from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets import make_classification import numpy as np X,y = make_classification() def plot_validation_curve(... ...
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2018-10-31 22:37:32
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上面我们可以看见房屋的各种属性信息 也就是房屋的各个特征 为了更形象化的展示房屋的特征,我们使用图形来直观展现 使用,我们前面介绍的Graphlab Canvas来展现 重定向到当前页面展现 接下来,我们就来,构建回归模型 被用来去拟合模型的数据叫做训练集 那些作为真实预测的替代叫做测试集 步骤: ...
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2018-10-31 15:44:32
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聚类——无监督学习的一种算法 K-means算法 最为广泛使用的聚类算法 选择两个聚类中心 簇分配:根据每个样本更接近哪个聚类中心进行样本的分配 簇中心移动:计算出所有的红点类的均值点,移动原始聚类中心到这个点,蓝点类同理 进行不断地迭代直到收敛 输入:K个簇类和训练集样本数据 注意:不需要X0项, ...
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2018-10-30 13:52:09
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1.环境配置 2.数据集获取 3.训练集获取 4.训练 5.调用测试训练结果 6.代码讲解 本文是第五篇,讲解如何调用测试训练结果。 上一篇中我们输出了训练的模型,这一篇中我们通过调用训练好的模型来完成测试工作。 在object_detection目录下创建test.py并输入以下内容: 好了,暂时 ...
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2018-10-29 02:07:01
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1.环境配置 2.数据集获取 3.训练集获取 4.训练 5.调用测试训练结果 6.代码讲解 本文是第四篇,下载预训练模型并训练自己的数据集。 前面我们配置好了labelmap,下面我们开始下载训练好的模型。 http://download.tensorflow.org/models/object_d ...
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2018-10-29 02:02:57
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KNN简介 KNN(k-NearestNeighbor)算法的思想总结一下:就是在数据和标签已知的情况下,输入测试数据,将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较,找到训练集中与之最为相似的前K个数据,则该测试数据对应的类别就是K个数据中出现次数最多的那个分类,其算法的描述为: 1.计算测试数 ...
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2018-10-28 23:01:49
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关于偏差、方差以及学习曲线为代表的诊断法: 在评估假设函数时,我们习惯将整个样本按照6:2:2的比例分割:60%训练集training set、20%交叉验证集cross validation set、20%测试集test set,分别用于拟合假设函数、模型选择和预测。 模型选择的方法为: 1. 使 ...
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2018-10-28 14:57:17
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1.环境配置 2.数据集获取 3.训练集获取 4.训练 5.调用测试训练结果 本文是第一篇,环境配置篇。 先打开tensorflow object detection api 看看需要什么配置。 Tensorflow Object Detection API depends on the follo ...
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2018-10-26 22:13:51
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5.4.1 关于深度学习中的batch_size batch_size可以理解为批处理参数,它的极限值为训练集样本总数,当数据量比较少时,可以将batch_size值设置为全数据集(Full batch cearning)。 实际上,在深度学习中所涉及到的数据都是比较多的,一般都采用小批量数据处理原 ...
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2018-10-26 00:08:52
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分类与回归有什么区别 其实回归问题和分类问题的本质一样,都是针对一个输入做出一个输出预测,其区别在于输出变量的类型。 分类问题是指,给定一个新的模式,根据训练集推断它所对应的类别(如:+1,-1),是一种定性输出,也叫离散变量预测; 回归问题是指,给定一个新的模式,根据训练集推断它所对应的输出值(实 ...
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2018-10-25 15:43:50
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