用神經網路做的簡單的二分類

這兩周學習了深度學習的基礎知識，大概看了下bp，cnn，rnn的基本原理和概念，又用了幾個小時時間(白天要上班只能晚上學習)簡單看了下keras文件，建立了乙個非常簡單的神經網路模型。

這個模型是簡單的二分類模型（小白中的小白），當輸入》25是輸出1，否則輸出0.

這裡是需要匯入的庫：

from keras.models import sequential

from keras.layers import dense,activation
from keras import regularizers
from keras.optimizers import sgd
from keras.models import load_model
import numpy as np
import pandas as pd

def

datagererate
(x):
'''x,list;根據x產生x^2,x**2>25為1，<=25為0
返回sx,label,numpy格式'''
x_pow = list(map(lambda x:x**2,x))
data = pd.dataframe(x_pow,columns=['value'])
data_select = data['value']>25
data['label'] = data_select.values
return data['value'].values,data['label'].values

def

train_and_test
(x_train,label,x_test):
''' x_train為樣本資料，label為樣本標籤，x_test為要**的樣本
'''model = sequential()
model.add(dense(32,input_dim=1)) #建立輸入層，一維資料
model.add(activation('relu')) #啟用函式採用relu
model.add(dense(32,b_regularizer=l2(0.001))) #第二層32個單元，對係數b進行正則化
model.add(dense(32))
model.add(activation('relu'))
model.add(dense(1)) #輸出層
model.add(activation('sigmoid'))
sgd = sgd(lr=0.01, decay=1e-5, momentum=0.9, nesterov=true) #採用隨機梯度下降引數
model.compile(optimizer=sgd,
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train,label,nb_epoch=30,batch_size=5) #編譯
data_predict = model.predict_classes(x_test) #**
(m,n) = data_predict.shape
data_out = pd.dataframe(x_test,columns=['values'])
data_out['label'] = data_predict.reshape(n,m)[0] 
return data_out #輸出資料和標籤

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