sklearn显示模型情况

sklearn 可视化模型的训练测试收敛情况和特征重要性

show the code: # Plot training deviance def plot_training_deviance(clf, n_estimators, X_test, y_test): # compute test set deviance test_score = np.zeros((n_estimators,), dtype=np.float64) for i, y_pred in enumerate(clf.staged_predict(X_test)): test_s

Python 3 利用 Dlib 19.7 和 sklearn机器学习模型实现人脸微笑检测

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

在VMware中安装ubuntu出现菜单栏无法显示的情况

在VMware中安装ubuntu出现菜单栏无法显示的情况其实这个问题的原因时由于VMware中enable了3D图形加速界面,只需要shutdown当前运行的虚拟机,然后在虚拟机,设置,显示器,3D图形中把3D图形勾选取消就ok了~ 另外,在Linux中安装VM tools,也很简单,VMware本身自带了VM tools的安装光盘,点击VMware中的虚拟机,重新安装vmtools就可以了,然后会在Linux中弹出vmtools的安装光盘, 在Linux中将光盘解压,解压VMtools后面跟

sklearn保存模型的两种方式

sklearn 中模型保存的两种方法一. sklearn中提供了高效的模型持久化模块joblib,将模型保存至硬盘. from sklearn.externals import joblib #lr是一个LogisticRegression模型 joblib.dump(lr, 'lr.model') lr = joblib.load('lr.model') 二.pickle >>> from sklearn import svm >>> from sklearn

Directx11教程(67) 显示模型文件

原文:Directx11教程(67) 显示模型文件在前面的教程中,我们都是通过在ModelClass中直接产生顶点和索引数据,简单的三角形,立方体等等还好说,毕竟比较简单,如何显示复杂的三维物体呢?特别是利用已有的3D文件,比如obj, 3ds, md2, x等格式的文件,这时,就要利用这些3D格式的解析器,本教程中,我们利用Open Asset Import Library库,来显示各种格式的3D文件(动画文件,暂时不考虑,只考虑静态的3D文件). Open Asse

UGUI ScrollView中显示模型和特效

游戏开发中有时候会遇到在UI上显示模型和特效的需求,这次需要在ScrollView上显示.我们使用UGUI的Screen Space - Camera模式,修改模型和特效的layer使之显示在UI上面,但是会遇到ScrollView的mask无法剔除模型和特效的问题. 解决思路:计算出ScrollView的显示矩形框的世界坐标和尺寸,传给模型和特效的shader,在shader里判断这个像素的世界坐标是否超过矩形框,来判断是否显示图像. C#代码部分: using System.Collecti

sklearn GMM模型介绍

参考 SKlearn 库 EM 算法混合高斯模型参数说明及代码实现和 sklearn.mixture.GaussianMixture 以前的推导内容: GMM 与 EM 算法记录下常用的参数,以及函数. 参数说明 class sklearn.mixture.GaussianMixture(n_components=1, covariance_type='full', tol=0.001, reg_covar=1e-06, max_iter=100, n_init=1, ini

【Stage3D学习笔记续】真正的3D世界（二）：显示模型

虽然我们进入真3D世界了,但是上一章的Demo仍然是显示的一个平面,尽管我们的平面在3D空间中旋转可以看出一点3D透视的效果,但是既然是真3D,就要拿出点3D的样子来! 如果要显示3D模型,我们就要告别直接使用代码编写顶点数据的时代了,想想上一节,平面的四边形手写顶点或许还过得去,但是如果手写一个立方体的8个顶点数据就有点难了吧,如果是显示更加复杂的形状呢? 要显示一个3D模型,就需要一个特定格式的3D模型文件,3D模型文件一般使用3D建模工具创建,美术完成建模后会将模型导出为特定格式的3D模型

模型的性能评估(二) 用sklearn进行模型评估

在sklearn当中,可以在三个地方进行模型的评估 1:各个模型的均有提供的score方法来进行评估. 这种方法对于每一种学习器来说都是根据学习器本身的特点定制的,不可改变,这种方法比较简单.这种方法受模型的影响, 2:用交叉验证cross_val_score,或者参数调试GridSearchCV,它们都依赖scoring参数传入一个性能度量函数.这种方法就是我们下面讨论的使用scoring进行模型的性能评估. 3:Metric方法,Metric有为各种问题提供的评估方法.这些问题包括分类.聚类

强类型的HTML模板方法与直接显示模型

模型: public class Article { [Display(Name="文章")] public string ArticleID { get; set; } [Display(Name="栏目类别")] public string CategoryID { get; set; } [Display(Name="标题")] [Required] [StringLength(50)] public string Title { get;

sklearn中模型评估和预测

一.模型验证方法如下: 通过交叉验证得分:model_sleection.cross_val_score(estimator,X) 对每个输入数据点产生交叉验证估计:model_selection.cross_val_predict(estimator,X) 计算并绘制模型的学习率曲线:model_selection.learning_curve(estimator,X,y) 计算并绘制模型的验证曲线:model_selection.validation(estimator,...) 通过排序评

DW 图片不显示的情况 ———网页只显示字不显示图片的情况目录下的图片名被改动不显示图片的情况

例子1-- 酒瓶子 alt 在不现实图片的情况下显示汉字图文效果展示 alt 1************************* 语句---- <body> <img src="imges/png-0040.png" width= "200"alt= " 酒瓶子" /> </body> 2************************* 3************************

sklearn保存模型-【老鱼学sklearn】

训练好了一个Model 以后总需要保存和再次预测, 所以保存和读取我们的sklearn model也是同样重要的一步. 比如,我们根据房源样本数据训练了一下房价模型,当用户输入自己的房子后,我们就需要根据训练好的房价模型来预测用户房子的价格. 这样就需要在训练模型后把模型保存起来,在使用模型时把模型读取出来对输入的数据进行预测. 这里保存和读取模型有两种方法,都非常简单,差别在于保存和读取速度的快慢上,因为有一个是利用了多进程机制,下面我们分别来看一下. 创建模型首先我们创建模型并训练数据:

sklearn聚类模型：基于密度的DBSCAN；基于混合高斯模型的GMM

1 sklearn聚类方法详解 2 对比不同聚类算法在不同数据集上的表现 3 用scikit-learn学习K-Means聚类 4 用scikit-learn学习DBSCAN聚类 (基于密度的聚类) 5 DBSCAN密度聚类算法 6 混合高斯模型Gaussian Mixture Model(GMM) #=============================================== 从左到右依次为: k-means聚类, DBSCAN聚类 , GMM聚类对应代码: # kme

机器学习使用sklearn进行模型训练、预测和评价

cross_val_score(model_name, x_samples, y_labels, cv=k) 作用:验证某个模型在某个训练集上的稳定性,输出k个预测精度. K折交叉验证(k-fold) 把初始训练样本分成k份,其中(k-1)份被用作训练集,剩下一份被用作评估集,这样一共可以对分类器做k次训练,并且得到k个训练结果. from sklearn.model_selection import cross_val_score clf = sklearn.linear_model.Logi

转sklearn保存模型

训练好了一个Model 以后总需要保存和再次预测, 所以保存和读取我们的sklearn model也是同样重要的一步. 比如,我们根据房源样本数据训练了一下房价模型,当用户输入自己的房子后,我们就需要根据训练好的房价模型来预测用户房子的价格. 这样就需要在训练模型后把模型保存起来,在使用模型时把模型读取出来对输入的数据进行预测. 这里保存和读取模型有两种方法,都非常简单,差别在于保存和读取速度的快慢上,因为有一个是利用了多进程机制,下面我们分别来看一下. 创建模型首先我们创建模型并训练数据:

sklearn 中模型保存的两种方法

一. sklearn中提供了高效的模型持久化模块joblib,将模型保存至硬盘. from sklearn.externals import joblib #lr是一个LogisticRegression模型 joblib.dump(lr, 'lr.model') lr = joblib.load('lr.model') 链接:https://www.zhihu.com/question/27187105/answer/55895472 二.pickle >>> from sklearn

sklearn中模型抽取

特征抽取sklearn.feature_extraction 模块提供了从原始数据如文本,图像等众抽取能够被机器学习算法直接处理的特征向量. 1.特征抽取方法之 Loading Features from Dicts measurements=[ {'city':'Dubai','temperature':33.}, {'city':'London','temperature':12.}, {'city':'San Fransisco','temperature':18.}, ] from sk

一种导致 emwin 中 EDIT 控件不显示的情况

@2018-12-11 [小记] 设计界面中使用了 EDIT 控件,但在其初始化语句中误使用了 text-color 属性API,导致了控件 EDIT 中的 Text 无法显示,具体如下 hItem = WM_GetDialogItem(pMsg->hWin, ID_EDIT_0); TEXT_SetTextColor(hItem, GUI_RED); EDIT_SetTextColor(hItem, EDIT_CI_ENABELD, GUI_RED); EDIT_SetText(hItem,

sklearn评估模型的方法

一.acc.recall.F1.混淆矩阵.分类综合报告 1.准确率第一种方式:accuracy_score # 准确率import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0, 2, 1, 3,9,9,8,5,8] y_true = [0, 1, 2, 3,2,6,3,5,9] accuracy_score(y_true, y_pred) Out[127]: 0.33333333333333331 acc

sklearn显示模型情况

热门专题