predict 第23页

cv2.error: OpenCV(4.2.0)resize.cpp:4045: error: (-215:Assertion failed) !ssize.empty() in function '

所用到的项目是B站Up的一个开源项目：mask-rcnn&c++调用，在执行检测环节，报错：(tensorflow)D:\Astudy\maskup\Tf_MaskRCNN>pythonmask_rcnn_predict.pyTraceback

维杰太保齐肯·2020-07-05 07:15

[Bug记录] sklearn中predict与predict_proba的识别结果不一致

今天训练了好久的决策树模型在测试的时候发现个bug，使用predict得到的结果居然不是predict_proba中最大数值的索引！

小刀丶·2020-07-05 05:05

数据挖掘竞赛预测模型二——SVM

1,kernel='rbf',degree=3,gamma='auto',class_weigth=None)svm.fit(train_data,train_label)test_pred=svm.predict

o0xgw0o·2020-07-05 01:29

tensorflow从.meta文件中导出图结构

但是博主在尝试使用该解决方案直接加载已经持久化的图而不必重新定义图的结构，进行predict时，源代码如下：importinput_datamnist=input_data.read_data_sets

little_kid_pea·2020-07-04 22:07

Python sklearn库中决策树tree.DecisionTreeClassifier()函数参数介绍

中自带的决策树方法简单代码如下：fromsklearnimporttreemode=tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini')mode.fit(X,Y)y_test=mode.predict

安小鑫·2020-07-04 21:29

TensorFlow训练模型的重载（不需要重定义原有的计算图）

前言：当我们已经训练好一个网络之后，并且将模型保存了，那么当我们想在另一个电脑上使用怎么办，对于Keras来说非常简单，只需要直接loadmodel，然后直接调用predict方法就可以了，但是TensorFlow

herr_kun·2020-07-04 17:58

xgboost 二分类选出最好的F1

fromsklearnimportmetrics#valid_predict是0到1的值，未进行设定阈值划分为0和1precision,recall,thresholds=metrics.precision_recall_curve

guotong1988·2020-07-04 16:58

python 画图像训练结果的loss图

得到每个epoch的loss和predict精度后，就可以愉快地画图直观地看出训练结果和收敛性了。

bahui7562·2020-07-04 11:35

SKlearn SVM二分类主要代码及参数解释

clf.fit(X,y)#训练print(clf.fit(X,y))#输出参数设置p=1#正确分类的个数foriinrange(len(test_dataset)):#循环检测测试数据分类成功的个数ifclf.predict

美酒爱尔兰·2020-07-04 06:42

Keras预测股票走势

为方便下载和应用，本文涉及的全部代码和数据集放在这里：https://github.com/Stevengz/Stock_predict。需要用到的库：importnumpyasnpimportp

Steven·简谈·2020-07-04 03:51

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·2020-07-04 01:54

R语言写简单线性回归

medv~lstat,data=Boston)attach(Boston)lm.fit=lm(medv~lstat)summary(lm.fit)coef(lm.fit)confint(lm.fit)predict

木水_·2020-07-02 10:36

liblinear简单使用说明

其中liblinear封装了一个train和predict命令（java和C都有），我们只需要调整参数即可

lingerlanlan·2020-07-02 08:35

转：SKLearn中预测准确率函数介绍

SKLearn中预测准确率函数介绍1、在使用Sklearn进行机器学习算法预测测试数据时，常用到classification_report函数来进行测试的准确率的计算输#开始预测y_pred=clf.predict

善战骁勇·2020-07-02 05:31

in predict assert self.binded and self.params_initialized AssertionError

错误一：inpredict assertself.bindedandself.params_initializedAssertionError###需要绑定data_shape错误二：InferShapepasscannotdecideshapesforthefollowingarguments(0smeansunknowndimensions).Pleaseconsiderprovidin

_________MAN·2020-07-02 01:56

sklearn中随机森林的使用

fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifiermodel_RR=RandomForestClassifier()model_RR.fit(X_train,y_train)y_prob=model_RR.predict_proba

二月鳥·2020-07-01 23:24

Machine Learning for hackers读书笔记(六)正则化：文本回归

data0,1,0)#第二种方法，把预测结果转成概率值library('boot')inv.logit(predict(regularized.fit,newx=x,s=0.001))#看效果set.seed

ddem35827·2020-07-01 22:27

R语言实现Logistic回归的五折交叉验证

这里记录一下首先对数据集进行拆分，这里用到caret包里的函数拆分数据然后对其进行交叉验证+logistic回归交叉验证library(plyr)library(caret)folds0.5的返回1，其余返回0predict

dandingshaonv·2020-07-01 21:23

R语言决策树、bagging、boosting、随机森林

rpart.control()：设置分类回归树的参数printcp()：查看复杂度参数CPplotcp()：可视化复杂度参数CPprune()：得到决策树的修剪子树bagging()：利用袋装技术建立组合预测模型predict.bagging

程志伟·2020-07-01 19:44

R语言caret包的学习（四）--建立模型及验证

主要涉及的函数有train()，predict()，confusionMatrix()，以及pROC包中的画roc图的相关函数。

ban2413·2020-07-01 18:30

文本分类——简化版的LibSVM之LibLinear

约束优化问题转换为等价的无约束优化问题4.数据预处理（文本）5.优化问题求解器的选择（一般使用默认值-s1）6.惩罚参数C选择（一般使用默认值–c1）7.多分类实现8.svm-scale用法9.train用法10.predict

笨笨的企鹅·2020-07-01 18:24

ADB命令获取Android UID

如：~adbshelldumpsyspackagecom.predict.horoscope.daily.zodiac.sign|grepuserId=userId=10096gids=[30

aihuanshang9340·2020-07-01 16:38

在kyphosis数据集建立支持向量机分类器

predict()是训练函数，plot()可视化数据，支持向量，决策边界(如果提供的话)。参数调整tune()。用e1071包中svm函数可以得到与libsvm相同的结果

Solomon1588·2020-07-01 13:13

使用npy转image图像并保存的实例

1.用于分类模型：importnumpyasnpimportscipy.miscimportcv2importos#DF1path="/home/pi/工作/predict1/"npy_list=os.listdir

·2020-07-01 12:02

常用sql语句（备忘录）

altertablepmart_per.dm_ty_person_num_important_factordropcolumnfactor_num删除表dm_ty_person_num_important_factor中的factor_num列deletefrompmart_per.dm_ty_person_num_predict_numwherecreate_da

布衣书生-Python·2020-07-01 12:54

【kaggle实战】——Predict Future Sales

这是一个playground类的题目，感觉playground的题目比较有意思而且数据不会太大，拿来练手挺好。。。。比赛连接：PredictFutureSales简介：Thischallengeservesasfinalprojectforthe“Howtowinadatasciencecompetition”Courseracourse.Inthiscompetitionyouwillworkw

Nicht_Sehen·2020-07-01 12:20

使用R完成逻辑斯蒂回归分类

直接上代码，如下：data_sample0.5,"virginica","versicolor"),real=real_sort);#根据数据产生概率生成预测分类table(data.frame(predict

肥萝卜使大力·2020-07-01 07:56

R语言多项式回归 polynomial regression

data[,1:5])data1<-datafor(iin1:3){mdl<-lm(Examination~poly(Education,degree=i),data=data)data1[,6+i]<-predict

wildwind0907·2020-07-01 06:58

YOLOv3——目标检测网络

yolo-grid-predict每个格子预测B个boundingbox及其置信度(confidencescore)，以及C个类别概率。bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位置相对

z海清·2020-07-01 04:10

R语言randomForest包实现随机森林——iris数据集和kyphosis数据集

library(randomForest)model.forest<-randomForest(Species~.,data=iris)pre.forest<-predict(model.forest,

ddem35827·2020-07-01 02:50

机器学习算法模型（无监督学习）

1.k-meansclustering不适合处理非球型数据；运行速度快；适用大规模数据集；运行结果因为随机数可能不一样；2.Agglomerativeclustering（不能predict）有三种聚合方式

濯君·2020-06-30 21:00

Predict the Winner(排成一条线的纸牌博弈问题)

LeetCode-486.PredicttheWinner(排成一条线的纸牌博弈问题)递归解法动态规划解法题目链接题目递归解法定义递归函数f[i,j]，表示的是如果arr[i...j]这个排列上的纸牌被绝顶聪明的人先拿，最终可以获得什么分数。定义递归函数s[i,j]，表示的是如果arr[i...j]这个排列上的纸牌被绝顶聪明的人后拿，最终可以获得什么分数。首先对于f[i,j]:如果i==j，即ar

zxzxin·2020-06-30 20:08

sklearn构建K-means聚类模型以及使用FMI,轮廓系数法,Calinski-Harabasz评价模型

（1）使用sklearn估计器构建聚类模型聚类算法实现需要估计器，sklearn估计器有fit和predict两个方法：fit:主要用于训练算法，该方法可接收用于有监督学习的训练集及其标签两个参数，也可接收无监督学习的数据

qwe_Jecisafg·2020-06-30 18:44

Udacity 数据分析进阶课程笔记L33：支持向量机（SVM）

sklearn中的SVM：import、fit()、predict()相对于朴素贝叶斯，线性SVM提供一条笔直的决策边界KernelTrick：特征（维度）变换，可以在构造分类器时通过kernel

有刺客·2020-06-30 15:26

model.predict_classes(test) 和model.predict(test) 区别

在keras中做深度网络预测时，有这两个预测函数model.predict_classes(test)和model.predict(test)，本例中是多分类，标签经过了one-hot编码，如[1,2,3,4,5

大风起兮_·2020-06-30 12:18

pyspark DecisionTreeModel不能在RDD上直接使用

DecisionTree.trainClassifier(data,2,{},impurity="entropy",maxDepth=maxTreeDepth)predictions=dtModel.predict

cf深蓝·2020-06-30 06:08

machine learning note 1

150,0],[170,0]]labels=[0,0,1,1]clf=tree.DecisionTreeClassifier()clf=clf.fit(features,labels)printclf.predict

Do_More·2020-06-30 00:29

车牌号识别 python + opencv

包括算法和客户端界面，只有2个文件，surface.py是界面代码，predict.py是算法代码，界面不是重点所以用tkinter写得很简单。

wzh191920·2020-06-29 22:46

笃学奖-Topic4-A10552-甘比精读

Medicineisthetreatmentofillnessandinjuriesbydoctorsandnurses.ThankstoIT,patientscannowhavetelemedicineathome.predict

zhefeng·2020-06-29 19:26

[Data Mining] kNN implementaion in Matlab

使用训练数据训练kNN模型，使用predict方法对一个新的观测量进行预测。Constructionmdl=fitcknn(X,y)创建一个kNN分类器。m

周大侠·2020-06-29 18:35

OSError: [Errno 22] Invalid argument问题解决

总结问题描述在做SSD目标检测算法的时候，在predict.py文件中遇到了这么一个报错的问题。

Overload310·2020-06-29 15:26

基于TensorFlow框架验证码识别分析

image_batch,label_batch=read_and_decode()2全连接网络模型建立#一层全连接#[100,20803]权重[20803,426]+偏置[104]=[100,104]y_predict

小小争520·2020-06-29 14:47

解决Keras中循环使用K.ctc_decode内存不释放的问题

data=generator(...)model=init_model(...)foriinrange(NUM):x,y=next(data)_y=model.predict(x)shape=_y.shapeinput_length

·2020-06-29 11:44

ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').

mostrecentcalllast):File“D:/软件（学习）/Python/MachineLearing/taitannike/train.py”,line55,inpredicted_np=clf.predict

王大阳_·2020-06-29 09:25

Matlab绘制ROC曲线(附详细画法思路及博客参考）

[1]绘图说明[2]程序代码（带注释）[3]绘图结果参考博客（推荐）：学习机器学习时的一次作业：[1]绘图说明对于经典的二分类（0、1）问题来说，分类器分类之后，往往会得到对每个样本是哪一类的一个估计predict

锵锵锵锵~蒋·2020-06-29 09:56

深度学习（三）：线性回归模型的保存和加载

tensorflow实现一个简单的线性回归我们首先把这个过程分为三步：算法，线性回归；策略，均方误差；优化，梯度下降1.准备好特征值和目标值（这里取一个特征值x，有100个样本）2.建立模型（准备一个w和b）,y_predict

La Prairie·2020-06-29 08:45

线性回归模型

weights”)b=tf.Variable(0,name=“bias”)#推断函数definference(X):returntf.matmul(X,W)+b（2）损失函数defloss(X,Y):Y_predict

wanpeng029·2020-06-29 07:08

风火编程--机器学习之模型评价

模型评价回归模型描述MAE:预测值与真值的差的绝对值再求平均.MSE:预测值与真值的差的平方再求平均.RMSE:预测值与真值的差的平方和再求平方根.R2:1-MSE/真值的方差r2=1-(y_test-y_predict

风火编程·2020-06-29 05:49

自动迭代方案——行为序列异常检测项目A

1.2.3模型保存1.3Prediction模块1.3.1预测方案1.3.2结果呈现2.启动脚本2.1Crontab定时任务2.2Shell模块任务2.2.1data.sh2.2.2train.sh2.2.3predict

zhoujl48·2020-06-29 01:42

自动迭代方案——行为序列异常检测项目B

1.2.2甘特图1.2.3模型保存1.3Prediction模块1.3.1预测方案1.3.2结果呈现2.启动脚本2.1Crontab定时任务2.2Shell模块任务2.2.1train.sh2.2.2predict_daily.sh2.3Pyth