如何保存训练好的机器学习模型
保存训练好的机器学习模型 当我们训练好一个model后，下次如果还想用这个model，我们就需要把这个model保存下来，下次直接导入就好了，不然每次都跑一遍，训练时间短还好，要是一次跑好几天的那怕是要天荒地老了。。sklearn官网提供了两种保存model的方法：官网地址 1. ...
原文：机器学习训练模型的一般错误
前言 在我们构建完机器学习模型，经常会遇到训练得到模型无法正确预测，这之后我们往往会采取下面的一些方案： 增加训练数据 减少特征的个数 增加更多的特征 增加多项式特征 X X ... 增大lambda的值 减小lambda的值 若是不了解模型具体的问题所在，而根据随便拿出一个方案去试错，这往往都是既费力又费心，往往个把月过去了仍然在进行模型的调试。 CV 数据集 数据集处理 将一个数据集先按下面进 ...
2017-11-16 19:22 0 1635 推荐指数：
相关推荐
机器学习一般流程
预备：把实际问题转化为机器学习问题，即能够从现有的数据中学的某种规律，从而解决实际问题（预测或分类） 机器学习是数据和模型的结合。 一.获取数据：人工合成、爬虫、数据库、公开数据集、收集数据... 二.数据预处理: 1.数据清洗：缺失数据、重复数据、一致性检验 2.数据 ...
机器学习基本概念和模型训练基本问题
什么是分类问题，什么是回归问题？以及两者的区别 什么是二叉树？ 二叉树很容易理解，在这里我们一般用满二叉树：就是非叶子节点都有2个分支的树形数据结构 什么是决策树？ 决策树最初是用来做决策用的，就好像下面的见不见相亲对象的决策过程一样； 如果把最后的决策结果看成是分类，那么决策树 ...
机器学习-Python中训练模型的保存和再使用
模型保存 BP：model.save(save_dir) SVM： 模型调用： BP： SVM： ...
机器学习项目流程（四）选择并训练模型
选择并训练模型 至此，我们已明确了问题，并对数据进行了预处理。现在我们选择并训练一个机器学习模型。 在训练集上训练模型 这个过程相对来说较为简单，我们首先训练一个线性回归模型： 这样就已完成了一个线性回归模型的训练，非常简单。我们从训练集里抓几条数据验证一下 ...
入门机器学习：代码+预训练模型，赶快练练吧！
来源商业新知网，原标题：开源鉴黄AI新鲜出炉：代码+预训练模型，还附手把手入门教程 要入门机器学习，一个自己感兴趣又有丰富数据的领域再好不过了。 今天我们就来学习用Keras构建模型，识别NSFW图片，俗称造个鉴黄AI。 资源来自一名印度小哥Praneeth Bedapudi，涉及 ...
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 ...
机器学习-Python中训练模型的保存和再使用
机器学习-Python中训练模型的保存和再使用 模型保存 BP：model.save(save_dir) SVM： 模型调用： BP： SVM： ...