gen_sample_by_captcha.py 生成验证码图片 sample.py 配置文件 verify_and_split_data.py train_model_v2.py 训练模型，训练过程中同时输出训练集和验证集的准确率 训练结果 test_batch.py 批量验证 程序结果 封装识别 ...
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2019-04-16 15:58:37
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一：所在包 from sklearn.preprocessing import StandardScaler。 二：步骤 a.将训练集进行fit操作 b.在将训练集进行transform操作，得到均值为0，方差为1的数据集。 c.对测试集进行transform操作，但是不需要在进行fit，应使用训练 ...
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2019-04-10 13:22:01
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主要用到 sklearn.model_selection包下的GridSearchCV类。 总共分为几步： a.创建训练集和测试集 b.创建最优参数字典 c.构建GridSearchCV对象 d.进行数据训练 e.得出最优超参数 a.创建训练集和测试集 b.创建最优参数字典 c.构建GridSear ...
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2019-04-07 15:42:43
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优化KNN。将模型识别出的正样本进行人工识别将其按一定规律添加到训练集中，希望是的KNN对超空间的划分变得准确一些。新样本点在KNN算法中对超空间划分的作用好像在对识别边界进行雕刻，如何雕刻是最有效（速度快、可行）的方法呢?这使我想起了雕刻接骨木的时候两刀（或三刀）切下一块的方法：第一刀平行xoz平 ...
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2019-04-05 18:25:02
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转自：https://blog.csdn.net/l8947943/article/details/80328721 training set：训练集是用来训练模型的。遵循训练集大，开发，测试集小的特点，占了所有数据的绝大部分。 development set：用来对训练集训练出来的模型进行测试，通 ...
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2019-03-25 22:04:24
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ip install gensim安装好库后，即可导入使用： 1、训练模型定义 参数解释： 0.sentences是训练所需语料，可通过以下方式进行加载 此处训练集的格式为英文文本或分好词的中文文本 1.sg=1是skip-gram算法，对低频词敏感；默认sg=0为CBOW算法。 2.size是输出 ...
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2019-03-24 17:32:09
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1. 过拟合 欠拟合 过拟合：在训练集（training set）上表现好，但是在测试集上效果差，也就是说在已知的数据集合中非常好，但是在添加一些新的数据进来训练效果就会差很多，造成这样的原因是考虑影响因素太多，超出自变量的维度过于多了； 欠拟合：模型拟合不够，在训练集（training set）上 ...
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2019-03-23 13:12:23
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一、前言 训练集、验证集和测试集这三个名词在机器学习领域极其常见，但很多人并不是特别清楚，尤其是后两个经常被人混用。 在有监督(supervise)的机器学习中，数据集常被分成2~3个，即：训练集(train set)，验证集(validation set)，测试集(test set)。 二、训练集 ...
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2019-03-17 12:14:46
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博客主要结构 1. 如何在ubuntu18.04上安装yolo 2 .如何配置yolov3 3 .如何制作自己的训练集测试集 4 .如何在自己的数据集上运行yolov3 1. 在ubuntu18.04下安装yolov3 安装darknet 按ctrl+atl+t 打开终端， 并在终端下依次输入以下命 ...
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2019-03-14 00:34:48
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· 交叉检验 核心思想是通过保留一部份训练集数据作为检验集来估计真实检验集的错误率与模型拟合效果。常用的有留一法、K折交叉验证 偏差方差权衡：使用的训练集数据越多，估计偏差越小，方差越大（相关性越高的方差越大） · 统计量：样本X1,…,Xn的函数g(X1,…,Xn)是一个统计量。所有对总体的估计都 ...
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2019-03-05 17:00:21
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