保存訓練好的機器學習模型 當我們訓練好一個model后,下次如果還想用這個model,我們就需要把這個model保存下來,下次直接導入就好了,不然每次都跑一遍,訓練時間短還好,要是一次跑好幾天的那怕是要天荒地老了。。sklearn官網提供了兩種保存model的方法:官網地址 1. ...
前言 在我們構建完機器學習模型,經常會遇到訓練得到模型無法正確預測,這之后我們往往會采取下面的一些方案: 增加訓練數據 減少特征的個數 增加更多的特征 增加多項式特征 X X ... 增大lambda的值 減小lambda的值 若是不了解模型具體的問題所在,而根據隨便拿出一個方案去試錯,這往往都是既費力又費心,往往個把月過去了仍然在進行模型的調試。 CV 數據集 數據集處理 將一個數據集先按下面進 ...
2017-11-16 19:22 0 1635 推薦指數:
保存訓練好的機器學習模型 當我們訓練好一個model后,下次如果還想用這個model,我們就需要把這個model保存下來,下次直接導入就好了,不然每次都跑一遍,訓練時間短還好,要是一次跑好幾天的那怕是要天荒地老了。。sklearn官網提供了兩種保存model的方法:官網地址 1. ...
預備:把實際問題轉化為機器學習問題,即能夠從現有的數據中學的某種規律,從而解決實際問題(預測或分類) 機器學習是數據和模型的結合。 一.獲取數據:人工合成、爬蟲、數據庫、公開數據集、收集數據... 二.數據預處理: 1.數據清洗:缺失數據、重復數據、一致性檢驗 2.數據 ...
什么是分類問題,什么是回歸問題?以及兩者的區別 什么是二叉樹? 二叉樹很容易理解,在這里我們一般用滿二叉樹:就是非葉子節點都有2個分支的樹形數據結構 什么是決策樹? 決策樹最初是用來做決策用的,就好像下面的見不見相親對象的決策過程一樣; 如果把最后的決策結果看成是分類,那么決策樹 ...
模型保存 BP:model.save(save_dir) SVM: 模型調用: BP: SVM: ...
選擇並訓練模型 至此,我們已明確了問題,並對數據進行了預處理。現在我們選擇並訓練一個機器學習模型。 在訓練集上訓練模型 這個過程相對來說較為簡單,我們首先訓練一個線性回歸模型: 這樣就已完成了一個線性回歸模型的訓練,非常簡單。我們從訓練集里抓幾條數據驗證一下 ...
來源商業新知網,原標題:開源鑒黃AI新鮮出爐:代碼+預訓練模型,還附手把手入門教程 要入門機器學習,一個自己感興趣又有豐富數據的領域再好不過了。 今天我們就來學習用Keras構建模型,識別NSFW圖片,俗稱造個鑒黃AI。 資源來自一名印度小哥Praneeth Bedapudi,涉及 ...
cross_val_score(model_name, x_samples, y_labels, cv=k) 作用:驗證某個模型在某個訓練集上的穩定性,輸出k個預測精度。 K折交叉驗證(k-fold) 把初始訓練樣本分成k份,其中(k-1)份被用作訓練集,剩下一份被用作評估集,這樣一共可以對 ...
機器學習-Python中訓練模型的保存和再使用 模型保存 BP:model.save(save_dir) SVM: 模型調用: BP: SVM: ...