cross_val_score(model_name, x_samples, y_labels, cv=k) 作用:验证某个模型在某个训练集上的稳定性,输出k个预测精度. K折交叉验证(k-fold) 把初始训练样本分成k份,其中(k-1)份被用作训练集,剩下一份被用作评估集,这样一共可以对分类器做k次训练,并且得到k个训练结果. from sklearn.model_selection import cross_val_score clf = sklearn.linear_model.Logi…

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("E:\\MNIST_data\\", one_hot=True) #构建回归模型,输入原始真实值(group truth),采用sotfmax函数拟合,并定义损失函数和优化器 #定义回归模型 x = tf.placeholder(tf.float32,…

  import sys,os sys.path.append(os.pardir) import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from PIL import Image import tensorflow as tf def predict(): meta_path = 'ckpt/mnist.ckpt.meta' model_path = 'ckpt/mnist.ckpt' se…

用python+sklearn机器学习实现天气预报 模型和使用 项目地址 系列教程 0.前言 1.建立模型 a.准备 引入所需要的头文件 选择模型 选择评估方法 获取数据集 b.建立模型 c.获取模型评估结果 d.用joblib模块保存模型 e.封装 2.总控 代码 使用方法 3.最后效果 项目地址 github项目:PYWeatherReport 系列教程 机器学习参考篇: python+sklearn+kaggle机器学习 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报 准备 用py…

通过上一节的探索,我们会得到几个相对比较满意的模型,本节我们就对模型进行调优 网格搜索 列举出参数组合,直到找到比较满意的参数组合,这是一种调优方法,当然如果手动选择并一一进行实验这是一个十分繁琐的工作,sklearn提供了GridSearch-网格搜索方法,我们只需要将每一个参数的取值告诉它,网格搜索将使用交叉验证方法对所有情况进行验证,并返回结果最好的组合. from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = [ # 1…

本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s/Xe3g2OSkE3BpIC2wdt5J-A 谷歌大规模机器学习:模型训练.特征工程和算法选择 (32PPT下载) 2017-01-26 新智元 1新智元编译   来源:ThingsExpo.Medium 作者:Natalia Ponomareva.Gokula Krishnan Santhanam 整理&编译:刘小芹.李静怡.胡祥杰 新智元日前宣布,获6家顶级机构总额达数千万元的PreA轮融资,蓝驰创投领投,红杉资本中国基金.高瓴智…

背景 我们在之前的文章中介绍过如何通过PAI内置的TensorFlow框架实验基于Cifar10的图像分类,文章链接:https://yq.aliyun.com/articles/72841.使用Tensorflow做深度学习做深度学习的网络搭建和训练需要通过PYTHON代码才能使用,对于不太会写代码的同学还是有一定的使用门槛的.本文将介绍另一个深度学习框架Caffe,通过Caffe只需要填写一些配置文件就可以实现图像分类的模型训练. 关于PAI的深度学习功能开通,请务必提前阅读https://…

使用sklearn进行数据挖掘系列文章: 1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1) 2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)-划分测试集 3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(3)-绘制数据的分布 4.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(4)-数据预处理 5.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(5)-训练模型 6.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(6)-模型调优 在前几节,我们先对数据进行了解,然后又详细介绍了数据集划分的方法,为了帮助我们更好的了…

机器学习技术在应用之前使用“训练+检验”的模式(通常被称作”交叉验证“). 预测模型为何无法保持稳定? 让我们通过以下几幅图来理解这个问题: 此处我们试图找到尺寸(size)和价格(price)的关系.三个模型各自做了如下工作: 第一个模型使用了线性等式.对于训练用的数据点,此模型有很大误差.这样的模型在初期排行榜和最终排行榜都会表现不好.这是“拟合不足”(“Under fitting”)的一个例子.此模型不足以发掘数据背后的趋势. 第二个模型发现了价格和尺寸的正确关系,此模型误差低/概括程度高…

本文转自:lytforgood 机器学习总结-sklearn参数解释 实验数据集选取: 1分类数据选取 load_iris 鸢尾花数据集 from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() data.data[[10, 25, 50]] data.target[[10, 25, 50]] list(data.target_names) list(data.feature_names) 2回归数据选取 from sklearn.dat…

波士顿房价预测 Boston housing 这是一个波士顿房价预测的一个实战,上一次的Titantic是生存预测,其实本质上是一个分类问题,就是根据数据分为1或为0,这次的波士顿房价预测更像是预测一个连续值,当然这也是一个非常经典的机器学习案例Boston housing 如果想了解更多的知识,可以去我的机器学习之路 The Road To Machine Learning通道 @ 目录 活动背景 数据介绍 详细代码解释 导入Python Packages 读入数据 Read-In Data…

6. 学习模型的评估与选择 Content 6. 学习模型的评估与选择 6.1 如何调试学习算法 6.2 评估假设函数(Evaluating a hypothesis) 6.3 模型选择与训练/验证/测试集(Model selection and training/validation/test sets) 6.4 偏差与方差 6.4.1 Diagnosing bias vs. variance. 6.4.2 正则化与偏差/方差(Regularization and bias/variance)…

在使用机器算法之前,我们先把数据做下预处理,先把特征和标签拆分出来 housing = strat_train_set.drop("median_house_value",axis=1) #原始数据集并未发生改变 housing_labels=strat_train_set["median_house_value"].copy() 数据清洗 大多数机器学习算法是不能在有缺失值的数据集上面运行的,而本数据集特征total_bedrooms是存在数据缺失现象的,所以就需…

使用sklearn进行数据挖掘系列文章: 1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1) 2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)-划分测试集 3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(3)-绘制数据的分布 4.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(4)-数据预处理 5.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(5)-训练模型 6.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(6)-模型调优 前言 sklearn是比较流行的机器学习工具包,想必很多人都或多或少使用过,但完整的去…

使用sklearn进行数据挖掘系列文章: 1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1) 2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)-划分测试集 3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(3)-绘制数据的分布 4.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(4)-数据预处理 5.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(5)-训练模型 6.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(6)-模型调优 上一节我们对数据集进行了了解,知道了数据集大小.特征个数及类型和数据分布等信息.做数据…

使用sklearn进行数据挖掘系列文章: 1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1) 2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)-划分测试集 3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(3)-绘制数据的分布 4.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(4)-数据预处理 5.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(5)-训练模型 6.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(6)-模型调优 可视化数据 目前我们只是大概了解了数据的类型,以及对数据集进行了划分,下面我们要对数据…

1 模型训练基本步骤 进入了AI领域,学习了手写字识别等几个demo后,就会发现深度学习模型训练是十分关键和有挑战性的.选定了网络结构后,深度学习训练过程基本大同小异,一般分为如下几个步骤 定义算法公式,也就是神经网络的前向算法.我们一般使用现成的网络,如inceptionV4,mobilenet等. 定义loss,选择优化器,来让loss最小 对数据进行迭代训练,使loss到达最小 在测试集或者验证集上对准确率进行评估 下面我们来看深度学习模型训练中遇到的难点及如何解决 2 模型训练难点及解决…

训练好了一个Model 以后总需要保存和再次预测, 所以保存和读取我们的sklearn model也是同样重要的一步. 比如,我们根据房源样本数据训练了一下房价模型,当用户输入自己的房子后,我们就需要根据训练好的房价模型来预测用户房子的价格. 这样就需要在训练模型后把模型保存起来,在使用模型时把模型读取出来对输入的数据进行预测. 这里保存和读取模型有两种方法,都非常简单,差别在于保存和读取速度的快慢上,因为有一个是利用了多进程机制,下面我们分别来看一下. 创建模型 首先我们创建模型并训练数据:…

LinearRegression(线性回归) 2019-02-20  20:25:47 1.线性回归简介 线性回归定义: 百科中解释 我个人的理解就是:线性回归算法就是一个使用线性函数作为模型框架($y = w*x + b$).并通过优化算法对训练数据进行训练.最终得出最优(全局最优解或局部最优)参数的过程. y:我们需要预测的数值: w:模型的参数(即我们需要通过训练调整的的值) x:已知的特征值 b:模型的偏移量 我们的目的是通过已知的x和y,通过训练找出合适的参数w和b来模拟x与y之间的关…

训练好了一个Model 以后总需要保存和再次预测, 所以保存和读取我们的sklearn model也是同样重要的一步. 比如,我们根据房源样本数据训练了一下房价模型,当用户输入自己的房子后,我们就需要根据训练好的房价模型来预测用户房子的价格. 这样就需要在训练模型后把模型保存起来,在使用模型时把模型读取出来对输入的数据进行预测. 这里保存和读取模型有两种方法,都非常简单,差别在于保存和读取速度的快慢上,因为有一个是利用了多进程机制,下面我们分别来看一下. 创建模型 首先我们创建模型并训练数据:…

本文首发于InfoQ公众号头条. 四年一度的世界杯又来了,作为没什么时间看球的码农,跟大家一样,靠买买足彩给自己点看球动力和乐趣, 然而总是买错球队,面对各种赔率也不知道怎么买才划算,足彩是不是碰大运的?如何提高自己的预测水平,成为预言帝,升职加薪赢取白富美走上人生巅峰? 本文采用机器学习方法,试图通过特定指标进行训练,对世界杯剩下的比赛胜负平做预测,并判断足彩给出的赔率是否值得买,以赢得博弈游戏的胜利.选取的数据量较少,仅提供一种思路,以下为我的程序的预测结果: 引言 本文主要写给跟我一样对机…

理解dropout from:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3258122.html 开篇明义,dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃.注意是暂时,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络. Dropout是指在模型训练时随机让网络某些…

目录 先验概率与后验概率 条件概率公式.全概率公式.贝叶斯公式 什么是朴素贝叶斯(Naive Bayes) 拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing) 应用:遇到连续变量怎么办?(多项式分布,高斯分布) Python代码(sklearn库) 先验概率与后验概率 引例 想象有 A.B.C 三个不透明的碗倒扣在桌面上,已知其中有(且仅有)一个瓷碗下面盖住一个鸡蛋.此时请问,鸡蛋在 A 碗下面的概率是多少?答曰 1/3. 现在发生一件事:有人揭开了 C 碗,发现 C 碗下面没有蛋.此时再问:鸡…

目录 什么是k近邻算法 模型的三个基本要素 构造kd树 kd树的最近邻搜索 kd树的k近邻搜索 Python代码(sklearn库) 什么是K近邻算法(k-Nearest Neighbor,kNN) 引例 假设有数据集,其中前6部是训练集(有属性值和标记),我们根据训练集训练一个KNN模型,预测最后一部影片的电影类型. 首先,将训练集中的所有样例画入坐标系,也将待测样例画入 然后计算待测分类的电影与所有已知分类的电影的欧式距离 接着,将这些电影按照距离升序排序,取前k个电影,假设k=3,那么我们…

模型训练 In [6]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.datasets import load_boston data = load_boston() clf = LinearRegression() n_samples, n_features = data.data.shape n_samples…

  在北京做某个项目的时候,客户要求能够对数据进行训练.预测,同时能导出模型,还有在页面上显示训练的进度.前面的几个要求都不难实现,但在页面上显示训练进度当时笔者并没有实现.   本文将会分享如何在Keras中将模型训练的过程实时可视化.   幸运的是,已经有人帮我们做好了这件事,这个项目名叫hualos,Github的访问网址为:https://github.com/fchollet/hualos, 作者为François Chollet和Eder Santana,前面的作者就是Keras的创…

> 以下内容是我在学习https://blog.csdn.net/mingxiaod/article/details/85938251 教程时遇到不懂的问题自己查询并理解的笔记,由于sklearn版本更迭改动了原作者的代码,如有理解偏差欢迎指正. 1. np.linspace np.linspace(1,10) 在numpy中生成一个等差数列,可以加三个参数,np.linspace(1,10,10)在是两个参数时默认生成五十个数字的等差数列,第一第二哥数字分别代表数列的开头和结尾,如果是三哥参数…

ML.NET 版本 API 类型 状态 应用程序类型 数据类型 场景 机器学习任务 算法 Microsoft.ML 1.5.0 动态API 最新 控制台应用程序和Web应用程序 图片文件 图像分类 基于迁移学习的TensorFlow模型再训练进行图像分类 DNN架构:ResNet.InceptionV3.MobileNet等 问题 图像分类是深度学习学科中的一个常见问题.此示例演示如何通过基于迁移学习方法训练模型来创建您自己的自定义图像分类器,该方法基本上是重新训练预先训练的模型(如Incept…

目录 VGG-19模型简单介绍 VGG-19模型文件介绍 分析模型文件 mean值查看 Weight和Bias查看 读取代码 读取模型 训练代码 参考资料 VGG-19的介绍和训练这里不做说明,网上资源很多,而且相对比较简单. 本博文主要介绍VGG-19模型调用官方已经训练好的模型,进行测试使用. VGG-19模型简单介绍 VGG-19模型文件介绍 这里是重难点,VGG-19模型存储的方式有点复杂 可以通过作者文档说明去查看 可以通过在线调试查看结构,对比模型得出结论 imagenet-vgg-…

建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被录取. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import os path='data'+os.sep+'Logireg_data.txt' pdData=pd.read_csv(path,header=None,names=['Exam1','Exam2','Admitted']) pdData.head() print(pdData.head())…