我想知道如何计算滑雪中LogisticRegressionCV的最终模型(即决策边界)。所以假设我有一些Xdata和y标签
Xdata # shape of this is (n_samples,n_features)
ylabels # shape of this is (n_samples,), and it is binary
现在我跑了
from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV
clf = LogisticRegressionCV(Cs=[1.0],cv=5)
clf.fit(Xdata,ylabels)
这是只看一个正
我正在尝试使用cifar-100数据集在tensorflow中创建resnet-50模型。我使用内置的resnet_v1_50在tensorflow中创建模型,在它的head.But上有两个完全连接的层。我的验证精度接近37%.What是问题所在吗?我是不是配置错误定义和配置了resnet_v1_50?我的模型创建代码如下所示。 import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.slim.python.slim.nets import resnet_v1
X = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[
我正在尝试将来自超参数调优作业的最佳估计器实现到一个管道对象中,以部署一个端点。 我已经尽了最大努力阅读文档,以便在管道中包含调优作业的结果,但在创建Model()类对象时遇到了问题。 # This is the hyperparameter tuning job
tuner.fit({'train': s3_train, 'validation': s3_val},
include_cls_metadata=False)
#With a standard Model (Not from the tuner) the process was as fol