学习ML.NET(2): 使用模型进行预测

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学习ML.NET(2): 使用模型进行预测

训练模型在上一篇文章中,我们已经通过LearningPipeline训练好了一个“鸢尾花瓣预测”模型, var model = pipeline.Train<IrisData, IrisPrediction>(); 现在就可以让模型对一条没有人工标注结果的数据进行分析,返回一个预测结果. var prediction = model.Predict(new IrisData() { SepalLength = 3.3f, SepalWidth = 1.6f, PetalLength = 0.…

迁移学习——使用Tensorflow和VGG16预训模型进行预测

使用Tensorflow和VGG16预训模型进行预测 from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28997549 fast.ai的入门教程中使用了kaggle: dogs vs cats作为例子来让大家入门Computer Vision.不过并未应用到最近很火的Tensorflow.Keras虽然可以调用Tensorflow作为backend,不过既然可以少走一层直接走Tensorflow,那秉着学习的想法,就直接用Tensorflow来一下把. 听说工程上普遍的做…

ANN：ML方法与概率图模型

一.ML方法分类: 产生式模型和判别式模型假定输入x,类别标签y - 产生式模型(生成模型)估计联合概率P(x,y),因可以根据联合概率来生成样本:HMMs - 判别式模型(判别模型)估计条件概率P(y|x),因为没有x的知识,无法生成样本,只能判断分类:SVMs,CRF,MEM 一个举例: (1,0), (1,0), (2,0), (2, 1) 产生式模型: p(x,y): P(1, 0) = 1/2, P(1, 1) = 0 , P(…

keras系列︱迁移学习：利用InceptionV3进行fine-tuning及预测、完美案例（五）

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72982230 之前在博客<keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneck features进行微调(三)>一直在倒腾VGG16的fine-tuning,然后因为其中的Flatten层一直没有真的实现最后一个模块的fine-tuning. 看到github上有一份InceptionV3的fine-tuning并且可以实现. 我看到的keras微调的方式分为以下两种: fin…

R语言利用ROCR评测模型的预测能力

R语言利用ROCR评测模型的预测能力说明受试者工作特征曲线(ROC),这是一种常用的二元分类系统性能展示图形,在曲线上分别标注了不同切点的真正率与假正率.我们通常会基于ROC曲线计算处于曲线下方的面积AUC(area under curve),并以此峰面积来衡量相应分类模型的性能. 操作继续使用telecom churn数据集作为样例数据集 library(caret) data(churn) str(churnTrain) churnTrain = churnTrain[,!names(…

吴裕雄 python 机器学习——集成学习随机森林RandomForestRegressor回归模型

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_regression(): ''' 加载用于回归问题的数据集 ''' #使用 scikit-learn 自带的一个糖尿病病人的数据集 diabetes = datasets.load_di…

吴裕雄 python 机器学习——集成学习随机森林RandomForestClassifier分类模型

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 digits=datasets.load_d…