明年一月股票价格属于逻辑回归问题吗

Scikit-learn

Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy

2Pylearn2

Pylearn是一个让机器学习研究简单化的基于Theano的库程序。

3NuPIC

NuPIC是一个以HTM学习算法为工具的机器智能。HTM是皮层的精确计算方法。HTM的核心是基于时间的持续学习算法和储存和撤销的时空模式。NuPIC适合于各种各样的问题,尤其是检测异常和预测的流数据来源。

4 Nilearn

Nilearn 是一个能够快速统计学习神经影像数据的Python模块。它利用Python语言中的scikit-learn 工具箱和一些进行预测建模，分类，解码，连通性分析的应用程序来进行多元的统计。

5PyBrain

Pybrain是基于Python语言强化学习，人工智能，神经网络库的简称。 它的目标是提供灵活、容易使用并且强大的机器学习算法和进行各种各样的预定义的环境中测试来比较你的算法。

6Pattern

Pattern 是Python语言下的一个网络挖掘模块。它为数据挖掘，自然语言处理，网络分析和机器学习提供工具。它支持向量空间模型、聚类、支持向量机和感知机并且用KNN分类法进行分类。

7Fuel

Fuel为你的机器学习模型提供数据。他有一个共享如MNIST, CIFAR-10 (数据集), Google’s One Billion Words (文字)这类数据集的接口。你使用他来通过很多种的方式来替代自己的数据。

8Bob

Bob是一个的信号处理和机器学习的工具。它的工具箱是用Python和C++语言共同编写的，它的设计目的是变得更加高效并且减少开发时间，它是由处理图像工具,音频和处理、机器学习和模式识别的大量包构成的。

9Skdata

Skdata是机器学习和统计的数据集的库程序。这个模块对于玩具问题，流行的计算机视觉和自然语言的数据集提供标准的Python语言的使用。

10MILK

MILK是Python语言下的机器学习工具包。它主要是在很多可得到的分类比如SVMS,K-NN,随机森林，决策树中使用监督分类法。 它还执行特征选择。 这些分类器在许多方面相结合,可以形成不同的例如无监督学习、密切关系金传播和由MILK支持的K-means聚类等分类系统。

11IEPY

IEPY是一个专注于关系抽取的开源性信息抽取工具。它主要针对的是需要对大型数据集进行信息提取的用户和想要尝试新的算法的科学家。

12Quepy

Quepy是通过改变自然语言问题从而在数据库查询语言中进行查询的一个Python框架。他可以简单的被定义为在自然语言和数据库查询中不同类型的问题。所以，你不用编码就可以建立你自己的一个用自然语言进入你的数据库的系统。

现在Quepy提供对于Sparql和MQL查询语言的支持。并且计划将它延伸到其他的数据库查询语言。

13Hebel

Hebel是在Python语言中对于神经网络的深度学习的一个库程序，它使用的是通过PyCUDA来进行GPU和CUDA的加速。它是最重要的神经网络模型的类型的工具而且能提供一些不同的活动函数的激活功能，例如动力，涅斯捷罗夫动力，信号丢失和停止法。

14mlxtend

它是一个由有用的工具和日常数据科学任务的扩展组成的一个库程序。

15nolearn

这个程序包容纳了大量能对你完成机器学习任务有帮助的实用程序模块。其中大量的模块和scikit-learn一起工作，其它的通常更有用。

16Ramp

Ramp是一个在Python语言下制定机器学习中加快原型设计的解决方案的库程序。他是一个轻型的pandas-based机器学习中可插入的框架，它现存的Python语言下的机器学习和统计工具（比如scikit-learn,rpy2等）Ramp提供了一个简单的声明性语法探索功能从而能够快速有效地实施算法和转换。

17Feature Forge

这一系列工具通过与scikit-learn兼容的API，来创建和测试机器学习功能。

这个库程序提供了一组工具，它会让你在许多机器学习程序使用中很受用。当你使用scikit-learn这个工具时，你会感觉到受到了很大的帮助。（虽然这只能在你有不同的算法时起作用。）

18REP

REP是以一种和谐、可再生的方式为指挥数据移动驱动所提供的一种环境。

它有一个统一的分类器包装来提供各种各样的 *** 作，例如TMVA, Sklearn, XGBoost, uBoost等等。并且它可以在一个群体以平行的方式训练分类器。同时它也提供了一个交互式的情节。

19Python 学习机器样品

用的机器学习建造的简单收集。

20Python-ELM

这是一个在Python语言下基于scikit-learn的极端学习机器的实现。

在计算交叉熵之前，通常要用到softmax层来计算结果的概率分布。因为softmax层并不会改变最终的分类结果（排序），所以，tensorflow将softmax层与交叉熵函数进行封装，形成一个函数方便计算：tfnnsoftmax_cross_entropy_with_logits（logits= , labels=）。

为了加速计算过程，针对只有一个正确答案（例如MNIST识别）的分类问题，tensorflow提供了tfnnsparse_softmax_cross_entropy_with_logits（logits= , labels=）。

两个函数虽然功能类似，但是其参数labels有明显区别。tfnnsoftmax_cross_entropy_with_logits（）中的logits和labels的shape都是[batch_size, num_classes]，而tfnnsparse_softmax_cross_entropy_with_logits（）中的labels是稀疏表示的，是 [0，num_classes）中的一个数值，代表正确分类结果。即sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 直接用标签计算交叉熵，而 softmax_cross_entropy_with_logits 是标签的onehot向量参与计算。softmax_cross_entropy_with_logits 的 labels 是 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 的 labels 的一个独热版本（one hot version）。

PS:交叉熵是的log是ln

在Nature上发表了文章。

根据美国《自然》杂志上发表文章介绍，清华大学微电子所等机构在Nature上发表文章，展示了他们完全基于硬件的卷积神经网络（CNN）实现。他们构建的基于忆阻器的五层CNN在MNIST手写数字识别任务中实现了9619%的准确率，为大幅提升CNN效率提供了可行的解决方案。

清华大学的前身清华学堂始建于1911年，清华大学（TsinghuaUniversity），简称“清华”，位于北京市，是中华人民共和国教育部直属的全国重点大学。

你虽然在train（）函数中将

learning_rate

设为了全局变量，但是你在

train_step

=

tftrainGradientDescentOptimizer(learning_rate)minimize(loss,

global_step=global_step)

这条语句执行前并没有调用train（）函数，你那条将learning_rate

设置为全局变量的语句相当于没有执行，所以会报错。

解决方案就是在之前调用一下train（）函数，然后再执行该语句。

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