E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
十折交叉验证
sklearn训练后使用pickle、joblib保存与恢复模型
在做模型训练的时候,尤其是在训练集上做
交叉验证
,通常想要将模型保存下来,然后放到独立的测试集上测试,下面介绍的是Python中训练模型的保存和再使用。
levy_cui
·
2020-08-12 01:50
机器学习/数据挖掘
【机器学习】 使用sklearn中的joblib函数实现模型持久化保存以及提取
在做模型训练的时候,尤其是在训练集上做
交叉验证
,通常想要将模型保存下来,然后放到独立的测试集上测试,下面介绍的是Python中训练模型的保存和再使用。
brucewong0516
·
2020-08-12 01:29
机器学习
斯坦福大学机器学习笔记——当训练模型性能不好时的措施(假设评估、模型选择和
交叉验证
集、正则化、学习曲线)
以我们前面讲述的线性回归为例,比如我们在训练集上训练出最优的模型,但是当我们将其使用到测试集时,测试的误差很大,我们该怎么办?我们一般采取的措施主要包括以下6种:增加训练样本的数目(该方法适用于过拟合现象时,解决高方差。一般都是有效的,但是代价较大,如果下面的方法有效,可以优先采用下面的方式);尝试减少特征的数量(该方法适用于过拟合现象时,解决高方差);尝试获得更多的特征(该方法适用于欠拟合现象时
wyl1813240346
·
2020-08-12 00:25
机器学习
学习曲线 learning curves | 判断回归模型是否欠拟合和过拟合
过拟合:一个模型在训练集上表现良好,通过
交叉验证
指标(评估模型的泛化能力)得出的泛化能力很差。欠拟合:在训练集和
交叉验证
指标上都表现不好。意义:过拟合说明模型太复杂,欠拟合说明模型太简单。
Sany 何灿
·
2020-08-11 20:05
数据挖掘
笔记整合一:由线性回归到逻辑回归
文章目录一、相关概念1、优化机器学习算法模型参数1.1最小二乘法公式:1.2梯度下降1.3
交叉验证
二.线性回归2.1一般表达式:2.2解决问题2.3正则化2.4注意三、逻辑回归3.1相关概念3.1.1本质
穿裤衩的文叔
·
2020-08-11 16:39
大数据
交叉验证
(Cross-validation)
交叉验证
是一种用来评价一个统计分析的结果是否可以推广到一个独立的数据集上的技术。主要用于预测,即,想要估计一个预测模型的实际应用中的准确度。它是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。
「已注销」
·
2020-08-11 15:46
machine
learning(ML)
ML
machine
learning
Task5:Pytorch模型集成
在机器学习中可以通过Stacking、Bagging、Boosting等常见的集成学习方法来提高预测精度,而在深度学习中,可以通过
交叉验证
的方法训练多个CNN模型,然后对这些训练好的模型进行集成就可以得到集成模型
CleMints
·
2020-08-11 12:39
Pytorch
(案例)机器学习之决策树分类--随机森林分类器
决策树分类代码思想读取文本数据整理样本空间训练随机森林模型用已训练的模型进行测试完整代码代码思想1.读取文本数据2.整理样本空间,对每一行进行标签编码,输入集与输出集3.训练随机森林模型(
交叉验证
)4.
喵了个咪mr
·
2020-08-11 10:47
python
机器学习
机器学习”小憩“——总结应用场景
常见的机器学习模型:感知机,线性回归,逻辑回归,支持向量机,决策树,随机森林,GBDT,XGBoost,贝叶斯,KNN,K-means等;常见的机器学习理论:过拟合问题,
交叉验证
问题,模型选择问题,模型融合问题等
weixin_34355559
·
2020-08-11 09:13
如何理解过拟合=高方差、欠拟合=高偏差
欠拟合=高偏差还好理解一些,一直不太明白过拟合和高方差有什么关系,那么我们首先就要理解各种‘差’的定义定义:我们评价一个模型好不好,是通过测试集的数据来评价的,而不是训练集或者
交叉验证
集,如果在测试集上预测数据表现得不好
再进步一点点
·
2020-08-11 05:00
机器学习入门
机器学习
python
过拟合
02-分类算法:knn、朴素贝叶斯、决策树和随机森林
目录sklearn数据集一、数据集划分二、数据集获取三、sklearn机器学习算法的实现-估计器分类算法-k近邻算法(KNN)一、定义:二、公式:三、语法:四、模型调优方法:1、
交叉验证
2、网格搜索五、
yanyx1
·
2020-08-11 04:16
R语言︱情感分析—基于监督算法R语言实现(二)
监督算法型主要分别以下几个步骤:构建训练+测试集+特征提取(TFIDF指标)+算法模型+K层
交叉验证
。可与博客对着看:R语言︱词
悟乙己
·
2020-08-11 04:25
NLP︱R+python
R语言与自然语言处理
【ML笔记 1】sklearn和机器学习实战
@2018-01-24机器学习基础知识sklearn入门宝典sklearn建模实战1KNN2SVM3网格搜索
交叉验证
1机器学习基础知识从过去的大量数据中“总结”出来“泛化规律”,用于新数据预测。
Mars_myCafe
·
2020-08-11 03:08
MachineLearning
Libsvm
交叉验证
与网格搜索(参数选择)
转载自Libsvm
交叉验证
与网格搜索(参数选择)一、
交叉验证
交叉验证
(Crossvalidation)是一种评估统计分析、机器学习算法对独立于训练数据的数据集的泛化能力(generalize)的方法,能够避免过拟合问题
咸粥
·
2020-08-11 02:57
机器学习
《美团机器学习实践》笔记
一、通用流程1.问题建模一个问题拿到手,需要通过机器学习的方式进行处理,首先要通过评估指标、样本选择、
交叉验证
等一系列方式
Lyteins
·
2020-08-11 02:27
概率基础_贝叶斯算法_
交叉验证
网格搜索
贝叶斯算法概率基础朴素贝叶斯算法精确率和召回率
交叉验证
和网格搜索概率基础概率就是一件事情发生的可能性扔出一个硬币结果头像朝上某天是晴天联合概率和条件概率注:所有条件之间是相互独立的朴素贝叶斯算法P(科技
zzugsh
·
2020-08-11 02:29
人工智能_1
MT机器学习面试
特点是高效易用,适用于短文本分类,同时支持中文和英文语料;LibLinear主要特征包括:和libsvm一样的数据格式和相似使用方式,都是svm分类器,多分类器;支持模型
交叉验证
;增加了不平衡数据的权重
计科小白兔
·
2020-08-11 02:04
机器学习算法
Spark ML自定义选择最优模型算法深入剖析-Spark商业ML实战
其实就是不借助Spark官方支持的
交叉验证
和训练验证拆分,而是根据实际场景进行自定义的R
weixin_33937913
·
2020-08-10 23:27
基于jupyter notebook的python编程-----MNIST数据集的的定义及相关处理学习
-----MNIST数据集的相关处理一、MNIST定义1、什么是MNIST数据集2、python如何导入MNIST数据集并操作3、接下来,我们需要创建一个测试集二、训练一个二分类器三、性能考核1、使用
交叉验证
测量精度
陈一月的编程岁月
·
2020-08-10 20:52
Python语言学习
人工智能机器学习
零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测(Day3建模调参)
目录减少数据在内存中占用的空间线性回归&五折
交叉验证
&模拟真实业务情况简单建模五折
交叉验证
事实上,五折
交叉验证
在某些与时间相关的数据集上反而反映了不真实的情况绘制学习率曲线与验证曲线嵌入式特征选择-大部分情况下都是用嵌入式做特征选择
fengshiyu1997
·
2020-08-10 16:07
数据挖掘
R语言︱机器学习模型评价指标+(转)模型出错的四大原因及如何纠错
笔者寄语:机器学习中
交叉验证
的方式是主要的模型评价方法,
交叉验证
中用到了哪些指标呢?
交叉验证
将数据分为训练数据集、测试数据集,然后通过训练数据集进行训练,通过测试数据集进行测试,验证集进行验证。
悟乙己
·
2020-08-10 10:57
机器学习︱R+python
DataWhale二手车价格预测Task4-建模调参
相关原理介绍与推荐4.3.1线性回归模型4.3.2决策树模型4.3.3GBDT模型4.3.4XGBoost模型4.3.5LightGBM模型4.3.6推荐教材:4.4代码示例4.4.1读取数据4.4.2线性回归&五折
交叉验证
MachinePlay
·
2020-08-10 10:29
数据挖掘
数据挖掘
python
机器学习
pyspark实现随机森林与
交叉验证
主要分为两大部分:第一部分是训练模型、
交叉验证
调参以及保存模型;第二部分是load模型并且测试模型以及获得特征重要性排序#-*-coding:utf-8-*-###获取数据以及特征列frompyspark.sqlimportSparkSessionspark
zx8167107
·
2020-08-10 08:27
机器学习
【sklearn-cookbook-zh】第五章 模型后处理
第五章模型后处理作者:TrentHauck译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0目录第五章模型后处理5.1K-fold
交叉验证
准备工作原理工作原理5.2自动化
交叉验证
准备工作原理工作原理5.3使用ShuffleSplit
chouchouzzj
·
2020-08-10 06:46
机器学习
机器学习
机器学习:逻辑回归与K折
交叉验证
[在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20190805113330226.png)梯度下降评估指标:K折
交叉验证
代码实现线性回归:预测一个连续的值逻辑回归:预测一个离散的值逻辑回归的引入当我们要做二分类的时候
Mr. Donkey_K
·
2020-08-10 06:21
机器学习笔记
利用PHP实现机器学习,php-ml的应用
php-ml机器学习库https://php-ml.readthedocs.io/en/latest/#author库中包含算法,
交叉验证
,神经网络,预处理,特征提取等功能。
跳跳虎Rain
·
2020-08-10 03:59
php
模式识别之k-折
交叉验证
(k-fold crossValidation)
转载出处:http://blog.csdn.net/kylinxu70/article/details/23065651k-重
交叉验证
(k-foldcrossValidation):在机器学习中,将数据集
文fei哦
·
2020-08-10 01:22
Pattern
Recognition
深度学习模型调优方法详细解析(Deep Learning学习记录)
深度学习模型的调优,首先需要对各方面进行评估,主要包括定义函数、模型在训练集和测试集拟合效果、
交叉验证
、激活函数和优化算法的选择等。那如何对我们自己的模型进行判断呢?
Charzous
·
2020-08-09 16:54
机器学习/深度学习
神经网络
深度学习
pytorch学习笔记(十四):实战Kaggle比赛——房价预测
文章目录1.Kaggle比赛2.获取和读取数据集3.预处理数据4.训练模型5.KKK折
交叉验证
6.模型选择7.预测并在Kaggle提交结果1.Kaggle比赛Kaggle是一个著名的供机器学习爱好者交流的平台
逐梦er
·
2020-08-09 05:58
#
pytorch
深度学习
人工智能
机器学习
pytorch
CS231n作业(二)SVM分类
一、作业说明CS231n的第二次作业,要求写一个基于svm的多分类程序,实现cifar10的多分类功能,程序中应当体现损失函数计算、梯度计算、
交叉验证
选择参数、权重可视化等功能。
wjp_ctt
·
2020-08-09 02:52
深度学习
机器学习——模型评估与选择(保持方法、
交叉验证
、自助法、混淆矩阵、精度、召回率、F1值)[超详细]
模型评估与选择:分类模型和数值预测模型分类模型评价指标1、混淆矩阵2、模型准确率Accuracynote.类不平衡/类偏斜2、精度Precision3、召回率Recall4、Precision和Recall的tradeoff——F1指标数值预测模型评价指标1、均方误差MSE(MeanSquaredError)-最常用2、均方根误差RMSE(RootMeanSquareError)3、平均绝对误差M
whether-or-not
·
2020-08-09 01:07
机器学习
模型评估方法
模型评估指标
机器学习
python - 机器学习lightgbm相关实践
相关文章:R+python︱XGBoost极端梯度上升以及forecastxgb(预测)+xgboost(回归)双案例解读python︱sklearn一些小技巧的记录(训练集划分/pipelline/
交叉验证
等
悟乙己
·
2020-08-08 21:25
机器学习︱R+python
lightgbm
python
机器学习
排序算法
分类
CS231n作业笔记1.2: KNN的
交叉验证
CS231n简介详见CS231n课程笔记1:Introduction。注:斜体字用于注明作者自己的思考,正确性未经过验证,欢迎指教。作业笔记关于KNN的实现详见CS231n作业笔记1.1:KNN中的距离矩阵vectorize的实现方法(无循环)。1.切分训练集np.split函数用于切分训练集,注意必须是等分,而且返回list类型。X_train_folds=np.array(np.split(X
silent56_th
·
2020-08-08 21:10
cs231n
CS231n课程笔记
cs231n
KNN
交叉验证
【cs231n】Assignment1总结
算法代码重难点KNNcs231n/classifiers/k_nearest_neighbor.py\qquadknn.ipynbnoloop求距离
交叉验证
SVMcs231n/classifiers/linear_svm.py
JoeYF_
·
2020-08-08 20:27
cs231n
CS231n-assignment1 K-fold
交叉验证
python 中字典的用法
num_folds=5k_choices=[1,3,5,8,10,12,15,20,50,100]X_train_folds=[]y_train_folds=[]#################################################################################TODO:
Jeremy Liang
·
2020-08-08 19:15
CS231n
交叉验证
法
什么是
交叉验证
法?基本思想就是将原始数据(dataset)进行分组,一部分作为训练集来训练模型,另一部分作为测试集来评价模型。为什么用
交叉验证
法?1、
交叉验证
用于评估模型的预测能力。
❣❣
·
2020-08-08 19:02
机器学习
【深度学习】模型评估与选择
文章目录引言训练误差与泛化误差过拟合和欠拟合模型选择留出法
交叉验证
法验证数据集K折
交叉验证
留一法自助法过拟合实验代码结果结果分析引言当我们观察我在博文【深度学习】多层感知机(二)MXNet实现双层感知机中的实验结果
Beb1997
·
2020-08-08 19:17
人工智能
【机器学习算法班】(一)管窥机器学习
一.若干概念
交叉验证
:
交叉验证
(Cross-validation)也称为交叉比对,主要用于建模应用中。
FrankJingle
·
2020-08-08 15:24
Machine
Learning
CS231n课程作业KNN的实现中问题: np.bincount()位置ValueError: object too deep for desired array
cs231n课后作业的knn这部分作业的时候借鉴知乎大神的代码https://zhuanlan.zhihu.com/p/28204173主要贴出博主遇到问题的地方主程序中部分#****************
交叉验证
bingo_6
·
2020-08-08 14:08
深度学习
人脸识别
交叉验证
函数crossvalind 的用法
转自:http://blog.csdn.net/xiao_xia_/article/details/6906641(K-折
交叉验证
)MATLAB包含了一个用于
交叉验证
特别好用的函数crossvalind
好好_SXY
·
2020-08-08 13:41
人脸识别
水稻微生物组时间序列分析4-随机森林回归
回归分析读取文件随机森林回归
交叉验证
feature重要性美化feature贡献度柱状图图4.2.绘制时间序列热图猜你喜欢写在后面写在前面之前分享了3月底发表的的《水稻微生物组时间序列分析》的文章,大家对其中图绘制过程比较感兴趣
刘永鑫Adam
·
2020-08-08 01:30
R
深度学习PyTorch | 总结
过拟合、欠拟合1、在数据不够多的时候,k折
交叉验证
是一种常用的验证方法。2、过拟合是指训练误差达到一个较低的水平,而泛化误差依然较大。欠拟合是指训练误差和泛化误差都不能达到一个较低的水平。
大青呐
·
2020-08-08 00:39
深度学习
机器学习之——逻辑回归与决策树评估方法
文章目录
交叉验证
(cross_val_score)网格搜索(GridSearchCV)代码实战
交叉验证
(cross_val_score)学习预测函数的参数并在相同的数据上测试是一个方法上的错误:一个只需重复其刚刚看到的样本标签的模型将有一个完美的分数
门前大橋下丶
·
2020-08-07 21:23
机器学习分类与回归模型
一般通过欧式距离或者曼哈顿距离公式计算),用K个邻居的目标值中占多数的目标代表预测样本的目标分类:K个邻居投票决定,少数服从多数回归:K个邻居目标的平均值3.所以KNN算法最关键的点就是K值的选取决定了模型的效果,一般可通过K-折
交叉验证
或者网格搜索法选择一个模型评分最优的
Bob_tensor
·
2020-08-07 21:48
机器学习
吴恩达机器学习6——机器学习算法改进、系统设计
吴恩达机器学习6一、机器学习算法改进1.机器学习算法评价1.1评估模型1.2模型选择和
交叉验证
集2.偏差与方差2.1诊断偏差和方差2.2正则化和偏差/方差2.3学习曲线2.4选择修正方法二、机器学习系统设计
old sweet ᝰ
·
2020-08-07 21:17
机器学习
Datawhale 零基础入门CV - Task 05 模型集成
5.1学习目标学习集成学习方法以及
交叉验证
情况下的模型集成学会使用深度学习模型的集成学习5.2集成学习方法在机器学习中的集成学习可以在一定程
顶尖菜鸟
·
2020-08-07 17:52
AI
图像处理
一个简单的3层神经网络模型part1
一个简单的3层神经网络模型part1背景知识要求摘要正文拆分训练集、
交叉验证
集和测试集加载训练集、
交叉验证
集、测试集数据3层神经网络模型训练模型并验证运行结果一运行结果二运行结果三结论参考背景知识要求Python
拾贝的孩子
·
2020-08-07 17:34
PyTorch自用笔记(第四周)
逻辑斯蒂回归7.2交叉熵7.3多分类问题实战7.4全连接层`Linear操作``ReLU激活`自定义层次train7.5激活函数与GPU加速7.6Visdom可视化八、实战技巧8.1过拟合与欠拟合8.2
交叉验证
代号06009
·
2020-08-07 16:04
笔记
基于r语言的疾病制图中自适应核密度估计的阈值选择方法案例
已经提出了用于自动选择平滑参数(诸如正常比例,插件和平滑
交叉验证
带宽选择器)的方法以用于非空间数据,但是它们的相对效用仍然是未知的。
weixin_33895657
·
2020-08-07 10:35
python机器学习 保存/读取模型
在做模型训练的时候,尤其是在训练集上做
交叉验证
,通常想要将模型保存下来,然后放到独立的测试集上测试,下面介绍的是Python中训练模型的保存和再使用。
rogeroyer
·
2020-08-06 13:40
笔记
模型
python
机器学习
上一页
32
33
34
35
36
37
38
39
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他