Python与标准化参数的拟合
是指使用Python编程语言来进行标准化参数的拟合操作。标准化参数的拟合是指根据给定的数据集，通过拟合算法来估计数据的标准化参数，如均值和标准差。这些参数可以用于数据预处理、特征工程和机器学习等领域。
在Python中，可以使用多种库和工具来实现标准化参数的拟合，如NumPy、Pandas和Scikit-learn等。下面是一些常用的方法和工具：
- NumPy：NumPy是Python中用于科学计算的基础库，提供了丰富的数值计算函数和数据结构。可以使用NumPy中的函数来计算数据集的均值和标准差，从而得到标准化参数。
- Pandas：Pandas是Python中用于数据分析和处理的库，提供了高效的数据结构和数据操作方法。可以使用Pandas中的函数来加载和处理数据集，并计算标准化参数。
- Scikit-learn：Scikit-learn是Python中常用的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具。可以使用Scikit-learn中的preprocessing模块来进行数据预处理，包括标准化参数的拟合。
标准化参数的拟合在数据分析和机器学习中具有重要的作用。它可以将不同尺度和范围的特征转化为统一的标准尺度，避免不同特征之间的差异对模型训练和预测的影响。标准化参数的拟合常用于以下场景：
- 数据预处理：在数据分析和机器学习任务中，通常需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和特征转换等操作。标准化参数的拟合可以作为数据预处理的一部分，用于将数据转化为标准尺度，提高数据的可比性和模型的稳定性。
- 特征工程：在特征工程中，需要对原始特征进行处理和转换，以提取更有用和有信息量的特征。标准化参数的拟合可以作为特征工程的一种方法，用于将原始特征转化为标准化特征，减少特征之间的相关性和冗余性。
- 机器学习模型训练：在机器学习模型训练过程中，标准化参数的拟合可以用于对输入数据进行标准化处理，以提高模型的训练效果和预测准确性。标准化参数可以使得模型更加稳定和可靠，减少模型对输入数据尺度和范围的敏感性。
腾讯云提供了一系列与Python和数据处理相关的产品和服务，可以帮助用户进行标准化参数的拟合和数据处理。以下是一些推荐的腾讯云产品和产品介绍链接：
- 云服务器（CVM）：腾讯云的云服务器提供了高性能的计算资源，可以用于运行Python程序和处理大规模数据集。链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 弹性MapReduce（EMR）：腾讯云的弹性MapReduce是一种大数据处理服务，支持使用Python和其他编程语言进行数据处理和分析。链接：https://cloud.tencent.com/product/emr
- 数据万象（COS）：腾讯云的数据万象是一种对象存储服务，提供了高可靠性和高扩展性的数据存储和处理能力。可以使用数据万象来存储和处理大规模数据集。链接：https://cloud.tencent.com/product/cos
请注意，以上推荐的腾讯云产品和服务仅供参考，具体选择应根据实际需求和项目要求进行。
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scikit-learn中的高斯过程:在训练数据上表现良好，在测试数据上表现不佳
python、machine-learning、scikit-learn、normalization
我编写了一个Python脚本，它使用scikit-learn将高斯过程与一些数据进行拟合。
简而言之:我面临的问题是，虽然高斯过程似乎很好地学习了训练数据集，但对测试数据集的预测是错误的，在我看来，这背后存在规范化的问题。
具体来说:我的训练数据集是一组1500时间序列。每个时间序列都有50时间分量。高斯过程学习的映射是一组三个坐标x,y,z (代表我的模型的参数)和一个时间序列之间的映射。换句话说，在x,y,z和一个时间序列之间存在1:1的映射，并且GP学习这种映射。这个想法是，通过给训练有素的全科医生新的坐标，他们应该能够给我与这些坐标相关的预测时间序列。
下面是我的代码：
from __
浏览 36提问于2019-10-26得票数 0
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为机器学习准备数据集的正确方法是什么？
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首先，谢谢你阅读这篇文章。
在机器学习方面，我是个菜鸟，我试图使用ML对一些数据进行分类。现在，我已经对有监督和无监督的学习算法做了一些基本的阅读，如决策树、聚类、神经网络..etc等。
我很难理解的是为ML问题准备数据集的正确的总体过程。
如何为ML准备数据集，以便测量算法的准确性？
我目前的理解是，为了评估准确性，算法应该输入预先标记的结果(来自数据集的一个重要子集？)以评估预期结果与算法的决策之间的差异？
如果这是正确的，那么如何对大型数据集进行预标记？我的数据集相当大，人工标记是不可行的。
另外，任何关于用Python进行机器学习的技巧都将不胜感激！
非常感谢您的帮助，提前！
诚挚的问
浏览 2提问于2013-10-14得票数 7
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如何在python中使用朴素贝叶斯算法实现增量学习？
python、machine-learning、scikit-learn、naivebayes
我已经使用朴素贝叶斯算法实现了ML模型，其中我想实现增量学习。我面临的问题是，当我训练我的模型时，它在预处理时生成1500个特征，然后在一个月后使用反馈机制，如果我想用可能包含一些新特征的新数据训练我的模型，可能小于或大于1500 (即，我以前的数据集)如果我使用fit_transform获取新特征，那么我现有的特征集就会丢失。
我一直在使用部分拟合，但部分拟合的问题是您需要与以前模型相同数量的功能。我如何让它增量地学习？
cv = CountVectorizer()
X = cv.fit_transform(corpus).toarray() #replaces my older feat
浏览 6提问于2018-12-26得票数 0
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scikit学习中分类器拟合前进行特征缩放的必要性
python、scikit-learn、classification
我曾经相信scikit-learn的分类器(以及)会在训练前自动标准化我的数据。我过去认为这是因为正则化参数C传递给LogisticRegression构造函数:应用正则化(据我理解)没有特性缩放是没有意义的。为了使正规化正常工作，所有的功能都应该在可比较的尺度上。因此，我过去常常假设，当在训练数据LogisticRegression.fit(X)上调用X时，fit方法首先执行特性缩放，然后开始训练。为了测试我的假设，我决定手动缩放X的特性如下：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
浏览 2提问于2016-05-26得票数 4
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迁移学习中的模型微调
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我正在研究一个深度学习模型，用于“年龄不变的人脸检测”。我开始对数据进行预处理，包括通过MTCNN进行人脸裁剪，图像对比度校正和锐化。然后我开始构建模型架构，我设计了一个定制的顺序CNN模型。训练和验证损失接近1.9，但模型一个时期大约需要8小时。我需要快速的结果，所以我开始尝试迁移学习。我读到一篇论文，说Resnet-18在任务中表现很好，所以我首先使用了Resnet-18。尝试通过改变学习率来调整它，但没有效果。准确率的提高不超过40%。然后我使用了Resnet-50，目前，我正在研究它。我尝试通过手动更改学习率进行微调，尝试使用不同的优化器Adam、SGD。使用学习率衰减。我的模型开始
浏览 17提问于2020-10-02得票数 0
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如何训练这个多类RNN？
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我正在尝试在tensorflow中训练以下RNN。它接受一个11维的数字向量作为输入，并输出一个包含10个多类概率向量的序列，其中有14个互斥类。
model = keras.models.Sequential([
keras.layers.SimpleRNN(30, return_sequences=False, input_shape=[1, 11]),
keras.layers.RepeatVector(10),
keras.layers.SimpleRNN(30, return_sequences=True),
keras.layers.SimpleRN
浏览 1提问于2021-04-08得票数 0
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Scikit SGD分类器与散列向量器的准确率保持在58%
python、machine-learning、scikit-learn
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我希望解决一个“分类”问题，在这个问题中，一段文本(比如1k-2k个单词)被归入一个或多个类别。为此，我已经学习scikit有一段时间了。
由于我的数据在200-300万范围内，因此我使用SGDClassfier和HashingVectorizer，并使用partial_fit学习技术，编码如下：
import pandas as pd
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浏览 0提问于2016-05-06得票数 2
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在选择最佳超参数组合后，SparkML CrossValidator是否重新适合完整的训练数据集？
apache-spark、pyspark、cross-validation、apache-spark-mllib、apache-spark-ml
在训练数据集上交叉验证超参数网格后，SparkML的CrossValidator是否重新适合整个训练数据集？如果不是，它会从交叉验证的哪一部分中选择用于推断的bestModel？
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或者，bestModel用于推断所有交叉验证文件夹中的最佳性能模型(即，来自最佳性能超参数组合的最佳文件夹中的模型，仅对该文件夹的数据进行训练)？
我之所以这样问，是因为SparkML CrossValidator和scikit
浏览 22提问于2021-03-23得票数 0
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Azure机器学习与Python的机器学习模型过拟合/欠拟合
python-3.x、machine-learning、azure-machine-learning-studio
我正在学习如何使用Azure ML Studio执行机器学习。目前，我只尝试过使用Python进行机器学习。 我使用Azure ML和Python运行了相同的机器学习项目，以查看每个产品的结果与均方根误差(RMSE)有多接近。到目前为止，Azure ML和Python的RMSE有很大不同。 我不明白为什么RMSE离得这么远。我能想到的唯一原因是因为Python在训练数据上‘拟合’模型的方式。Python使用以下代码来拟合训练数据 lr = LinearRegression(labelCol='xxxx')
lrModel = lr.fit(train_data) 然而，我不知
浏览 17提问于2019-12-28得票数 0
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Databricks的深度学习管道中的dataframe/numpy数组转换:可伸缩性问题？
numpy、apache-spark、pyspark、deep-learning、databricks
Databricks的深度学习管道是一个带有Python的星火包，其目的是使来自Tensorflow/Keras的深度学习模型能够在Spark上运行并以DataFrame作为输入。
这听起来很酷，因为这样可以在分布式数据集上以分布式方式运行图像识别(特别是)，从而确保可伸缩性。
然而，在阅读sparkdl包的代码( 的深度学习管道的Python )时，我观察到了一些让我怀疑整个事情的可伸缩性的东西。
首先，sparkdl使用图像文件夹(例如需要分类)作为输入，并将其加载到星火DataFrame中。
然后，为了在这些图像上建立一个深入的学习模型，sparkdl的“拟合”方法做了以下工作。
它
浏览 1提问于2017-09-28得票数 1
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使用您自己构建的模型进行预测输出
machine-learning、python、classification、predictive-modeling、text-classification
我需要更好地理解如何从零开始创建机器学习算法，使用基于布尔值开发的自己的模型，例如文本中的单词#、标点符号#、大写字母的#等等，以确定文本是正式的还是非正式的。例如:我有
Text
there is a new major in this town
WTF?!?
you're a great person. Really glad to have met you
I don't know what to say
BYE BYE BABY
我创建了一些规则来为这个(小型)训练数据集分配一个标签，但我需要了解如何将这些规则应用于一个新的数据集(测试)：
如果有大写词，那么我；
如果
浏览 0提问于2020-10-08得票数 3
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鸟类的视频分类
machine-learning、deep-learning、classification、preprocessing
我正在做一个项目，任务是对鸟类的视频进行分类，并对物种进行预测。我尝试使用机器学习模型，最初是为深入行动识别而设计的，并针对我的数据集进行了调整。
数据集
该数据集由9个不同的类组成，其中包含约3 000个带有标签的视频：
Bj rktrast(菲尔德费)
Koltrast (黑鸟)
N cka (Nuthatch)
皮尔芬克(麻雀树)
毛里求斯(老鼠)
Bl mes(蓝山雀)
R dhake (Robin)
凯特(猫)
Inget objekt (无对象)
下面是一个样本数据集的视频，它包含了我的深度学习模型应该能够预测的不同类：
📷
方法
目前，我已经为时态段网络使用了这个代码库来训练我的
浏览 0提问于2018-04-14得票数 3
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使用sci-kit中的训练/测试数据学习曲线，而不是交叉验证
python、machine-learning、scipy、scikit-learn
我有一个独立的训练和测试数据(从不同的CSV加载到不同的pandas数据框中)，我想用这些训练和测试数据绘制学习曲线，而不是使用交叉验证从训练集本身生成训练和测试数据(这似乎是learning_curve的常见工作方式)。
似乎scikit希望你的测试和训练数据出现在同一个Dataframe中，但这样分类器也会学习测试数据，这不是我想要的。
我该如何着手解决这个问题呢？我是第一次接触科学工具包。
浏览 3提问于2015-09-20得票数 2
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当训练数据在交叉验证中发生变化时，模型(最佳拟合线/曲线)是否发生变化？
machine-learning、predictive-modeling、cross-validation
据我所知，机器学习算法通过输入(自变量)来预测输出(因变量)。我相信，哪条线/曲线最能定义培训数据将取决于培训数据。当它确定最佳的线或曲线时，绘制新的输入，并在绘图的基础上找到目标变量。
我的问题是，在交叉验证过程中，由于分割的不同，训练数据会发生变化，这难道不应该改变最佳拟合线吗?这难道不应该使K个不同的模型(=分裂数)发生变化吗？如果是(它使K不同的模型)，那会有什么用呢？如果没有，那我哪里出错了？
浏览 0提问于2021-02-12得票数 0
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如何为训练模型准备图像数据集？
python、computer-vision、artificial-intelligence、keras、training-data
我有一个项目，使用深度CNN来分类停车场。我的想法是对每个空间进行分类，无论有没有车。我的问题是，如何准备图像数据集来训练模型？我已经下载了用于训练的PKLot数据集，包括负图像和正图像。我应该将我所有的数据训练图像转换为灰度吗？我是否应该将所有训练图像重新调整为一个固定大小？(但是如果我将我的训练图像调整到一个固定的大小，我就有了横向和纵向图像)。谢谢:)
浏览 0提问于2017-09-04得票数 0
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如何在邮件中找到集群
python、machine-learning、scikit-learn、cluster-analysis、data-mining
我正在做一个机器学习项目，我有一个包含电子邮件中出现的单词频率的数据集。我需要找到每个邮件所属的集群。我所做的是将一个数据加载到pandas数据帧中，然后我训练了一个KMeans算法。数据集如下所示：
[
{
"adwords": 2,
"google": 4,
"ads": 2,
"facebook": 1,
"shyam": 2
},
{
"facebook": 4,
浏览 0提问于2018-09-15得票数 0
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Tensorflow:验证集如何改进学习曲线
validation、tensorflow、deep-learning
在教程中，数据集被分成三个不同的集合：(1) data_sets.train、(2) data_sets.validation和(3) data_sets.test。然而，在训练循环中，只使用data_sets.train进行训练。
# Start the training loop.
for step in xrange(FLAGS.max_steps):
start_time = time.time()
# Fill a feed dictionary with the actual set of images and labels
# for this particular
浏览 0提问于2017-01-27得票数 3
2回答
标记数据异常检测中的交叉验证
scikit-learn、cross-validation、anomaly-detection、autoencoder、isolation-forest
我正在从事一个项目，在那里我训练异常检测算法，隔离森林和自动编码器。我的数据是标记的，所以我有基本的真实性，但问题的性质需要无监督/半监督异常检测方法，而不是简单的分类。因此，我将只使用标签进行验证。
既然我不会用标签来训练模型，而不像在有监督的学习中使用X_train、X_test、y_train和y_test，那么在这里进行模型验证的正确方法是什么？
如果这是监督学习，我会把数据分成3部分:训练，简历和测试，做K折叠简历。但现在我觉得我可以简单地把我的数据分成2:训练和测试，简单地拟合所有的火车数据，预测和调整模型根据。最后，对测试数据进行预测。
所以我的问题是，我应该在这个模型中加入某种
浏览 0提问于2020-07-16得票数 1
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机器学习:找到最接近查询向量的结果。
python、machine-learning、scikit-learn、supervised-learning
我有成千上万的向量，每个向量大约有20个特征。
给定一个查询向量和一组潜在的匹配，我希望能够选择最佳的N匹配。
我花了几天时间尝试回归(使用支持向量机)，用我自己创建的数据集训练我的模型:每个向量是查询向量和结果向量的连接，我给出了0到1，0之间的分数(主观评价)，1是最糟糕的匹配。
我没有取得很好的成绩，我相信其中一个原因可能是很难主观地分配这些分数。另一方面，比较容易的是对结果进行主观排序(score是一个未知函数)：
score(query, resultA) > score(query, resultB) > score(query, resultC)
因此，我认为这更多地
浏览 5提问于2015-10-04得票数 4
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Python 3:错误: ValueError:输入包含NaN、无穷大或对于dtype('float64')来说太大的值
python、numpy、scikit-learn
我正在使用scikit-learn进行基本的机器学习
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler,PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = df[['floors', 'waterfront','lat' ,'bedrooms&
浏览 1提问于2020-08-12得票数 0
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