train_test_split函数用于将矩阵随机划分为训练子集和测试子集，并返回划分好的训练集测试集样本和训练集测试集标签。 参数详解： X/ feature: 特征/自变量 y / label: 标签/因变量 train_size: 训练集数所占比例 test_size: 测试集数所占比例 ra ...
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2019-01-17 19:43:52
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原文链接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/validation/ 1- 检查您的直觉 将一个数据集划分为训练集和测试集。借助这种划分，可以对一个样本集进行训练，然后使用不同的样本集测试模型。工作流程如下： 在“调 ...
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2019-01-17 00:34:10
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原文链接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/training-and-test-sets 1- 拆分数据 可将单个数据集拆分为一个训练集和一个测试集。 训练集 - 用于训练模型的子集。 测试集 - 用于测试训练后模 ...
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2019-01-16 23:54:08
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一、构建自己的数据集 1、格式必须为jpg、jpeg或png。 2、在models/research/object_detection文件夹下创建images文件夹，在images文件夹下创建train和val两个文件夹，分别存放训练集图片和测试集图片。 3、下载labelImg目标检测标注工具 （ ...
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2019-01-15 21:06:25
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1.数据集的划分： 训练集（train）， 交叉验证集（dev）:用来选取最好的模型，选择最好的算法（需要验证的可能是很多个算法） 测试集（test）：用来评估 有时候不需要无偏估计的时候，就只需要训练集和验证集 确保dev ,train来自同一个分布 划分：70%train dev 30%test ...
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2019-01-15 14:10:30
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Evernote Export 支持向量机(Support Vector Machine) 不适定问题不止一个决策边界 要找一个决策边界，不仅能将训练集很好的划分，而且提升模型的泛化能力 支持向量机直接将算法放在运行的内部，在不适定的问题中，使用svm去建模是好的 svm是统计学习中非常重要的方法 ...
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2019-01-14 18:01:40
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可以用StandardScaler函数进行标准化，好处是可以保存训练集中的参数(均值、方差)直接使用其对象转换测试集数据 ...
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2019-01-12 13:12:15
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初识Spark的MLP模型 1. MLP介绍 Multi-layer Perceptron（MLP），即多层感知器，是一个前馈式的、具有监督的人工神经网络结构。通过多层感知器可包含多个隐藏层，实现对非线性数据的分类建模。MLP将数据分为训练集、测试集、检验集。其中，训练集用来拟合网络的参数，测试集防 ...
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2019-01-06 16:41:29
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StandardScaler 计算训练集的平均值和标准差，以便测试数据集使用相同的变换 官方文档： class sklearn.preprocessing.StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True) Standardize fea ...
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2019-01-04 12:30:10
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从一到二：利用mnist训练集生成的caffemodel对mnist测试集与自己手写的数字进行测试 通过从零到一的教程，我们已经得到了通过mnist训练集生成的caffemodel，主要包含下面四个文件： 接下来就可以利用模型进行测试了。关于测试方法按照上篇教程还是选择bat文件，当然python、 ...
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2019-01-04 01:14:17
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