FM 因子分解 FM算法可以在线性时间内完成模型训练, 是一个非常高效的模型。FM最大特点和优势：FM模型对稀疏数据有更好的学习能力，通过交互项可以学习特征之间的关联关系，并且保证了学习效率和预估能力。 One Hot编码的特点: 大部分样本的特征比较稀疏; 特征空间大。 通过观察大量的样本数据可以 ...
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2019-05-30 11:59:06
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目前darknet框架下的模型训练都是在C环境下训练的，难免较为晦涩，如果能将模型转换到Tensorflow环境下完成模型的训练，在将训练好的权重转为Darknet可以识别的权重部署到实际应用中。这样就可以将算法的训练和实际部署分开！ 1、将Darknet框架下的.cfg与.weights 转为Te ...
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2019-05-16 11:03:31
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翻译：王威力 校对：丁楠雅 本文约3400字，建议阅读10分钟。 本文介绍了图像识别的深度学习模型的建立过程，通过陈述实际比赛的问题、介绍模型框架和展示解决方案代码，为初学者提供了解决图像识别问题的基础框架。 序言 “几分钟就可以建立一个深度学习模型？训练就要花几个小时好吗！我甚至没有一台足够好的机 ...
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2019-05-10 14:48:08
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Tensorflow一些常用基本概念与函数（四） 摘要：本系列主要对tf的一些常用概念与方法进行描述。本文主要针对tensorflow的模型训练Training与测试Testing等相关函数进行讲解。为‘Tensorflow一些常用基本概念与函数’系列之四。 1、序言 本文所讲的内容主要为以下列表中 ...
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2019-05-10 12:55:29
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import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #设置输入参数 batch_size = 128 test_size = 256 # 初始化权值... ...
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2019-05-09 10:31:38
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import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("E:\\MNIST_data\\", one_hot=True)... ...
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2019-05-07 21:31:58
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1.数据分组 将原始数据分成训练集，验证集和测试集，它们的比例分别为：60%，20%，20%。 训练集（train set） —— 用于模型拟合的数据样本。验证集（development set）—— 是模型训练过程中单独留出的样本集，它可以用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估。 在神 ...
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2019-05-02 18:54:12
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0 - 引入 并行处理、流水线处理、自动化调参、持久化是sklearn优雅地进行数据挖掘的核心。 并行处理和流水线处理是将多个特征处理工作，甚至包括模型训练工作组合成一个工作。 在组合的前提下，自动化调参技术帮我们省去了人工调参的繁琐。 训练好的模型是贮存在内存中的数据，持久化能够将这些数据保存到文 ...
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2019-04-26 13:15:25
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gen_sample_by_captcha.py 生成验证码图片 sample.py 配置文件 verify_and_split_data.py train_model_v2.py 训练模型，训练过程中同时输出训练集和验证集的准确率 训练结果 test_batch.py 批量验证 程序结果 封装识别 ...
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2019-04-16 15:58:37
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小书匠本文目录：1.数据情况2.数据预处理3.样本划分及标签处理4.模型训练5.模型评估6.预测未来下一个６个指标现收集有流媒体传输过程中的６个指标，这些指标分别是：PDCCH信道CCE可用个数 AvaPdcchPDCCH信道CCE占用个数 OccPdcchRRC连接最大数 ConRrc上行PRB平... ...
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2019-04-01 17:03:12
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