import numpy as npnp.random.seed(1337) # for reproducibility from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densefrom keras.models import load_model # create some dataX = np.linspace(-1, 1, 200)np.random.shuffle(X) # randomize the dataY

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

  本文主要记录Keras训练得到的.h5模型文件转换成TensorFlow的.pb文件 #*-coding:utf-8-* """ 将keras的.h5的模型文件,转换成TensorFlow的pb文件 """ # ========================================================== from keras.models import load_model import tensorflow as t

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

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:

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

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

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

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:

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

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

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

h5_to_pb.py from keras.models import load_model import tensorflow as tf import os import os.path as osp from keras import backend as K #路径参数 input_path = 'input path' weight_file = 'weight.h5' weight_file_path = osp.join(input_path,weight_file) outpu

今天我们来学习Direct3D对模型的导入使用,Direct3D支持.X模型文件导入使用,.X文件是微软定义的3D模型文件格式,其中包含网格,动画,纹理等等一些信息. 目前3DS Max 和 Maya本身已经不支持对X模型的导出了, 只能使用3DS Max上有一个插件叫"3DS Max panda"可以把模型转换成X文件. 模型: http://yunpan.cn/cLXcxGKjwmqgk  访问密码 ec5c X模型查看器:  http://yunpan.cn/cLXcnArcQ7

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

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

# View more python tutorials on my Youtube and Youku channel!!! # Youtube video tutorial: https://www.youtube.com/channel/UCdyjiB5H8Pu7aDTNVXTTpcg # Youku video tutorial: http://i.youku.com/pythontutorial """ Please note, this code is only

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

opts = Options() with tf.Graph().as_default(), tf.Session() as session: model = Word2Vec(opts, session) if FLAGS.interactive: #print('load model from file %s %s', opts.save_path, os.path.join(opts.save_path, "/model.ckpt")) #model.saver.restore(

视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 RNN用于图像识别并不是很好 模型保存(结构和参数) 1 需要安装h5py pip install h5py 2在代码最后一行 model.save('model.h5') 即可在当前目录保存HDF5文件 模型载入 1开头导入包 from keras.models import load_model 2导入模型 mod

小白一个,刚刚费了老大的劲完成一个练手项目--image caption,虽然跑通了,但是评估结果却惨不忍睹.于是贴上大神的作品,留待日后慢慢消化.顺便记录下自己踩坑的一些问题. 先膜拜下大神的作品. 本次项目采用的模型结构如下.一路输入信息是利用VGG16提取的图像特征,另一路输入信息是利用LSTM提取的单词串特征,输出是预测的下一个单词.即模型的功能是,在给定图像特征和caption前面若干个单词的情况下,能预测出caption的下一个单词:所以循环若干次后即可得到一句完整的caption.