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import { AngularFireModule } from 'angularfire2';
import { firebaseConfig } from '../environment';
import { AngularFireDatabaseModule } from 'angularfire2/database';
import { AngularFireAuthModule } from 'angularfire2/auth';



// imports: [　の中に、以下を挿入。（一行前の最後にカンマも挿入）

    AngularFireModule.initializeApp(firebaseConfig), // imports firebase/app needed for everything

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%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

rng = np.random.RandomState(123)

d = 2     # データの次元
N = 10    # 各パターンのデータ数
mean = 5  # ニューロンが発火するデータの平均値

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%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

'''
データの生成
'''
rng = np.random.RandomState(123)

d = 2

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# (x1, y1), (x2, y2)を結ぶ線分のグラフ
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([x1, x2], [y1, y2], color='k', linestyle='-', linewidth=1)

# 例
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([-2, 7], [10.375, -4.67], color='k', linestyle='-', linewidth=1)
plt.xlim([-4,8])

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import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
from keras.optimizers import SGD
from keras.models import model_from_json

# モデルを読み込む
model = model_from_json(open('my_model34.json').read())

# 学習結果を読み込む

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# 3.5 多クラスロジスティック回帰 Keras 、モデルと学習結果の読み込みと予測

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
from keras.optimizers import SGD
from sklearn.utils import shuffle
from keras.models import model_from_json

# モデルを読み込む

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np.random.seed(0)  # 乱数シード

M = 2      # 入力データの次元
K = 3      # クラス数
n = 100    # クラスごとのデータ数
N = n * K  # 全データ数

'''
データの生成
'''

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# 3.6 perceptron, Keras, graph2

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
from keras.optimizers import SGD

np.random.seed(123)

'''

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# https://github.com/m0t0k1ch1/keras-sample/blob/master/mnist_mlp.py のEpoch数のみ変更
# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np
np.random.seed(20160715) # シード値を固定

from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation
from keras.utils import np_utils

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# fruit.py from http://qiita.com/hiroeorz@github/items/ecb39ed4042ebdc0a957

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Activation, Dense, Dropout
from keras.utils.np_utils import to_categorical
from keras.optimizers import Adagrad
from keras.optimizers import Adam
import numpy as np
from PIL import Image
import os