!

Nhập môn Deep Learning với Keras

Preparing Video For Download...