我正在从事一个机器学习项目,并希望通过使用sklearn来了解如何在python中找到负责预测标签的最佳特性。
假设我们对模型进行拟合,并且希望预测model.predict([1,2,3])-> let suppose it says you passed the test.,但是对于这个预测model.predict([1,2,3]),预测功能的权重是多少?
假设有5列的数据集。让我们调用它们: id、X_1、X_2、X_3、result。X_1,X_2,X_3的数值为1-5.
我需要证明,这个结果是由X_1,X_2,权重分别为0.8900%和0.3900%,或者任何我可以完全理解的
在训练我的keras模型之前,我对图像执行了以下操作:
for img in os.listdir(path):
# convert to array
img_array = cv2.imread(os.path.join(path,img) ,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# resize to normalize data size
new_array = cv2.resize(img_array, (IMG_SIZE, IMG_SIZE))
# add this to our training_data list
我在Keras中训练了一个输入维为15和输出维为1的模型,然后尝试预测单个输入np.array的输出,我选择了一个玩具示例np.arange(15)。但是,输入不被接受。有人能告诉我问题出在哪里吗?下面是一个简化问题的代码:
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
X = np.arange(15)
Y = 0
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=15, activation='relu
我有一个简单的C++代码,如下所示。我需要为n维做一个特定的任务。但是n的值只能在运行时间内得到。如何在运行时将代码适配到n维向量。
//one dimesion
std::vector<int> a;
// do some task with a;
// two dimension
std::vector< std::vector<int> > a;
// do some task with a;
.
.
谢谢
我知道LSTM层需要一个三维输入(样本、时间步骤、特性)。但是它的哪一个维度数据被认为是一个序列。阅读一些我理解的站点是时间步骤,所以我尝试创建一个简单的问题来测试。在这个问题中,LSTM模型需要在时间步长维度上对值进行求和。然后,假设模型将考虑时间步长的前一个值,它应该作为输出返回值的总和。
我试了4个样本,结果不太好。我的推理有道理吗?
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM
X = np.array([
[5.,0.,-4.,3