一.说明 本文分享基于 Fate 自带的测试样例,进行 纵向逻辑回归 算法的模型训练,并且通过 FATE Board 可视化查看结果. 本文的内容为基于 <隐私计算FATE-概念与单机部署指南>中部署的环境. 二.进入容器 执行以下命令,进入 Fate 的容器中: docker exec -it $(docker ps -aqf "name=standalone_fate") bash 可以看到其中有一个 examples 的目录,里面包含各种算法的测试样例,以及测试的数据

项目 内容 2020春季计算机学院软件工程(罗杰 任健) 博客园班级博客 作业要求 团队项目选择 我们在这个课程的目标是 在团队合作中提升软件开发水平 这个作业在哪个具体方面帮助我们实现目标 进行项目调研.完成需求和技术分析 项目选择 需求:基于微软开源的OCR表单标注工具等开源模块,开发一个表单数据的识别和收集工具,对信息采集表.调查问卷表等各类表格式数据能够自动识别成可编辑的表格数据,并能将多页同类表格收集汇总为一个大表. 必备条件:熟悉机器学习,Android应用开发,较强的团队协作能力

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())

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

求得θ值后用模型来预测 / 计算模型的精度  ex2.m部分程序 %% ============== Part 4: Predict and Accuracies ==============% After learning the parameters, you'll like to use it to predict the outcomes% on unseen data. In this part, you will use the logistic regression model%

内容: 一 . 客户端Client(普通模式,主从模式,哨兵模式)二. conn连接(连接, pipline, 发布订阅等)三. 示例程序(连接, pipline, 发布订阅等)客户端Client 普通模式的客户端go redis依据用途提供了多种客户端创建的函数, 如下: func NewClient(opt *Options) *Clientfunc NewFailoverClient(failoverOpt *FailoverOptions) *Clientfunc (c *Client)

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(

接Azure机器学习(三)创建Azure机器学习实验,下一步便是真正地将Azure机器学习的预测模型发布为Web服务.要启用Web服务发布任务,首先点击底端导航栏的运行即"Run"按钮运行新的收入预测实验.实验开始运行之后,底端导航栏的发布Web服务即"Publish Web Service"按钮就变为有效,如下图所示. 图 即将发布Web服务地Azure 机器学习实验 此时,点击设计模式下底端导航栏的发布Web服务即"Publish Web Servic

一.  数据集的准备与预处理 1 . 收集dataset (大量用户名--包含正常用户名与非法用户名) 包含两个txt文件  legal_name.txt  ilegal_name.txt. 如下图所示 2. 用文件进行预处理 # Data sets import os import pandas as pd DATAPATH = "../dataset" POS = os.path.join(DATAPATH, "legal_name.txt") POS_OUTP

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

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.

项目 内容 2020春季计算机学院软件工程(罗杰 任健) 博客园班级博客 作业要求 团队项目选择 我们在这个课程的目标是 在团队合作中锻炼自己 这个作业在哪个具体方面帮助我们实现目标 了解项目整体情况.进行需求分析 项目介绍 项目名称:基于GitLab的软件工程教学实践平台 项目内容: 设计和实现一个基于 GitLab 的软件工程教学实践平台,用于支持软件工程课上的实践项目,主要包括个人项目.结对项目和团队项目. 将原来针对个人项目和结对项目设计的自动化测试系统迁移到 GitLab 中,构建一个

线性回归函数 model<-lm(Weight~Height,data=?) coef(model):得到回归直线的截距 predict(model):预测 residuals(model):残差 cor:相关性 MSE:均方误差 RMSE:均方误差的平方根,为0最好.缺点是可以取无限的值,这很难知识模型效果是否合理 线性回归中解决上述问题的方法是R2,它的值总是介于0~1之间,完美预测则R2为1,如果不比均值好,那么它的值是0.

一:如何判断调参范围是否合理 正常来说,当我们参数在合理范围时,模型在训练集和测试集的准确率都比较高:当模型在训练集上准确率比较高,而测试集上的准确率比较低时,模型处于过拟合状态:当模型训练集和测试集上准确率都比较低,模型处于欠拟合状态.正常来说测试集上的准确率都会比训练集要低. 二:如何确定参数的调节方向 当使用线性支持向量机时,我们只需调节正则化参数C的范围即可. 这里我们以RBF作为核的SVM为例,这时候我们需要调节的参数是正则化参数C和核函数参数gamma.为了保证调参的精确度,一般我们

前言 深度学习在图像处理.语音识别.自然语言处理领域的应用取得了巨大成功,但是它通常在功能强大的服务器端进行运算.如果智能手机通过网络远程连接服务器,也可以利用深度学习技术,但这样可能会很慢,而且只有在设备处于良好的网络连接环境下才行,这就需要把深度学习模型迁移到智能终端. 由于智能终端CPU和内存资源有限,为了提高运算性能和内存利用率,需要对服务器端的模型进行量化处理并支持低精度算法.TensorFlow版本增加了对Android.iOS和Raspberry Pi硬件平台的支持,允许它在这些设

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

code{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; }if (window.hljs && document.readyState && document.readyState === "complete") { window.setTimeout(function() { hljs.initHighlighting(); }, 0);}.main-container {

Kaggle网站流量预测任务第一名解决方案:从模型到代码详解时序预测 2017年12月13日 17:39:11 机器之心V 阅读数:5931   近日,Artur Suilin 等人发布了 Kaggle 网站流量时序预测竞赛第一名的详细解决方案.他们不仅公开了所有的实现代码,同时还详细解释了实现的模型与经验.机器之心简要介绍了他们所实现的模型与经验,更详细的代码请查看 GitHub 项目. GitHub 项目地址:https://github.com/Arturus/kaggle-web-tra

https://mp.weixin.qq.com/s/JwRXBNmXBaQM2GK6BDRqMw 选自GitHub 作者:Artur Suilin 机器之心编译 参与:蒋思源.路雪.黄小天 近日,Artur Suilin 等人发布了 Kaggle 网站流量时序预测竞赛第一名的详细解决方案.他们不仅公开了所有的实现代码,同时还详细解释了实现的模型与经验.机器之心简要介绍了他们所实现的模型与经验,更详细的代码请查看 GitHub 项目. GitHub 项目地址:https://github.com

目录 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 教程概览 商业应用 长短期记忆(LSTM)模型 太阳黑子数据集 构建 LSTM 模型预测太阳黑子 1 若干相关包 2 数据 3 探索性数据分析 4 回测:时间序列交叉验证 5 用 Keras 构建状态 LSTM 模型 结论 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 本文翻译自<Time Series Deep Learning: Forecasting Sunspots With Keras Stateful Lstm In R