K折交叉验证时使用: KFold(n_split, shuffle, random_state) 参数:n_split:要划分的折数 shuffle: 每次都进行shuffle,测试集中折数的总和就是训练集的个数 random_state:随机状态 from sklearn.model_selection import KFold kf = KFold(5, True, 10) X, Y = loda_data('./data.txt') for train_index, test_index

模型评估方法 假如我们有一个带标签的数据集D,我们如何选择最优的模型? 衡量模型好坏的标准是看这个模型在新的数据集上面表现的如何,也就是看它的泛化误差.因为实际的数据没有标签,所以泛化误差是不可能直接得到的.于是我们需要在数据集D上面划分出来一小部分数据测试D的性能,用它来近似代替泛化误差. 有三种方法可以进行上面的划分操作:留出法.交叉验证法.自助法. 留出法: 留出法的想法很简单,将原始数据直接划分为互斥的两类,其中一部分用来训练模型,另外一部分用来测试.前者就是训练集,后者就是测试集. 在

终于搞明白了如何用sklearn做交叉验证!!! 一般在建立完模型之后,我们要预测模型的好坏,为了试验的可靠性(排除一次测试的偶然性)我们要进行多次测试验证,这时就要用交叉验证. sklearn中的sklearn.cross_validation.cross_val_score函数已经帮我们做好了. 直接调用就可以了. 无论是做回归还是做分类,都可以用这个函数. 具体用法: from sklearn.cross_validation import cross_val_score metric =

CTC CTC可以生成一个损失函数,用于在序列数据上进行监督式学习,不需要对齐输入数据及标签,经常连接在一个RNN网络的末端,训练端到端的语音和文本识别系统.CTC论文地址:http://www.cs.toronto.edu/%7Egraves/icml_2006.pdf CTC网络的输入 CTC网络的输入是一个样本(图像)经过网络(一般是CNN+RNN)计算后生成的特征向量(特征序列). 特征序列里各个向量是按序排布的,是从图像样本上从左到右的一个个小的区间映射过来的,可以设置区间的大小(宽度

在sklearn当中,可以在三个地方进行模型的评估 1:各个模型的均有提供的score方法来进行评估. 这种方法对于每一种学习器来说都是根据学习器本身的特点定制的,不可改变,这种方法比较简单.这种方法受模型的影响, 2:用交叉验证cross_val_score,或者参数调试GridSearchCV,它们都依赖scoring参数传入一个性能度量函数.这种方法就是我们下面讨论的使用scoring进行模型的性能评估. 3:Metric方法,Metric有为各种问题提供的评估方法.这些问题包括分类.聚类

在Windows10上配置完MXNet 1.3.0后,再配置PyTorch 1.0时,发现两者需要依赖的NumPy版本不一致,之前是通过pip安装NumPy,根据pip的版本不同,会安装不同版本的NumPy,使用起来很不方便,而且MXNet和PyTorch依赖的Python版本也可能不同,这里使用Anaconda来轻松解决以上问题. 简单来说,Anaconda是包管理器和环境管理器,它可以便捷获取包且对包能够进行管理,同时对环境可以统一管理的发行版本,其包含了conda, numpy, scip

Pytorch的安装 注意:Pytorch的版本,cuda版本,cudnn版本,Python版本,nvidia驱动版本要相互对应,否则就会出现各种报错和问题,无法使用GPU加速计算! 查看nvida驱动支持的cuda版本,在nvidia控制面板->系统信息->组件即可查看支持的cuda版本 比如对我的GTX960M417.22驱动支持的cuda版本为10.0.132 如果自己手动配置需要去nvidia官网下载对应版本的cudatoolkit和cudnn,很麻烦而且下载起来还比较慢,这里推荐使用

因为sklearn cross_val_score 交叉验证,这个函数没有洗牌功能,添加K 折交叉验证,可以用来选择模型,也可以用来选择特征 sklearn.model_selection.cross_val_score(estimator, X, y=None, groups=None, scoring=None, cv=None, n_jobs=1, verbose=0, fit_params=None, pre_dispatch='2*n_jobs') 这里的cv 可以用下面的kf 关于s

对于pytorch的深度学习框架,在建立人工神经网络时整体的步骤主要有以下四步: 1.载入原始数据 2.构建具体神经网络 3.进行数据的训练 4.数据测试和验证 pytorch神经网络的数据载入,以MINIST书写字体的原始数据为例: import torch import matplotlib.pyplot as  plt def plot_curve(data): fig=plt.figure() plt.plot(range(len(data)),data,color="blue"

PyTorch安装教程(Win10),含遇到的问题及解决办法 1. 环境准备 首先,打开PyTorch官网:https://pytorch.org/get-started/locally/ 向下可以看到有如下几个条件: Python:PyTorch仅支持Python3.x,不支持Python2.x: Package Manager: Anaconda:Anaconda可以去官网下载,在这里贴一个图文教程:https://blog.csdn.net/weixin_43715458/article/

PyTorch环境配置 本文档用于记录PyTorch环境配置过程中的要点. PyTorch环境配置 安装Miniconda 安装PyTorch 配置远程开发工具 基于CUDA的张量 导入警告问题 参考资料 安装Miniconda 下载Miniconda安装包:Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 修改安装包的文件权限属性,使得Miniconda安装包能够执行:chmod u+x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 安装Minicond

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI0ODcxODk5OA==&mid=2247487055&idx=2&sn=ca0fe8740b78deb208c82eea73d56b37 谁会成为AI 和大数据时代的第一开发语言?这本已是一个不需要争论的问题.如果说三年前,Matlab.Scala.R.Java 和 Python还各有机会,局面尚且不清楚,那么三年之后,趋势已经非常明确了,特别是 Facebook 开源了 PyTorch 之后,P

前文参考: Python爬虫(一)——开封市58同城租房信息 Python爬虫(二)——对开封市58同城出租房数据进行分析 Python爬虫(三)——对豆瓣图书各模块评论数与评分图形化分析 数据的构建 在这张表中我们可以发现这里有5个数据,这里有两个特征(房租是否少于2000,房屋面积是否大于50)来划分这5个出租房是否租借. 现在我们要做的就是是要根据第一个特征,第二个特征还是第三个特征来划分数据,进行分类. def createDataSet(): dataSet = [[1, 1, 'ye

前文参考: Python爬虫(一)——豆瓣下图书信息 Python爬虫(二)——豆瓣图书决策树构建 Python爬虫(三)——对豆瓣图书各模块评论数与评分图形化分析 数据的构建 在这张表中我们可以发现这里有5个数据,这里有三个特征(评分是否超过8.0,评分是否超过9.5,评价数是否超过45,000)来划分这5本书是否选择阅读. 现在我们要做的就是是要根据第一个特征,第二个特征还是第三个特征来划分数据,进行分类. def createDataSet(): dataSet = [[1,1,1,'ye

[开发环境]: Python 3.3  http://rj.baidu.com/soft/detail/25283.html  大小:20.2M 版本:3.3.5150 位数:64 更新日期:2014-03-14 在本机运行*.py文件: c:\Python33\python zz.py Python 3.4.3 http://rj.baidu.com/soft/detail/25283.html  大小:23.7M 版本:3.4.16490 位数:64 更新日期:2015-07-24 PyCh

我们将经历几个阶段,安装cuda-9.0,cudnn和tensorflow cpu以及tensorflow gpu版本.最后我们将用cuda-9.0安装pytorch.在MARVEl电影中黑寡妇的“我与这场战争作战,所以你不必”. 昨天晚上,2018年4月29日,我成功在Ubuntu 18.04上安装了Tensorflow.但是,安装Tensorflow的关键是正确安装Cuda和cuDNN libray,因为昨晚Tensorflow编译的运行文件只支持cuda-9.0.检查这个帖子是不是已经过时

沉淀再出发:使用python进行机器学习 一.前言 使用python进行学习运算和机器学习是非常方便的,因为其中有很多的库函数可以使用,同样的python自身语言的特点也非常利于程序的编写和使用. 二.几个简单的例子 2.1.使用python实现KNN算法 ######################################### # kNN: k Nearest Neighbors # Input: newInput: vector to compare to existing dat

bilibili莫烦scikit-learn视频学习笔记 1.使用KNN对iris数据分类 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 从datasets中导入iris数据,包含150条样本,每条样本4个feature iris_data = datasets.load_i

一.表单处理流程如下 1.定义一个表单,在这里表单最多有22个字段 import play.api.data._ import play.api.data.Forms._ //要使用验证和约束 import play.api.data.validation.Constraints._ case class UserData(name: String, age: Int) val userForm = Form( mapping( "name" -> text, "age

安装环境:win10+2070super 1.Cuda的下载安装及配置 (1)测试本机独立显卡是否支持CUDA的安装,点击此处查询显卡是否在列表中. (2)查看自己是否能右键找到NVIDA控制面板,如果没有,去电脑控制面板寻找,点击控制面板-硬件和声音,若还是没有,打开Microsoft Store寻找安装,若还是没有,重装系统 (3)首先打开Pytorch的官网查询目前最新的CUDA版本此处,也可安装旧文件,这里选择最新的版本.然后回到CUDA此处,找到与torch相对应的版本 (4)  接着

在某些场景下,我们需要将机器学习或者深度学习模型部署为服务给其它地方调用,本文接下来就讲解使用python的flask部署服务的基本过程. 1. 加载保存好的模型 为了方便起见,这里我们就使用简单的分词模型,相关代码如下:model.py import jieba class JiebaModel: def load_model(self): self.jieba_model = jieba.lcut def generate_result(self, text): return self.ji