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如何使用机器学习在一个非常小的数据集上做出预测

贝叶斯定理在 Udacity 的机器学习入门课程的第 2 课中介绍：- ? 因为我想从课程中得到一些东西，所以我在互联网上进行了搜索，寻找一个适合使用朴素贝叶斯估计器的数据集。...在我的搜索过程中，我找到了一个网球数据集，它非常小，甚至不需要格式化为 csv 文件。 我决定使用 sklearn 的 GaussianNB 模型，因为这是我正在学习的课程中使用的估算器。...我使用 Google Colab 编写了初始程序，这是一个免费的在线 Jupyter Notebook。Google Colab 的一大优点是我可以将我的工作存储在 Google 驱动器中。...我不得不说，我个人希望获得更高的准确度，所以我在 MultinomialNB 估计器上尝试了数据，它对准确度没有任何影响。 也可以仅对一行数据进行预测。...由于网球数据集非常小，增加数据可能会提高使用此模型实现的准确度：- ?

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在自己的数据集上训练TensorFlow更快的R-CNN对象检测模型

计算预测边界框和地面真值边界框之间的回归。尽管有更快的R-CNN，但它的名称却比其他一些推理方法（例如YOLOv3或MobileNet）慢，但准确性更高。...TensorFlow甚至在COCO数据集上提供了数十种预训练的模型架构。...在笔记本中，其余单元格将介绍如何加载创建的已保存，训练有素的模型，并在刚刚上传的图像上运行它们。 对于BCCD，输出如下所示： 模型在10,000个纪元后表现不错！...对于自定义数据集，此过程看起来非常相似。无需从BCCD下载图像，而是可以从自己的数据集中下载图像，并相应地重新上传它们。 下一步是什么 已经将对象检测模型训练为自定义数据集。...例如是要在移动应用程序中，通过远程服务器还是在Raspberry Pi上运行模型？模型的使用方式决定了保存和转换其格式的最佳方法。

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PyTorch学习系列教程：三大神经网络在股票数据集上的实战

导读 近几天的推文中，分别对深度学习中的三大神经网络——DNN、CNN、RNN进行了系统的介绍，今天本文以股票数据集为例对其进行案例实战和对比。...同时，为了确保数据预处理时不造成信息泄露，在训练MinMaxScalar时，只能用训练集中的记录。所以，这里按照大体上8:2的比例切分，选择后800条记录用于提取测试集，之前的数据用作训练集。...在最后时刻输出的隐藏状态hn的基础上，使用一个全连接得到预测输出。...，只是最后一点预测误差较大，这可能是由于测试集标签真实值超出了1，而这种情况是模型在训练集上所学不到的信息…… 05 对比与小结 最后，我们综合对比一下三大神经网络模型在该股票预测任务上的表现。...首先来看各自的预测结果对比曲线： 整体来看，DNN和CNN在全部测试集上的表现要略胜于RNN一些。

1.4K20

模型量化-学习笔记

. 1.2 定义模型量化是指把模型的参数从FP32映射到nbit位的过程, 简单来说就是在定点数与浮点数等数据之间建立一种数据映射关系, 使得以较小的精度损失代价获得了较好的收益。...，内存耗用少了推理速度快了自然减少了设备功耗支持微处理器，有些微处理器属于8位的，低功耗运行浮点运算速度慢，需要进行8bit量化1.4 挑战定点数/FP16表示范围和精度完全不同明显比FP32小, 如果使用...(2) 量化的过程使用校准数据集, 这个数据集要经可能具有多样性, 有代表性, 理想情况下是验证数据集的子集, 对已经预训练好的模型的每一个layer进行统计。..., , 这种情况下如果直接使用不饱和量化的话, 就会把离散点噪声给放大从而影响模型的精度.不同模型的不同层的分布差异也非常大, 所以需要对每个模型的每一层都有一个阈值这种量化方式叫做逐层量化, 也可以对每一层每个通道都进行独立量化...会无穷大，这就好比一个分布(X)认为某个事件可能发生只是概率值小，但是另外一个分布(Y)却认为该事件不可能发生，因此这两 个分布是语义上时完全互斥的, KL大也很正常.

2.2K30

R语言之数据获取操作

实际上，R 中有大量的内置数据集可用于分析和实践，我们也可以在R 中创建模拟特定分布的数据。...1.获取内置数据集 R 中的内置数据集存在于各个包中，其中基本包 datasets 里只有数据集，没有函数。这个包提供了近 100 个数据集，涵盖医学、自然、社会学等各个领域。...你可以用下面的命令进行查看： data(package = "datasets") 如果想要调用某个数据集，可以使用 data( ) 函数。运行下面的命令，R 会加载数据集 iris 到工作空间。...data(iris) 除了 datasets 包，R 中很多其他的包也带有数据集。如果不是运行 R 后自动加载的基本包，我们需要安装和加载这些包以后才能使用其中的数据。...foreign 包里的函数 read.epiinfo( ) 可以直接读取 EpiData 生成的 .rec 文件，但是建议先在 EpiData 中将录入的数据导出为 Stata 数据文件，然后在 R 中使用函数

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R语言中管道操作符 %>%, %T>%, %$% 和 %%

不知道大家平时在使用R的时候有没有见到过这样一些比较奇怪的操作符，%>%, %T>%, %$% 和 %%。今天小编就来跟大家掰次掰次。...现实原理如下图所示，使用%>%把左侧的程序的数据集A传递右侧程序的B函数，B函数的结果数据集再向右侧传递给C函数，最后完成数据计算。...比如，我们获得一个data.frame类型的数据集，通过使用 %%，在右侧的函数中可以直接使用列名操作数据。...比如，我们需要对一个数据集进行排序，那么需要获得排序的结果，用%%就是非常方便的。...现实原理如下图所示，使用%%把左侧的程序的数据集A传递右侧程序的B函数，B函数的结果数据集再向右侧传递给C函数，C函数结果的数据集再重新赋值给A，完成整个过程。

2.2K30

详解seaborn可视化中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化。...，反映在图像上的闭环层数 下面我们来看几个示例来熟悉kdeplot中上述参数的实际使用方法： 首先我们需要准备数据，本文使用seaborn中自带的鸢尾花数据作为示例数据，因为在jupyter notebook...中运行代码，所以加上魔术命令%matplotlib inline使得图像得以在notebook中显示。...，用于绘制出一维数组中数据点实际的分布位置情况，即不添加任何数学意义上的拟合，单纯的将记录值在坐标轴上表现出来，相对于kdeplot，其可以展示原始的数据离散分布情况，其主要参数如下： a：一维数组，传入观测值向量...，且还可以在直方图的基础上施加kdeplot和rugplot的部分内容，是一个功能非常强大且实用的函数，其主要参数如下： a：一维数组形式，传入待分析的单个变量 bins：int型变量，用于确定直方图中显示直方的数量

4.1K32

R语言之基础绘图

R 的基础绘图系统由 Ross Ihaka 编写，功能非常强大，主要由 graphics 包和 grDevices 包组成，它们在启动 R 时会自动加载。...函数 hist( )可用于绘制直方图。 数据集 anorexia 位于 MASS 包中，来自一项关于年轻女性厌食症患者体重变化的研究。...lines(density(Prewt), col = "blue", lwd = 2) # 最后使用函数 rug( )在横轴上添加了轴须图，以展示数据分布的密集趋势。...函数 barplot( ) 可用于绘制条形图。 下面以 vcd 包里的 Arthritis 数据集为例介绍函数 barplot( )的用法。...小结 其他一些专门的图形，例如散点图矩阵、相关图、正态 QQ 图、生存曲线、聚类图、碎石图、ROC 曲线和 Meta 分析森林图等。在 R 的应用中，可视化是一个非常活跃的领域，新的包层出不穷。

24120

（数据科学学习手札62）详解seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

一、简介 　　seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化...，反映在图像上的闭环层数 　　下面我们来看几个示例来熟悉kdeplot中上述参数的实际使用方法： 　　首先我们需要准备数据，本文使用seaborn中自带的鸢尾花数据作为示例数据，因为在jupyter notebook...三、rugplot 　　rugplot的功能非常朴素，用于绘制出一维数组中数据点实际的分布位置情况，即不添加任何数学意义上的拟合，单纯的将记录值在坐标轴上表现出来，相对于kdeplot，其可以展示原始的数据离散分布情况...三、distplot 　　seaborn中的distplot主要功能是绘制单变量的直方图，且还可以在直方图的基础上施加kdeplot和rugplot的部分内容，是一个功能非常强大且实用的函数，其主要参数如下...，x、y均传入字符串，指代数据框中的变量名；第二种模式：在参数data为None时，x、y直接传入两个一维数组，不依赖数据框 　　data：与上一段中的说明相对应，代表数据框，默认为None 　　kind

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从cifar10分类入门深度学习图像分类（Keras）

Keras的方便又一次体现出来，除了第一层需要我们定义输入尺寸外，后面都不再需要定义了，框架会自行判断上一层的输出尺寸就是下一层的输入尺寸。在卷积层后是一个激活函数，我们使用relu。...这里我们找的巨人就是在imagenet图像数据集（1000个类别的大数据集）上预训练好的VGG16网络模型。 还记得我们简单CNN的模型结构吧，几个卷积层池化层，然后输入到全连接网络去逐渐分类。...我们想象一下预训练好的VGG16已经能够较好地完成imagenet数据集的分类任务了，那么它一定是在识别图像上有一定的过人之处，我们就把它识别图像的能力拿过来（卷积基），在这个基础上只去训练分类器部分（...实际上我们最开始写的网络是非常浅的，所以效果不好是理所当然的，这一节我们就粗暴地去直接增加网络深度，毕竟这是个深度学习的事儿。...这个原因可能是因为网络太长，梯度在不断的反向传播过程中会越来越小，就像0.99的n次方会非常小一样，这叫做梯度消失。

1.3K10

【机器学习】梯度下降的Python实现

具体地说，梯度下降是一种优化算法，它通过迭代遍历数据并获得偏导数来寻求函数的最小值（在我们的例子中是MSE）。...-1-the-troubling-theory-49a7fa2c4c06），但实际上它计算的是整个（批处理）数据集上系数的偏导数。...好的，看看这个图表，我们在大约100次迭代之后达到了一个大的下降，从那里开始，它一直在逐渐减少。...这是很好的，因为计算只需要在一个训练示例上进行，而不是在整个训练集上进行，这使得计算速度更快，而且对于大型数据集来说非常理想。...优点： 与批量梯度下降相比更快 更好地处理更大的数据集 缺点： 在某个最小值上很难跳出 并不总是有一个清晰的图，可以在一个最小值附近反弹，但永远不会达到最佳的最小值 ---- 小批量梯度下降 ?

1.5K40

基于直方图和散点图延伸出来的其他绘图细节

图形是一个有效传递分析结果的呈现方式。R是一个非常优秀的图形构建平台，它可以在生成基本图形后，调整包括标题、坐标轴、标签、颜色、线条、符号和文本标注等在内的所有图形特征。...本章将带大家领略一下R在图形构建中的强大之处，也为后续更为高阶图形构建铺垫基础。...3.2 点标注 3.3 参考线 3.4 图例 4 图形布局与组合 正 文 1 认识常见的图形函数hist和plot 1.1 认识hist hist（柱形图）是呈现一维数据的一种常用图形。...可以是一个常数，定义分组个数，例如：breaks = 12； 可以是一个有序数据集，定义分组的边界，其中两端边界即为x的最大最小值，例如：breaks = c(4*0:5, 10*3:5...4 图形布局与组合 在R中使用函数par()或layout()可以容易地组合多幅图形为一幅总括图形。

56930

不平衡数据回归的SMOGN算法：Python实现

本文介绍基于Python语言中的smogn包，读取.csv格式的Excel表格文件，实现SMOGN算法，对机器学习、深度学习回归中，训练数据集不平衡的情况加以解决的具体方法。   ...Excel表格文件，随后基于smogn.smoter()函数进行SMOGN算法的实现；其中，上述代码用到了3个参数，第一个参数表示需要加以处理的全部数据，第二个参数则表示我们的因变量，第三个参数是在进行过采样时...在运行时，将会看到如下所示的进度条。不过不得不说，在数据量比较大的时候，程序运行真的会很慢很慢。   如下图所示，我们一共要完成6个进度条，才算完成全部的SMOGN算法。   ...我这里就没有花更多时间对参数加以修改了——因为通过这样的方法完成SMOGN算法的Python实现，实在是太慢了；不如用R语言来实现，速度非常快，且效果也非常好，另外其还可以同时实现SMOGN算法与SMOTE...具体在R语言中的实现方法，大家参考文章R语言实现SMOTE与SMOGN算法解决不平衡数据的回归问题（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details

45930

不平衡数据回归的SMOTE与SMOGN算法：R语言实现

本文介绍基于R语言中的UBL包，读取.csv格式的Excel表格文件，实现SMOTE算法与SMOGN算法，对机器学习、深度学习回归中，训练数据集不平衡的情况加以解决的具体方法。   ...在之前的文章不平衡数据回归的SMOGN算法：Python实现中，我们介绍了基于Python语言中的smogn包，实现SMOGN算法，对机器学习、深度学习回归中训练数据集不平衡的情况加以解决的具体方法；而我们也在上述这一篇文章中提到了...首先，我们配置一下所需用到的R语言UBL包。包的下载方法也非常简单，我们输入如下的代码即可。...在这里，我们最好通过如下的方式新建一个R语言脚本（我这里是用的RStudio）；因为后期执行算法的时候，我们往往需要对比多种不同的参数搭配效果，通过脚本来运行代码会比较方便。   ...接下来，我们使用read.csv函数读取输入的.csv格式文件，并将其存储在变量data中。

44240

R语言进阶之图形参数

概述 R语言是即使一款功能强大的统计语言，也是一款内容丰富的绘图工具。从原则上讲，你可以用R语言绘制出你能‍‍想到的任何图形。‍‍‍‍ ‍‍‍‍‍‍‍‍...设置x轴和y轴的标签颜色为红色 hist(mtcars$mpg) # 用新设置的绘图参数绘图（mtcars是R中的内置数据集） par(opar) # 恢复最初的绘图参数 ‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍...‍‍‍‍另一种指定绘图参数的方法就是直‍接在绘图函数中设置，比如直接在‍‍hist()‍‍函数里就可以‍指定标签的颜色： ‍ # 直接在hist()函数里指定标签颜色为红色 hist(mtcars$mpg...指定标题的颜色 col.sub 指定副标题的颜色 fg 指定前景色 bg 指定背景色 在R语言中，你可以通过编号、名称、十六进制符或者RGB的方式来指定具体的颜色，比如col=1、col="white...字体 ‍ 在R中，你可以非常方便地去设置字体的尺寸和样式： ‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍ ‍选项 ‍‍‍‍match‍‍描‍‍述‍‍ font 指定使用的字体

1.3K30

【学习】《R实战》读书笔记（第三章）

会是一种在于拓展视野、宏观思维、知识交流、提升生活的活动。PPV课R语言读书会以“学习、分享、进步”为宗旨，通过成员协作完成R语言专业书籍的精读和分享，达到学习和研究R语言的目的。...图形工作 R具有非常强大的绘图功能，看下面代码。...abline(lm(mpg~wt)) > title(“Regresssion of MPG on Weight”) > detach(mtcars) >dev.off() > dir() 一个简单实例 数据集...图3： 不同剂量下，病人对药A的反映图 图像化参数 通过图形化参数定义一个图形的特征（字体、颜色、标题、坐标轴）。利用par()函数指定图形化参数。或者把这些参数至于绘图函数中。...> par(opar) 方式二：在绘图函数进行参数设置 > plot(dosage, responseB, type=”b”, lty=2, pch=17) 两种方式运行后效果一样，如图4所示： ?

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R语言入门之直方图与密度曲线

直方图 在绘制直方图时，大家可以使用hist(x)这个函数，其中x就是需要进行可视化的数据，当然这个函数还有一个参数就是freq，其默认设置是freq=NULL。...当然除此之外，hist()函数还有其它参数，大家可以使用?hist()来了解不同参数的作用及其使用方法。...# 先画一个简单的直方图 hist(mtcars$mpg) ##这次我们使用的还是mtcars这个数据集 ?...hist(mtcars$mpg, freq=F, breaks=3) ##在R语言中，FALSE可以用F代替，这样比较简洁 ##在这里我们以频率/组距来作为纵坐标，并且只绘制3个直方条出来 ?...从上图我们可以看出这组数据不符合正态分布，因为图中很明显地出现了双峰。 今天就和大家分享到这里，后续会和大家讲解其它绘图方法，有兴趣的朋友可以了解数值模拟方法，这在后续的学习中会非常有用。

2.9K10

快速掌握Seaborn分布图的10个例子

在本文中，我们将介绍10个示例，以掌握如何使用用于Python的Seaborn库创建发行图。对于示例，我们将使用Kaggle上可用的墨尔本住房数据集中的一个小样本。...该数据集包含了墨尔本房屋的一些特征及其价格。...参数x接受要绘制的列名。aspect参数调整大小的宽高比。它也可以改变高度。 示例2 在第一个例子中，我们可以清楚地看到价格栏中有一些异常值。柱状图在右边有一条长尾，这表明价格非常高的房子很少。...示例4 数据集还包含分类变量。例如，类型列有3个类别，分别是h(房屋)、t(联排房屋)和u(单位)。我们可能需要分别检查每款的分布情况。 一种选择是在相同的可视化中用不同的颜色显示它们。...对于数据分析或机器学习任务，了解变量(即特征)的分布是非常重要的。我们如何处理给定的任务可能取决于分布。 在这篇文章中，我们看到了如何使用Seaborn的displot函数来分析价格和距离栏的分布。

1.1K30

金融数据分析与挖掘具体实现方法 -2

貌似三个月没有更新博客园了，当时承诺的第二篇金融数据分析与挖掘这几天刚好又做了总结，在国内经济不景气的现在来对这个话题结个尾。...比如一个ma=5，一个ma=60, 5的均线被称作快线，60的均线被称作慢线 买入策略中当快线上穿慢线（ma5上穿ma60）称为形成金叉买点信号，买入股票 卖出策略中当快线下穿慢线（ma5下穿...函数 ?...计算MB、UP、DN线 MB=（N－1）日的MA UP=MB＋2×MD DN=MB－2×MD 2.3.3 BOLL交易信号判断 BOLL布林线的意义 股价在中轨上方运行时属较安全状态...股价在中轨下方运行时属较危险状态，短线应趁反弹中轨时离场。 股价突破上轨线后，回探中轨线时不跌破中轨线，显示后市看涨，可持股或加仓。

2.2K21

Matlab系列之二维图形（下）

只要运行了该指令，会将所对应的图像置于首层，鼠标此时也会变成十字形，然后移动鼠标找到待取点的位置，单击将该点的坐标数据值存入[x,y]，依次获得剩余n-1个待取点的坐标数据，全部获取完成后，图像窗口退出首层...两个特殊的绘图指令 在此处之前用到的plot指令，都是针对已经得到的数据，根据这些数据进行绘图，假如一个函数的自变量变化趋势是未知的，那么使用plot指令，就可能出现间隔不合理，图形也没法很好反应函数的效果...fplot 该指令会根据软件内部设置的自适应算法，动态的决定自变量的离散间隔，自变量数值之间变化快的，间隔小，变化慢间隔就大。...%在x轴上采用常用对数进行标定，使用格式和plot相同，以下两个也一样 semilogy(...)%在y轴上采用常用对数进行标定 loglog(...)...直方图 直方图的话，做数据分布情况分析的时候应该用得上，直接还是一样，说下怎么使用吧 调用：hist(x)、hist(x,nbins) 说明：x是一个待划入统计的元素组，nbins是指定直方图分布间隔

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