『Kaggle』分类任务_决策树&集成模型&DataFrame向量化操作 1 2 3 4 5 6 7 8 9 '''特征提取器''' from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer   vec = DictVectorizer(sparse=False) print(X_train.to_dict(orient='record')) X_train = vec.fit_transform(X_train.to_dict(orien…

自带数据集类型如下: # 自带小型数据集# sklearn.datasets.load_<name># 在线下载数据集# sklearn.datasets.fetch_<name># 计算机生成数据集# sklearn.datasets.make_<name># svmlight/libsvm格式数据集# sklearn.datasets.load_svmlight_file(path)# mldata.org在线下载网站数据集# sklearn.datasets.fe…

原理介绍 K折交叉验证: KFold,GroupKFold,StratifiedKFold, 留一法: LeaveOneGroupOut,LeavePGroupsOut,LeaveOneOut,LeavePOut, 随机划分法: ShuffleSplit,GroupShuffleSplit,StratifiedShuffleSplit, 代码实现 流程: 实例化分类器 -> 迭代器迭代组[.split()] KFold(n_splits=2) #KFold import numpy as np…

『TensorFlow』降噪自编码器设计  之前学习过的代码,又敲了一遍,新的收获也还是有的,因为这次注释写的比较详尽,所以再次记录一下,具体的相关知识查阅之前写的文章即可(见上面链接). # Author : Hellcat # Time : 2017/12/6 import numpy as np import sklearn.preprocessing as prep import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mn…

VGGNet网络介绍 VGG系列结构图, 『cs231n』卷积神经网络工程实践技巧_下 1,全部使用3*3的卷积核和2*2的池化核,通过不断加深网络结构来提升性能. 所有卷积层都是同样大小的filter:尺寸3x3,卷积步长Stirde = 1,填充Padding = 1 为什么这么搞? A.3x3是最小的能够捕获左.右.上.下和中心概念的尺寸: B.两个3x3的卷积层连在一起可视为5x5的filter,三个连在一起可视为一个7x7的 这是卷积的性质,受过#信号系统#这门课摧残的同学应该记忆犹新…

下图Github地址:Mask_RCNN       Mask_RCNN_KeyPoints『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合『计算机视觉』Mask…

中文文字预处理流程 文本处理 读取+去除特殊符号 按照字段长度排序 辅助数据结构生成 生成 {字符:出现次数} 字典 生成按出现次数排序好的字符list 生成 {字符:序号} 字典 生成序号list 文本预处理生成字典是需要去重的,一般的思路是使用set数据结构来达成,不过这里使用的是collection.Counter,可以去重还能计数 这里的文本以全唐诗为例,一般一行为1首,目的是去掉作者,生成为“[诗主体]”的格式作为RNN输入,为了保证等长,引入字符“_”在后续处理中为长度不够的诗句补齐…

『cs231n』卷积神经网络的可视化应用 文件目录 vgg16.py import os import numpy as np import tensorflow as tf from download import exist_or_download model_url = 'https://s3.amazonaws.com/cadl/models/vgg16.tfmodel' model_dir = 'vgg16/' model_name = 'vgg16.tfmodel' def mode…

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼…

一.Mask生成概览 上一节的末尾,我们已经获取了待检测图片的分类回归信息,我们将回归信息(即待检测目标的边框信息)单独提取出来,结合金字塔特征mrcnn_feature_maps,进行Mask生成工作(input_image_meta用于提取输入图片长宽,进行金字塔ROI处理,即PyramidROIAlign). # Detections # output is [batch, num_detections, (y1, x1, y2, x2, class_id, score)] in # no…