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: ...
作者 Khuyen Tran 編譯 VK 來源 Towards Data Science 動機 Sklearn是一個很好的庫,有各種機器學習模型,可以用來訓練數據。但是如果你的數據很大,你可能需要很長時間來訓練你的數據,特別是當你用不同的超參數來尋找最佳模型時。 有沒有一種方法可以使機器學習模型的訓練速度比使用Sklearn的速度快 倍 答案就是你可以使用cuML。 下面的圖表比較了使用Sklea ...
2020-11-13 21:08 0 633 推薦指數:
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: ...
模型保存 BP:model.save(save_dir) SVM: 模型調用: BP: SVM: ...
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 ...
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(X1*X2 ...) 增大lambda的值 減小lambda的值 若是不了解模型具體的問題所在 ...
1.scikit-learn已經成為Python重要的機器學習庫,那么如何將scikit-learn訓練好的模型直接導出為PMML呢? 2.如何將原有pickle格式的模型文件轉換為PMML? 1). 使用sklearn2pmml 1. 安裝 pip install ...
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 ...
基於形狀模型的方法 主導了早期的人臉對齊思路, 這類方法 從局部特征中搜索關鍵點,對噪聲比較敏感,CLM類(包括ASM、AAM)方法是這一類的典型代表。 在這一節,講一下人臉對齊的一個重要算法 ESR,之所以重要,是因為 ESR開啟的回歸方法 -回歸方法是對形狀模型改進的一個 ...