Pylearn2是一个基于Theano的机器学习库，它的大部分功能是基于Theano顶层实现的。这意味着用户可以用数学表达式去编写Pylearn2插件（新模型、算法等），Theano不仅会帮助用户优化这些表达式，并且将这些表达式编译到CPU或者GPU中。
功能特性
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研究人员可以添加他们所需要的功能。我们避免提前设置过多自上而下的计划，这样容易导致用户难以使用。
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一个实现高效科学实验的机器学习工具箱。
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LISA实验室发布的所有模型/算法都应该在Pylearn2中具有引用说明。
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Pylearn2可能会引用其他库，如scikit-learn。
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Pylearn2与scikit-learn的不同之处在于Pylearn2旨在提供极大的灵活性，使得研究人员可以自行实现任何事情。而scikit-learn旨在作为一个“黑箱”，即使用户对算法底层实现没有了解也可以输出实验结果。
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包括了矢量，图像，视频等数据集接口。
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一个针对普通MLP/RBM/SDA/卷积实验所有需要内容的小型框架。
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易于重复使用Pylearn2的子组件。
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使用Pylearn2库的一个子组件不会强制用户使用/学习使用所有其他子组件，用户可以自行选择。
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支持跨平台序列化学习模型。
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十分简单易用（蒙特利尔大学的IFT6266）。
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Pylearn2 需要先安装theano 1. 下载pylearn2-master,解压到site-packages。 下载链接：https://github.com/lisa-lab/pylearn2 2.在文件夹pylearn2-master中运行python setup.py build python setup.py dev
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官方文档： http://deeplearning.net/software/pylearn2/ http://blog.itpub.net/16582684/viewspace-1242503/ pylearn2说明： pylearn2包含了模型、学习算法和数据集三部分 Model：用来存储参数的，实现了很多成熟的模型，比如RBM，CNN,AUTOENCODER等，尤其是LISP实验室的pap
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Theano 新建环境。 进入Anaconda Prompt后， conda info -e（或者conda info --env或者conda env list）注释：查看已有环境； conda create -n GAN python=3.5，注释：-n后面跟着的是新建环境的名称（可以根据自己爱好自己定义，例如my_world，huanjing等），python=3.5是指定新建环境的pyth
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前言：学习第一步安装，折腾n天，终于装完了！！！激动！scikit-neuralnetwork，cuda什么的回想一下并不难装，最难的是版本的匹配问题。帖子写的很细致，我的问题都写进去了，我觉得看一遍我的帖子，对于安装很有帮助的（安装过程中甚至去改过lasagne等包的源码）。大家在安装的时候一定要仔细阅读官网那该的安装步骤，并且阅读帖子，这样才能保证安装问题少。我没用好anaconda3，直接用
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参考链接：http://deeplearning.net/software/pylearn2/#download-and-installation http://blog.csdn.net/lucktroy/article/details/9466369
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环境：Ubuntu 12.4 1. 首先下载训练数据 cd /u01/lisa/data/mnist wget http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz gunzip train-images-idx3-ubyte.gz wget http://yann.lecun.c
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Quick-start example pylearn2说明： pylearn2包含了模型、学习算法和数据集三部分 Model：用来存储参数的，实现了很多成熟的模型，比如RBM，CNN,AUTOENCODER等，尤其是LISP实验室的paper中的模型，它全都实现了的。 学习算法：调整Model中的参数的，并且还有别的功能，比如建立Monitor，来检测学习过程中的一些变化，比如精度曲线，里面有几
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Pylearn2是一个基于Theano的机器学习库 Pylearn2是一个基于Theano的机器学习库，它的大部分功能是基于Theano顶层实现的。这意味着用户可以用数学表达式去编写Pylearn2插件（新模型、算法等），Theano不仅会帮助用户优化这些表达式，并且将这些表达式编译到CPU或者GPU中。
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虽然我从没有主动地使用pylearn2，但由于历史原因，我觉得很有必要把它包括在这个列表里。 Pylearn2不仅仅是一般的机器学习库（地位类似于scikit-learn），也包含了深度学习算法的实现。 对于pylearn2我最大的担忧就是（在撰写本文时），它没有一个活跃的开发者。正因为如此，相比于像Keras和mxnet这样的有积极维护的库，推荐pylearn2我还有些犹豫。
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这就是Keras Keras是一个高层神经网络库，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择Keras： 简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性） 支持CNN和RNN，或二者的结合 支持任意的链接方案（包括多输入和多输出训练） 无缝CPU和GPU切换
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偏差与方差 《机器学习》 2.5 偏差与方差 - 周志华 偏差与方差分别是用于衡量一个模型泛化误差的两个方面； 模型的偏差，指的是模型预测的期望值与真实值之间的差； 模型的方差，指的是模型预测的期望值与预测值之间的差平方和； 在监督学习中，模型的泛化误差可分解为偏差、方差与噪声之和。 偏差用于描述模型的拟合能力； 方差用于描述模型的稳定性。 导致偏差和方差的原因 偏差通常是由于我们对学习算法做了错
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机器学习 概述 机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义，它为了把无序的数据转换成有用的信息。是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及
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机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义，它为了把无序的数据转换成有用的信息。
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本文向大家介绍基于Python和Scikit-Learn的机器学习探索，包括了基于Python和Scikit-Learn的机器学习探索的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 你好，%用户名%！ 我叫Alex，我在机器学习和网络图分析（主要是理论）有所涉猎。我同时在为一家俄罗斯移动运营商开发大数据产品。这是我第一次在网上写文章，不喜勿喷。 现在，很多人想开发高效的算法以及参加机器学习的竞赛。所以他
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随着 AlphaGo 在人机大战中一举成名，关于机器学习的研究开始广受关注，数据科学家也一跃成为 21世纪最性感的职业。关于机器学习和神经网络的广泛应用虽然兴起不久，但是对这两个密切关联的领域的研究其实已经持续了好几十年，早已形成了系统化的知识体系。对于想要踏入机器学习领域的初学者而言，理论知识的获取并非难事。
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机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
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机器学习即Machine Learning，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。目的是让计算机模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断完善自身的性能。简单来讲，机器学习就是人们通过提供大量的相关数据来训练机器。