一.Scikit Learn中使用estimator三部曲 1. 构造estimator 2. 训练模型:fit 3. 利用模型进行预测:predict 二.模型评价 模型训练好后,度量模型拟合效果的常见准则有: 1.      均方误差(mean squared error,MSE): 2.      平均绝对误差(mean absolute error,MAE) 3.      R2 score:scikit learn线性回归模型的缺省评价准则,既考虑了预测值与真值之间的差异,也考虑了问题…

转自:http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420#OSC_h2_23 Scikit Learn: 在python中机器学习 Warning 警告:有些没能理解的句子,我以自己的理解意译. 翻译自:Scikit Learn:Machine Learning in Python 作者: Fabian Pedregosa, Gael Varoquaux 先决条件 Numpy, Scipy IPython matplotlib scikit-learn 目录 载入…

scikit learn 模块 调参 pipeline+girdsearch 数据举例:文档分类数据集 fetch_20newsgroups #-*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.linear_model import SGDClassifier from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sk…

目录 5.3 使用LogisticRegressionCV进行正则化的 Logistic Regression 参数调优 一.Scikit Learn中有关logistics回归函数的介绍 1. 交叉验证 交叉验证用于评估模型性能和进行参数调优(模型选择).分类任务中交叉验证缺省是采用StratifiedKFold. sklearn.cross_validation.cross_val_score(estimator, X, y=None, scoring=None, cv=None, n_jo…

由题目就可以看出,本节内容分为三部分,第一部分就是如何将训练好的模型持久化,并学习模型持久化的原理,第二部分就是如何将CKPT转化为pb文件,第三部分就是如何使用pb模型进行预测. 一,模型持久化 为了让训练得到的模型保存下来方便下次直接调用,我们需要将训练得到的神经网络模型持久化.下面学习通过TensorFlow程序来持久化一个训练好的模型,并从持久化之后的模型文件中还原被保存的模型,然后学习TensorFlow持久化的工作原理和持久化之后文件中的数据格式. 1,持久化代码实现 TensorF…

文章目录 [Tensorflow]模型持久化的原理,将CKPT转为pb文件,使用pb模型预测 一.模型持久化 1.持久化代码实现 convert_variables_to_constants固化模型结构 2. 持久化原理及数据格式 1. meta_info_def属性 2. graph_def 属性 3. saver_def 属性 4. collection def 属性 二.将CKPT转化为pb格式 2.1 对指定输出的节点名称的理解 2.2 查看ckpt网络的输入输出张量名称 2.3 查看生…

转自:http://blog.chinaunix.net/uid-20672257-id-3147337.html 一.kobject的定义:kobject是Linux2.6引入的设备管理机制,在内核中由struct kobject结构表示,这个结构使所有设备在底层都具有统一的接口.kobject提供了基本的对象管理能力,是构成Linux2.6设备模型的核心结构,它与sysfs文件系统紧密联系,每个在内核中注册kobject对象都对应与sysfs文件系统中的一个目录;kobject--->sys…

所谓学习问题,是指观察由n个样本组成的集合,并根据这些数据来预测未知数据的性质. 学习任务(一个二分类问题): 区分一个普通的互联网检索Query是否具有某个垂直领域的意图.假设现在有一个O2O领域的垂直搜索引擎,专门为用户提供团购.优惠券的检索:同时存在一个通用的搜索引擎,比如百度,通用搜索引擎希望能够识别出一个Query是否具有O2O检索意图,如果有则调用O2O垂直搜索引擎,获取结果作为通用搜索引擎的结果补充. 我们的目的是学习出一个分类器(classifier),分类器可以理解为一个函数,…

//TP 恶补ing... 一.定义数据表模型 1.模型映射 要测试数据库是否正常连接,最直接的办法就是在当前控制器中实例化数据表,然后使用 dump 函数输出,查看数据库的链接状态.代码: public function testdb(){ $obj=M("User"); dump($obj); } 此时浏览器输出: object(Model)#5 (20) { ["_extModel:private"] => NULL ["db:protecte…

主要内容: 1. 直接保存,加载模型; (可以指定加载,保存的var_list) 2. 加载,保存指定变量的模型 3. slim加载模型使用 4. 加载模型图结构和参数等 tensorflow 恢复部分参数.加载指定参数 tensorflow从已经训练好的模型中,恢复(指定)权重(构建新变量.网络)并继续训练(finetuning) Tensorflow 模型持久化 Model Persistence…