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有没有前辈，能不能教下，如何用 keras 搭建一个模型，例如
x=[[2022, 12, 31]] x.shape = (-1, 3) y=[[6]] y.shape = (-1, 1)
x 对应日期，y 对应星期几，生成从 1000 年到 2021 年所有的日期对应的周几进行训练，这种模型要如何搭建？
我用了 Dense(64, activation='relu', input_shape=(3,)) Dense(64, activation='relu') Dense(1) 模型训练，并不能得到一个很好的结果。 刚入门，希望有前辈能给一点提示。
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1 idblife 2022 年 4 月 3 日有时候挺服搞机器学习的 |
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2 licsber 2022 年 4 月 3 日推荐知乎镜像问题：如何用深度学习判断某数是否是 2 的倍数？ |
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3 jdhao 2022 年 4 月 3 日 via Android这个还需要模型吗，这都是固定算法可以算出来的 |
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4 omegatheta 2022 年 4 月 3 日 via Android你把你的输入二进制化可能还好点 |
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5 Jooooooooo 2022 年 4 月 3 日? 一个 O(1) 的公式咋还扯上机器学习了? 这就好像你用机器学习学加法一样. 不如研究一下机器如何能"理解"加法的规则. |
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6 GRUNK 2022 年 4 月 3 日 via iPhone这个不是有公式可以直接算出来那一天是周几的吗 |
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7 ynkkdev 2022 年 4 月 3 日 1
补充一点：在一些计算机程序中，按照简单的算法直接反推公元 1 年 1 月 1 日，是星期一。 但是教皇格里戈八世在 1582 年 2 月 24 日颁布法令，永远抹去了 1582 年 10 月 5 日到 1582 年 10 月 14 日。历史上从来不曾有过这 10 天。1582 年 10 月 4 日是星期四，它的第二天是 1582 年 10 月 15 日星期五。 因此考虑到这 10 天的影响再去推算，公元元年 1 月 1 日就是星期六了。 这也是很多日历为什么显示公元元年 1 月 1 日是星期六 |
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8 zungmou 2022 年 4 月 3 日 via iPhone |
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18 ipwx 2022 年 4 月 3 日 2
ps 补充“特征工程”这个论点。 如何用神经网络学习奇偶判定？直接放进去一个数是不行的，因为机器学习模型在这个问题上，任何超出训练集范围的数都是“训练分布外的数据”，不能得到有意义的输出。 正确的方法是比如，转换成二进制，拆成若干 0/1 串。。。。那恭喜你，正确答案就是看最低位的。这个机器学习能学到。但是已经转换成二进制了，那和直接写出奇偶判定的程序，也差别不大了。 当然你也可以转换成四进制、八进制，十进制，六进制。这几个进制对于奇偶判定的问题都比较 easy 。若是转换为三进制、五进制，多看几位应当也能搞定。这就是机器学习和人做奇偶判定程序有区别的地方了，人的话必须先二进制，然后才能给答案，第一步特征工程必须非常精确。但是机器学习的话，稍微有点偏差，给个 X 进制，也能凑合着学出来。所以它比普通的程序算法要稍微“智能”那么一点。 |
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19 misdake 2022 年 4 月 4 日神经网络很难做取模运算吧。可以试试输入二进制化后的一堆 0 和 1 ，输出改成分类而不是直接输出 1 个数字。 |
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20 daweii 2022 年 4 月 4 日如果不怎么在乎实现难度的话可以考虑把年月日转换成 embedding 输入。 |
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21 mxT52CRuqR6o5 2022 年 4 月 4 日 via Android虽然在工业实践上不该这么做，但在学术上研究这些问题是有意义的 |
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22 ted2011 2022 年 4 月 4 日我记得 莫烦 有个类似的例子, 但一下找不到了, 你找找看 |
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28 RuiCBai 2022 年 4 月 4 日 via Android可以的！ 先可以根据这个公式生成大量样本，然后再训练。需要注意的是，不要使用 1582 年之前的日期，因为这样 样本可能不满足同分布 了，就会导致效果很差。 |
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