模型保存 BP:model.save(save_dir) SVM: from sklearn.externals import joblib joblib.dump(clf, save_dir) 模型调用: BP: from keras.models import load_model model = load_model(open_dir) SVM: from sklearn.externals import joblib model = joblib.load(open_dir)

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 在机器学习用于产品的时候,我们经常会遇到跨平台的问题.比如我们用Python基于一系列的机器学习库训练了一个模型,但是有时候其他的产品和项目想把这个模型集成进去,但是这

def get_suffix(filename,has_dot=False): """ 获取文件后缀名 :param filename: 文件名 :param has_dot: 后缀名是否带. :return: 文件后缀名 """ pos=filename.rfind('.') if 0<pos<len(filename)-1: index=pos if has_dot else pos+1 return filename[index

问题:在用python做自动化测试时,将html测试报告在邮件中添加文件发送的过程中,发现发送成功后,文件的后缀为.bin 解决方法: 加一行代码 msg_att["Content-Disposition"] = 'attachment; filename="' + filename 顺便分享一下fiename的命名 now_time = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') filename = 'report'+now_time+'.htm

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import validation_curve #模型选择验证曲线validation_curve模型 def test_validation_curve(): ''' 测试 validat

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import learning_curve #模型选择学习曲线learning_curve模型 def test_learning_curve(): ### 加载数据 digits = lo

from sklearn.metrics import mean_absolute_error,mean_squared_error #模型选择回归问题性能度量mean_absolute_error模型 def test_mean_absolute_error(): y_true=[1,1,1,1,1,2,2,2,0,0] y_pred=[0,0,0,1,1,1,0,0,0,0] print("Mean Absolute Error:",mean_absolute_error(y_tr

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import label_binarize from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier from sklearn.model_selection imp

import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split,KFold,StratifiedKFold,LeaveOneOut,cross_val_score #模型选择数据集切分train_test_split模型 def test_train_test_split(): X=[[1,2,3,4], [11,12,13,14], [21,22,23,24], [31,32,33,34], [41,42,43,4

import scipy from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import GridS

import scipy from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import GridS

from sklearn.metrics import zero_one_loss,log_loss def test_zero_one_loss(): y_true=[1,1,1,1,1,0,0,0,0,0] y_pred=[0,0,0,1,1,1,1,1,0,0] print("zero_one_loss<fraction>:",zero_one_loss(y_true,y_pred,normalize=True)) print("zero_one_loss&

0.引言  利用机器学习的方法训练微笑检测模型,给一张人脸照片,判断是否微笑:   使用的数据集中69张没笑脸,65张有笑脸,训练结果识别精度在95%附近: 效果: 图1 示例效果 工程利用python 3 开发,借助Dlib进行 人脸嘴部20个特征点坐标(40维特征)的提取, 然后根据这 40维输入特征 和 1维特征输出(1代表有微笑 / 0代表没微笑)进行ML建模, 利用几种机器学习模型进行建模,达到一个二分类(分类有/无笑脸)的目的,然后分析模型识别精度和性能,并且可以识别给定图片的人脸是

0.引言 介绍了如何生成数据,提取特征,利用sklearn的几种机器学习模型建模,进行手写体数字1-9识别. 用到的四种模型: 1. LR回归模型,Logistic Regression 2. SGD随机梯度下降模型,Stochastic Gradient Descent 3. SVC支持向量分类模型,Support Vector Classification 4. MLP多层神经网络模型,Multi-Layer Perceptron 主要内容:生成手写体随机数1-9,生成单个png分类存入指定

0.引言 介绍了如何生成手写体数字的数据,提取特征,借助 sklearn 机器学习模型建模,进行识别手写体数字 1-9 模型的建立和测试. 用到的几种模型: 1. LR,Logistic Regression, (线性模型)中的逻辑斯特回归 2. Linear SVC,Support Vector Classification, (支持向量机)中的线性支持向量分类  3. MLPC,Multi-Layer Perceptron Classification,    (神经网络)多层感知机分类 4

Python模糊查询本地文件夹去除文件后缀 import os,re def fuzzy_search(path): word= input('请输入要查询的内容:') for filename in os.listdir(path): #遍历指定文件夹 re_filename = re.findall('.\w+', str(filename)) #去除文件后缀名 if word in re_filename[0]: print(re_filename[0])

在做数据处理时,需要用到不同的手法,如特征标准化,主成分分析,等等会重复用到某些参数,sklearn中提供了管道,可以一次性的解决该问题 先展示先通常的做法 import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.linear_model import LogisticRegression df = pd.read

Django引入外部数据库还是比较方便的,步骤如下 : 创建一个项目,修改seting文件,在setting里面设置你要连接的数据库类型和连接名称,地址之类,和创建新项目的时候一致 运行下面代码可以自动生成models模型文件 Python manage.py inspectdb 这样就可以在控制台的命令行中看到数据库的模型文件了  # 在models.py中自动生成 把模型文件导入到app中 创建一个app django-admin.py startapp app   #如果已经存在app 

利用 Python 进行批量更改文件后缀 代码 import os files = os.listdir('.') for file_name in files: portion = os.path.splitext(file_name) if portion[1] == ".jpg": new_name = portion[0] + ".gif" os.rename(file_name, new_name) 以上代码为将后缀为 "jpg" 的文

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 例子卡片1:批量修改文件后缀 本例子使用Python的os模块和 argparse模块,将工作目录work_dir下所有后缀名为old_ext的文件修改为后缀名为new_ext 通过本例子,大家将会大概清楚argparse模块的主要用法. 1 导入模块 import

<Python机器学习手册--从数据预处理到深度学习> 这本书类似于工具书或者字典,对于python具体代码的调用和使用场景写的很清楚,感觉虽然是工具书,但是对照着做一遍应该可以对机器学习中python常用的这些库有更深入的理解,在应用中也能更为熟练. 02-加载数据 包括: 加载样本数据集 创建仿真数据集 加载CSV文件 加载Excel文件 加载json文件 查询SQL数据库 其中1.2部分内容主要是sklearn库中datasets的基本应用,在02-加载数据:加载数据集进行详细叙述. 3