Predict 第20页

Semantic-Segmentation-Suite 用训练好的权重预测图片

先放三张我训练300epoch的三张图片然后我们直接运行predict.py就可以了，主要工作就是对应的参数的设置在这里插入代码片python3predict.py--image2.png

科研小学生·2020-07-30 10:12

ROC曲线判别线性回归，java实现。

Java代码如下:publicdouble[][]getROC(doublethershold,double[]product,double[]predict){//thershold是

彭笳鑫·2020-07-30 02:50

TensorFlow-slim 训练 CNN 分类模型

在前面的文章TensorFlow训练CNN分类器中我们已经学习了使用TensorFlow底层的函数来构建简单的CNN分类模型，但比较繁琐的是在定义predict函数时需要花费大量的代码先声明各层的权重和偏置

newnewman80·2020-07-29 21:34

文法分析的三种符号集

文法分析的三种符号集三种符号集首符集：First(β)First(β)后继符集：Follow(A)Follow(A)预测符集：Predict(A→β)Predict(A→β)计算方法：转自（http:/

cg_Amaz1ng·2020-07-29 17:28

机器学习中的ROC曲线

分类问题中的混淆矩阵（以二分类为例）gt\prediction正类负类正类TPFN负类FPTNTP:groundtruth类别为正类，predict

WYXHAHAHA123·2020-07-29 16:17

Pytorch的梯度为None！

实例情况说明作者在写ADP的网络时，定义了A_Net，Model_Net，V_Net，在更新A_Net时候，定义损失：lossA=self.criterion(predict,target)lossA

cuntou0906·2020-07-29 09:26

Predict Future Sales（时间序列）——Kaggle银牌（TOP 4%）基础方案（二）：EDA和数据预处理

所谓的EDA，即为数据探索，这里主要指的是赛前的数据探索（第二种是对模型的分析，包括LightGBM/XgBoost的featureimportance，LR，SVM的coeff等）。那木赛前数据的EDA要做那些呢，第一个是对数据集的宏观分析，包括数据缺失，数据重复，异常值检测以及一些数据的清洗工作。还有就是变量之间相互关系的分析，包括计算相关性，变量可视化等等，合适的EDA可以帮助我们发现数据中

贝壳er·2020-07-28 23:29

Predict Future Sales（时间序列）——Kaggle银牌（TOP 4%）基础方案（四）：单模预测及模型融合

构造完特征接下来就是模型预测部分了，至于这里说的模型融合，实际上已经是各大数据竞赛上分的约定俗成的套路。单模一：CatBoostcatboost是俄罗斯大佬发布于2017年的一个强大的Boost算法，据发布者所说是继XGBoost和LightGBM后的又一个树模型大杀器，且性能要优于前面两个：原文链接。一般认为CatBoost有如下优点：它自动采用特殊的方式处理类别型特征（categoricalf

贝壳er·2020-07-28 23:29

sklearn 中的评分

importnumpyasnpimportsklearn.metricsassmfromsklearn.metricsimportconfusion_matrix#评分回归模型"""metrics做模型观察sm.mean_absolute_error(y,predict_y

apple-平家物语·2020-07-28 22:08

house price predict

波士顿房价这个项目是我自己在kaggle上做的第二个项目了，第一次自己做只达到前50%，之后看了kaggle上一位大神的思路，对自己的项目进行了改善,例如结合多个基本模型进行预测，果然误差率降低了很多，排名达到前20%，果然跟着大神走不会错。这里只做一个个人的学习总结，之后也会不断再完善。先说下我的思路：1.导入数据2.数据处理：——outliers关于outliers的处理，应该仔细阅读数据描述

weixin_39284140·2020-07-28 20:12

tensorflow、keras学习Predict house prices: regression

importtensorflowastffromtensorflowimportkerasimportnumpyasnpprint(tf.__version__)boston_housing=keras.datasets.boston_housing(train_data,train_labels),(test_data,test_labels)=boston_housing.load_data(

weixin_38248082·2020-07-28 20:51

源码解读学习-keggla-Two Sigma: Using News to Predict Stock Movements

news_train_df['assetCodes']=news_train_df['assetCodes'].str.findall(f"'([\w\./]+)'")语法：.str.findall()找出Series/Index中含括号内的语法：f"’([\w./]+)’"，[\w./]+这部分是正则表达式，\w：用于匹配字母，数字或下划线字符；.指一个字符；然后就看不懂了。。知道的小伙伴给我讲

FionaVan·2020-07-28 20:12

人工智能 chapter03 向量机

（修改参数使得测试最好）#encoding=utf8fromsklearn.svmimportSVRdefsvr_predict(train_data,train_label,tes

一个正在学习的javaer·2020-07-28 09:25

用SVM实现机器学习与预测

#1.思想分类器#2.SVM本质寻求一个最优的超平面分类#3.svm核：line#4.数据样本#5.训练SVM_create()train()predict#身高体重训练预测importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabasplt

ITROOKIEIS·2020-07-28 05:48

SVM的预测部分不一致的问题

发现阈值从原来0.3飙到0.99因此，考虑到svm的多分类和FC的softmax不同，做了些测试，看了一下SVM的处理首先，先看结果，SVM内部矛盾了#===这里演示一下由OVO，两条路，不矛盾===#1.这里是predict

袁一白·2020-07-28 05:58

python SVM 使用实例

1,1],[2,1]])y=np.array([1,1,2,2])fromsklearn.svmimportSVCclf=SVC(gamma='auto')clf.fit(X,y)print(clf.predict

guotong1988·2020-07-27 22:40

(转) Using the latest advancements in AI to predict stock market movements

UsingthelatestadvancementsinAItopredictstockmarketmovements2019-01-1321:31:18Thisblogiscopiedfrom:https://github.com/borisbanushev/stockpredictionaiInthisnotebookIwillcreateacompleteprocessforpredicti

a1424262219·2020-07-27 18:19

Learning to Learn and Predict: A Meta-Learning Approach for Multi-Label Classification

LearningtoLearnandPredict:AMeta-LearningApproachforMulti-LabelClassification2019-10-0111:29:54Paper:https://arxiv.org/pdf/1909.04176.pdf1.BackgroundandMotivation:多标签分类问题的目标是同时进行多个label的识别，且这些label是有一定

a1424262219·2020-07-27 18:19

The introduction of Two Sigma(Using News to Predict Stock Movements) AI competition at Kaggle

TheintroductionofTwoSigma(UsingNewstoPredictStockMovements)AIcompetitionatKaggleCanweusethecontentofnewsanalyticstopredictstockpriceperformance?Theubiquityofdatatodayenablesinvestorsatanyscaletomakebe

Joey-Zhang·2020-07-27 14:05

各种回归算法

如何利用matlab进行各种回归分析线性回归model=regress(train_label,traindata）;predict_value=testdata*model;treeTree=RegressionTree.fit

xiepeng1128·2020-07-27 14:34

我的Kaggle初探--House Price Predict

本人对数据挖掘很感兴趣，在自学了python相关数据处理模块和部分机器学习算法后，尝试在kaggle上做实践，项目是房价预测，网上也有很多网友分享的好方法，自己整个顺下来算是对数据处理和挖掘有了初步的认识。预处理导入库importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.statsasstatsMMimport

iam_emily·2020-07-27 12:59

神经网络模型可视化工具netron

1、支持的框架supportfor：ONNX(.onnx,.pb,.pbtxt),Keras(.h5,.keras),CoreML(.mlmodel),Caffe2(predict_net.pb,predict_net.pbtxt

肖飒风·2020-07-16 03:42

scikit-learn 常用分类算法的使用

这些模块的调用形式基本一致，训练用fit方法，预测用predict方法。用joblib.dump方法可以保存训练的模型，用joblib.load方法可以载入模型。测试程序。

hjh00·2020-07-16 00:01

XGBOOSTsales predict实例学习，kaggles

XGBOOST实例学习以kaggle一道题salespredict为对象，kerners里面这道题的特征工程有个老外的一套流程简单易懂https://www.kaggle.com/dlarionov/feature-engineering-xgboost，感觉一遍流程完整理解下来能学习到很多东西。下面是整个逻辑和处理过程的大白话描述有问题的地方欢迎指出：(1)特征的含义：①训练集包含：date_b

harbours·2020-07-15 23:35

spring cloud gateway之filter篇

转载请标明出处：https://www.fangzhipeng.com本文出自方志朋的博客在上一篇文章详细的介绍了Gateway的Predict，Predict决定了请求由哪一个路由处理，在路由处理之前

方志朋·2020-07-15 21:59

使用xgboost4j-spark进行模型训练

模型代码包含:-train：训练-train_cv：训练带交叉验证进行参数选择-predict_eval：预测并在验证集上验证准确率-predict：预测-train_leaf_lr：gb

数据拾光者·2020-07-15 19:08

python对随机森林分类结果绘制roc曲线

，传入三个参数.....传入参数，训练模型，然后:fit=model.fit(x_train,y_training)#ROCy_score=model.fit(x_train,y_training).predict_proba

HYQHYQ111·2020-07-15 17:46

记一次hive 报错NoViableAltException(-1@[215:51: ( KW_AS )?])

atorg.antlr.runtime.DFA.noViableAlt(DFA.java:158)atorg.antlr.runtime.DFA.predict(DFA.java:144)atorg.apache.hado

Maricle_1901·2020-07-15 13:21

caffe源码分析---IoU计算

IoU计算IoU=predict检测框与ground_truth检测框的交集predict检测框与ground_truth检测框的的并集IoU=\frac{predict检测框与ground\_truth

zhongqianli·2020-07-15 12:36

第一个机器学习算法--k近邻分类解决手写数字识别

文章目录1、k近邻分类2、sklearn中的k近邻函数2.1、KNeighborsClassifier2.2、fit2.3、predict3、收集和预处理数据4、训练和测试手写识别是不是很高大上？

wancong3·2020-07-15 12:04

R语言逻辑回归模型与混淆矩阵

借助glmnet包，以iris的前100位的两种花setosa和versicolor为例library(glmnet)##数据处理data0.5)test$predict<-as

wildwind0907·2020-07-15 09:25

KNN伪代码（简易版和复杂版）

从训练数据train中获取和当前数据test距离最近的k个样本neighbors=fetch_k_neighbors(self.train,test,self.k)#b.合并这K个最近样本，得到预测值predict_label

前行的zhu·2020-07-15 08:58

VINS代码笔记

2.predict(imu_msg);对单次的IMU测量值做积分得到位移和姿态.//imu_msg[采

xiaoshuiyisheng·2020-07-15 06:38

knn临近算法1（利用现成的库和数据）：

neighbors.KNeighborsClassifier()iris=datasets.load_iris()#数据的初始计算值和结果值knn.fit(iris.data,iris.target)predictedLabel=knn.predict

weixin_34130389·2020-07-15 05:00

机器学习之-最邻近算法(Nearest Neighbor)

具体如下图所示：2.代码"""Inthiscode,theparameter"X"infunction"train"isdifferentfrom"X"infunction"predict""""importnumpyasnpclassNearestNeighbor

豆-Metcalf·2020-07-15 00:14

sklearn 细节 —— SGDClassifier、Perceptron（分类模型）

[:,(2,3)]y=(iris_data.target==0).astype(np.int)perp_clf=Perceptron()perp_clf.fit(X,y)print(perp_clf.predict

Inside_Zhang·2020-07-14 13:13

分类模型决策边界中的np.meshgrid()与np.c_[]两个函数的使用

_[xx.ravel(),yy.ravel()]代码xx,yy=np.meshgrid(np.arange(x_min,x_max,0.02),np.arange(y_min,y_max,0.02))predict

新人王小五·2020-07-14 10:00

可视化: Python—MatPlotLib—多模型的ROC曲线

fromsklearn.metricsimportroc_curve,aucimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltplt.figure(figsize=(15,10))defplot_roc(labels,predict_probs

无聊的人生事无聊·2020-07-14 06:03

MATLAB 用for循环语句连续读入并处理一系列图片（图片名含数字和字符）

文件夹中有图片1.png,2.png,3.png,…,600.png共600张；还有图片1_predict_prob.png,2_predict_prob.png,3_predict_prob.png,

zhangziyou_19·2020-07-13 23:31

sklearn 中的 Pipeline 机制

主要有两点好处：直接调用fit和predict方法来对pipeline中的所有算法模型进行训练和预测。可以结合gridsearch对参数进行选择1.加载数据集并拆分fromsklear

SongpingWang·2020-07-13 21:39

sklearn中的pipeline的用法总结

主要带来两点好处：1、直接调用fit和predict方法来对pipeline中的所有算法模型进行训练和预测。2、可以结合gridsearch对参数进行选择。

lzher0·2020-07-13 19:26

机器学习sklearn模块（线性回归LinearRegression模型、岭回归Ridge模型、基于LinearRegression的多项式回归模型）

多项式拟合和极值点连接线性回归sklearn.linear_model.LinearRegression()-->return：线性回归器线性回归器.fit(输入样本，输出标签)#训练数据线性回归器.predict

煲饭酱·2020-07-13 19:27

sklearn 中的 Pipeline 机制和FeatureUnion

这么做的原因是考虑了数据处理过程中一系列前后相继的固定流程，比如featureselection->normalization->classificationpipeline提供了两种服务：Convenience:只需要调用一次fit和predict

weixin_33887443·2020-07-13 18:44

kaggle经典比赛总结（一）Stacked Regressions to predict House Prices

kaggle经典比赛优秀社区总结：StackedRegressionstopredictHousePrices本文主要讲述特征工程和Stacking回归模型，可以说本文是新手入kaggle必经历的过程。本篇文章主要讲述上如何在数据集上进行特征工程，然后使用sklearn的基础模型加上xgboost和lightGBM进行集成，目的是能够使得线性模型有很好鲁棒性，最终达到一个很好的预测效果。Stack

带着小板凳学习·2020-07-13 15:46

LBPH预测函数源码

voidLBPH::predict(InputArray_src,int&minClass,double&minDist)const{if(_histograms.empty()){//throwerrorifnodata

WHUT_小王·2020-07-13 11:15

sklearn中f1-score的简单使用

简单代码fromsklearn.metricsimportf1_score#导入f1_scoref1_score(y_test,y_predict,average='micro')#调用并输出计算的值f1

新人王小五·2020-07-13 11:00

sklearn源码解析：ensemble模型零碎记录；如何看sklearn代码，以tree的feature_importance为例

predict功能通常在该模型的直接类中实现，fit通常在继承的类中实现，方便不同的子类共同引用。随机森林和GBDT）RandomForest的bootstrap是又放回的；GBDT则是无放回的。）

mmc2015·2020-07-13 08:52

sklearn管道类库使用小结

管道的两个目的：方便性：只需要调用fit和predict一次，就能适合所有估计器联合参数选择：在管道中，结合网格搜索对估计器参数进行选择在管道中的所有估计器，除了最后一个外，都必须是transformers

每天进步一点点2017·2020-07-13 06:50

偏最小二乘回归（PLS）的MATLAB实现

sample=10000*sample_alldata(:,2:end-1);wave_s=34;wave_e=464;data_train=sample(1:65,wave_s:wave_e);data_predict

cheney1227·2020-07-13 03:22

【每日一篇SA】This Algorithm Can Predict Relationship Trouble（音频、原文、翻译及生词表）

ScientificAmerican60-secondScience,July5,2016作者：ErikaBeras翻译：SophieMen原文地址：ThisAlgorithmCanPredictRelationshipTrouble-ScientificAmerican音频下载：160705BreakupAlgorithm.mp3TranscriptandTranslationWatchyour

SophieMen·2020-07-13 00:30

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