predict

各种回归算法

如何利用matlab进行各种回归分析线性回归model=regress(train_label,traindata）;predict_value=testdata*model;treeTree=RegressionTree.fit
xiepeng1128·2020-07-27 14:34

我的Kaggle初探--House Price Predict

本人对数据挖掘很感兴趣，在自学了python相关数据处理模块和部分机器学习算法后，尝试在kaggle上做实践，项目是房价预测，网上也有很多网友分享的好方法，自己整个顺下来算是对数据处理和挖掘有了初步的认识。预处理导入库importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.statsasstatsMMimport
iam_emily·2020-07-27 12:59

神经网络模型可视化工具netron

1、支持的框架supportfor：ONNX(.onnx,.pb,.pbtxt),Keras(.h5,.keras),CoreML(.mlmodel),Caffe2(predict_net.pb,predict_net.pbtxt
肖飒风·2020-07-16 03:42

scikit-learn 常用分类算法的使用

这些模块的调用形式基本一致，训练用fit方法，预测用predict方法。用joblib.dump方法可以保存训练的模型，用joblib.load方法可以载入模型。测试程序。
hjh00·2020-07-16 00:01

XGBOOSTsales predict实例学习，kaggles

XGBOOST实例学习以kaggle一道题salespredict为对象，kerners里面这道题的特征工程有个老外的一套流程简单易懂https://www.kaggle.com/dlarionov/feature-engineering-xgboost，感觉一遍流程完整理解下来能学习到很多东西。下面是整个逻辑和处理过程的大白话描述有问题的地方欢迎指出：(1)特征的含义：①训练集包含：date_b
harbours·2020-07-15 23:35

spring cloud gateway之filter篇

转载请标明出处：https://www.fangzhipeng.com本文出自方志朋的博客在上一篇文章详细的介绍了Gateway的Predict，Predict决定了请求由哪一个路由处理，在路由处理之前
方志朋·2020-07-15 21:59

使用xgboost4j-spark进行模型训练

模型代码包含:-train：训练-train_cv：训练带交叉验证进行参数选择-predict_eval：预测并在验证集上验证准确率-predict：预测-train_leaf_lr：gb
数据拾光者·2020-07-15 19:08

python对随机森林分类结果绘制roc曲线

，传入三个参数.....传入参数，训练模型，然后:fit=model.fit(x_train,y_training)#ROCy_score=model.fit(x_train,y_training).predict_proba
HYQHYQ111·2020-07-15 17:46

记一次hive 报错NoViableAltException(-1@[215:51: ( KW_AS )?])

atorg.antlr.runtime.DFA.noViableAlt(DFA.java:158)atorg.antlr.runtime.DFA.predict(DFA.java:144)atorg.apache.hado
Maricle_1901·2020-07-15 13:21

caffe源码分析---IoU计算

IoU计算IoU=predict检测框与ground_truth检测框的交集predict检测框与ground_truth检测框的的并集IoU=\frac{predict检测框与ground\_truth
zhongqianli·2020-07-15 12:36

第一个机器学习算法--k近邻分类解决手写数字识别

文章目录1、k近邻分类2、sklearn中的k近邻函数2.1、KNeighborsClassifier2.2、fit2.3、predict3、收集和预处理数据4、训练和测试手写识别是不是很高大上？
wancong3·2020-07-15 12:04

R语言 逻辑回归模型与混淆矩阵

借助glmnet包，以iris的前100位的两种花setosa和versicolor为例library(glmnet)##数据处理data0.5)test$predict<-as
wildwind0907·2020-07-15 09:25

KNN伪代码（简易版和复杂版）

从训练数据train中获取和当前数据test距离最近的k个样本neighbors=fetch_k_neighbors(self.train,test,self.k)#b.合并这K个最近样本，得到预测值predict_label
前行的zhu·2020-07-15 08:58

VINS代码笔记

2.predict(imu_msg);对单次的IMU测量值做积分得到位移和姿态.//imu_msg[采
xiaoshuiyisheng·2020-07-15 06:38

knn临近算法1（利用现成的库和数据）：

neighbors.KNeighborsClassifier()iris=datasets.load_iris()#数据的初始计算值和结果值knn.fit(iris.data,iris.target)predictedLabel=knn.predict
weixin_34130389·2020-07-15 05:00

机器学习之-最邻近算法(Nearest Neighbor)

具体如下图所示：2.代码"""Inthiscode,theparameter"X"infunction"train"isdifferentfrom"X"infunction"predict""""importnumpyasnpclassNearestNeighbor
豆-Metcalf·2020-07-15 00:14

sklearn 细节 —— SGDClassifier、Perceptron（分类模型）

[:,(2,3)]y=(iris_data.target==0).astype(np.int)perp_clf=Perceptron()perp_clf.fit(X,y)print(perp_clf.predict
Inside_Zhang·2020-07-14 13:13

分类模型决策边界中的np.meshgrid()与np.c_[]两个函数的使用

_[xx.ravel(),yy.ravel()]代码xx,yy=np.meshgrid(np.arange(x_min,x_max,0.02),np.arange(y_min,y_max,0.02))predict
新人王小五·2020-07-14 10:00

可视化: Python—MatPlotLib—多模型的ROC曲线

fromsklearn.metricsimportroc_curve,aucimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltplt.figure(figsize=(15,10))defplot_roc(labels,predict_probs
无聊的人生事无聊·2020-07-14 06:03

MATLAB 用for循环语句连续读入并处理一系列图片（图片名含数字和字符）

文件夹中有图片1.png,2.png,3.png,…,600.png共600张；还有图片1_predict_prob.png,2_predict_prob.png,3_predict_prob.png,
zhangziyou_19·2020-07-13 23:31

sklearn 中的 Pipeline 机制

主要有两点好处：直接调用fit和predict方法来对pipeline中的所有算法模型进行训练和预测。可以结合gridsearch对参数进行选择1.加载数据集并拆分fromsklear
SongpingWang·2020-07-13 21:39

sklearn中的pipeline的用法总结

主要带来两点好处：1、直接调用fit和predict方法来对pipeline中的所有算法模型进行训练和预测。2、可以结合gridsearch对参数进行选择。
lzher0·2020-07-13 19:26

机器学习sklearn模块（线性回归LinearRegression模型、岭回归Ridge模型、基于LinearRegression的多项式回归模型）

多项式拟合和极值点连接线性回归sklearn.linear_model.LinearRegression()-->return：线性回归器线性回归器.fit(输入样本，输出标签)#训练数据线性回归器.predict
煲饭酱·2020-07-13 19:27

sklearn 中的 Pipeline 机制 和FeatureUnion

这么做的原因是考虑了数据处理过程中一系列前后相继的固定流程，比如featureselection->normalization->classificationpipeline提供了两种服务：Convenience:只需要调用一次fit和predict
weixin_33887443·2020-07-13 18:44

kaggle经典比赛总结（一）Stacked Regressions to predict House Prices

kaggle经典比赛优秀社区总结：StackedRegressionstopredictHousePrices本文主要讲述特征工程和Stacking回归模型，可以说本文是新手入kaggle必经历的过程。本篇文章主要讲述上如何在数据集上进行特征工程，然后使用sklearn的基础模型加上xgboost和lightGBM进行集成，目的是能够使得线性模型有很好鲁棒性，最终达到一个很好的预测效果。Stack
带着小板凳学习·2020-07-13 15:46

LBPH预测函数源码

voidLBPH::predict(InputArray_src,int&minClass,double&minDist)const{if(_histograms.empty()){//throwerrorifnodata
WHUT_小王·2020-07-13 11:15

sklearn中f1-score的简单使用

简单代码fromsklearn.metricsimportf1_score#导入f1_scoref1_score(y_test,y_predict,average='micro')#调用并输出计算的值f1
新人王小五·2020-07-13 11:00

sklearn源码解析：ensemble模型 零碎记录；如何看sklearn代码，以tree的feature_importance为例

predict功能通常在该模型的直接类中实现，fit通常在继承的类中实现，方便不同的子类共同引用。随机森林和GBDT）RandomForest的bootstrap是又放回的；GBDT则是无放回的。）
mmc2015·2020-07-13 08:52

sklearn管道类库使用小结

管道的两个目的：方便性：只需要调用fit和predict一次，就能适合所有估计器联合参数选择：在管道中，结合网格搜索对估计器参数进行选择在管道中的所有估计器，除了最后一个外，都必须是transformers
每天进步一点点2017·2020-07-13 06:50

偏最小二乘回归（PLS）的MATLAB实现

sample=10000*sample_alldata(:,2:end-1);wave_s=34;wave_e=464;data_train=sample(1:65,wave_s:wave_e);data_predict
cheney1227·2020-07-13 03:22

【每日一篇SA】This Algorithm Can Predict Relationship Trouble（音频、原文、翻译及生词表）

ScientificAmerican60-secondScience,July5,2016作者：ErikaBeras翻译：SophieMen原文地址：ThisAlgorithmCanPredictRelationshipTrouble-ScientificAmerican音频下载：160705BreakupAlgorithm.mp3TranscriptandTranslationWatchyour
SophieMen·2020-07-13 00:30

sklearn中Pipeline的使用方法

主要带来两点好处：直接调用fit和predict方法来对pipeline中的所有算法模型进行训练和预测。可以结合gridsearch对参数进行选择。
illusion_小驴·2020-07-12 23:48

API详解：sklearn.pipeline.Pipeline

总的来说pipline的意义有：便捷：只需要使用fit和predict两个methods,就可以基于定义好的Pipeline对数据进行一系列的操作。这
Sehr_Gut·2020-07-12 23:09

sklearn中pipeline的实现,及GridSearchCV寻找最优参数

主要带来两点好处：直接调用fit和predict方法来对pipeline中的所有算法模型进行训练和预测。可以结合gridsearch对参数进行选择。
隐者之王·2020-07-12 22:13

用于回归问题的模型评价：MSE、RMSE、MAE、R-Squared

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）代码部分MSEy_preditc=reg.predict(x_test)#reg
あずにゃん·2020-07-12 20:11

python中根据视频帧生成视频，保存为mp4格式

python中根据视频帧生成视频，保存为mp4格式：defvisualize(frame_data,box,predict_labels,size,fps,video_path,out_path='.
xddwz·2020-07-12 16:26

在树莓派3B板上配置pytorch1.0.0\torchvision\opencv

针对几个小型的深度学习模型，比如人脸识别、文字识别等，先在anaconda上对其中的Predict模型跑了一下，跑的结果还不错。于是就想着再把这几个模型移植到板子上试一下。
MAO波波·2020-07-12 13:41

python 线性回归预测示例

#预测defpredict(data,LinearRegression):Y_pred=LinearRegression.predict(data)print(Y_pred)returnY_pred#训练模型并画图
小玩偶_·2020-07-12 12:49

机器学习——scikit-learn中的机器学习算法封装——kNN

就是将训练数据集喂给机器学习算法，在上面kNN算法中就是将特征集X_train和Y_train传给机器学习算法，然后拟合(fit)出一个模型，然后输入样例到该模型进行预测(predict)输出结果。
Liuyt_61·2020-07-12 10:54

7.10 参数调优

其中grid_search类的GridSearchCV方法实现了fit，predict，predict_proba等方法，并通过交叉验证对参数空间进行求解，寻找最佳的参
火锅侠·2020-07-12 08:52

机器学习：LinearRegression().score返回的是决定系数R²-其中含义

u=((y_true-y_pred)**2).sum()v=((y_true-y_true.mean())**2).sum()其中y_pred已经在score方法中通过predict()方法得到，再与y_true
Cost_X·2020-07-12 04:01

使用TensorFlow创建自己的手写识别引擎

完整的源代码可以登录GitHubhttps://github.com/niektemme/tensorflow-mnist-predict/介绍我正在进行一篇机器学习的文章的写作。
数据科学家联盟·2020-07-12 03:21

2:pytorch进行分类及预测示例

main()函数对训练模型；predict()函数对训练好的模型进行调用预测。训练图像放在sku_train文件夹中，里面有子文件夹，这些子文件夹的名字分别为各个类，每个子文件夹下为各类的图像。
ming.zhang·2020-07-12 01:26

PaddleOCR改进识别推理效果对比

代码地址：PaddlePaddle/PaddleOCR1中文测试python3tools/infer/predict_rec.py\--image_dirdoc/imgs_words/ch\--rec_model_dirinference
张欣-男·2020-07-11 22:09

使用神经网络进行数据预测（TensorFlow+包含数据预处理过程+train+test+predict）（文末有github源代码+数据链接）

0.总览神经网络、数据预处理、分类问题的入门教程。使用TensorFlow搭建基本的网络，使用one-hot对于数据进行预处理，通过神经网络对数据进行训练，最终取得较好的分类效果，accuracy>97%.1.数据来源数据来源于可穿戴传感器健康老年人动作识别，在网站注册后即可下载（偶然的机会找到的网站），这是一个十万级的数据集。下载后的截图如下，数据的github下载链接文件夹S1_Dataset
三丫丫哦·2020-07-11 19:43

【Python】将Excel内容转为多个txt文件保存

/data/predict'defread_excel():#打开文件workbook=xlrd.open_workbook('333.xlsx')#根据sheet索引或者名称获取sheet内容sheet1
Programmar失格·2020-07-11 17:29

【顶会论文解析】罪行预测

作者bamtercelboo原文地址https://bamtercelboo.github.io/2018/07/19/Learning-to-Predict-Charges-for-Criminal-Cases-with-Legal-Basis
zenRRan·2020-07-11 16:28

【机器学习系列1】线性回归LinearRegression——数学推导和纯Numpy实现

目录数学推导notationsobjectivefunctionpartialderivativematrixversion手动实现线性回归训练器train思路代码实现预测器predict思路代码评价器
occamo·2020-07-11 14:09

【机器学习系列2】逻辑回归LogisticRegression——数学推导和纯Numpy实现

目录数学推导notationsobjectivefunction思想推导partialderivativematrixversion手动实现逻辑回归训练器train思路代码实现预测器predict思路代码评价器
occamo·2020-07-11 14:09

【机器学习系列3】K近邻算法KNearestNeignbors——思路推导和纯Numpy实现

目录思路推导kNN的思想手动实现kNN计算距离distant思路代码实现预测器predict思路代码评价器evaluation思路代码交叉验证validation思路代码与sklearn比较k的影响预测效果完整代码这一系列是学习公众号
occamo·2020-07-11 14:09
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