Scikit-learn使用了一种非常方便的方法，基于fit和predict方法。我有适合fit和predict格式的时间序列数据。例如我有以下Xs:[[1.0,2.3,4.5],[6.7,2.7,1.2],...,[3.2,4.7,1.1]]以及对应的ys:[[1.0],[2.3],...,[7.7]]这些数据具有以下含义。ys中存储的值形成一个时间序列。Xs中的值是对应的与时间相关的“因素”，已知它们对ys中的值有一定影响(例如:温度、湿度和大气压力)。现在，当然，我可以使用fit(Xs,ys)。但是后来我得到了一个模型，其中ys中的future值仅取决于因素，而不依赖于先前的Y值
我已经使用新数据集对初始模型进行了微调，并将其保存为Keras中的“.h5”模型。现在我的目标是在仅接受“.pb”扩展名的androidTensorflow上运行我的模型。问题是Keras或tensorflow中是否有任何库可以进行这种转换？到目前为止，我已经看到了这篇文章:https://blog.keras.io/keras-as-a-simplified-interface-to-tensorflow-tutorial.html但还不能弄清楚。 最佳答案 Keras本身不包含任何将TensorFlow图导出为ProtocolB
我已经使用新数据集对初始模型进行了微调，并将其保存为Keras中的“.h5”模型。现在我的目标是在仅接受“.pb”扩展名的androidTensorflow上运行我的模型。问题是Keras或tensorflow中是否有任何库可以进行这种转换？到目前为止，我已经看到了这篇文章:https://blog.keras.io/keras-as-a-simplified-interface-to-tensorflow-tutorial.html但还不能弄清楚。 最佳答案 Keras本身不包含任何将TensorFlow图导出为ProtocolB
我有一个简单的NN模型，用于检测使用Keras(Theano后端)用python编写的28x28px图像中的手写数字:model0=Sequential()#numberofepochstotrainfornb_epoch=12#amountofdataeachiterationinanepochseesbatch_size=128model0.add(Flatten(input_shape=(1,img_rows,img_cols)))model0.add(Dense(nb_classes))model0.add(Activation('softmax'))model0.compil
我有一个简单的NN模型，用于检测使用Keras(Theano后端)用python编写的28x28px图像中的手写数字:model0=Sequential()#numberofepochstotrainfornb_epoch=12#amountofdataeachiterationinanepochseesbatch_size=128model0.add(Flatten(input_shape=(1,img_rows,img_cols)))model0.add(Dense(nb_classes))model0.add(Activation('softmax'))model0.compil
我正在学习将分类变量转换为机器学习分类器的数值的不同方法。我遇到了pd.get_dummies方法和sklearn.preprocessing.OneHotEncoder()，我想看看它们在性能和使用方面有何不同。我在https://xgdgsc.wordpress.com/2015/03/20/note-on-using-onehotencoder-in-scikit-learn-to-work-on-categorical-features/上找到了关于如何使用OneHotEncoder()的教程因为sklearn文档对此功能没有太大帮助。我感觉我做得不对……但是能否解释一下使用p
我正在学习将分类变量转换为机器学习分类器的数值的不同方法。我遇到了pd.get_dummies方法和sklearn.preprocessing.OneHotEncoder()，我想看看它们在性能和使用方面有何不同。我在https://xgdgsc.wordpress.com/2015/03/20/note-on-using-onehotencoder-in-scikit-learn-to-work-on-categorical-features/上找到了关于如何使用OneHotEncoder()的教程因为sklearn文档对此功能没有太大帮助。我感觉我做得不对……但是能否解释一下使用p
使用AnacondaPython2.7Windows10。我正在使用Keras示例训练语言模型:print('Buildmodel...')model=Sequential()model.add(GRU(512,return_sequences=True,input_shape=(maxlen,len(chars))))model.add(Dropout(0.2))model.add(GRU(512,return_sequences=False))model.add(Dropout(0.2))model.add(Dense(len(chars)))model.add(Activatio
使用AnacondaPython2.7Windows10。我正在使用Keras示例训练语言模型:print('Buildmodel...')model=Sequential()model.add(GRU(512,return_sequences=True,input_shape=(maxlen,len(chars))))model.add(Dropout(0.2))model.add(GRU(512,return_sequences=False))model.add(Dropout(0.2))model.add(Dense(len(chars)))model.add(Activatio
我做了一些奇怪的观察，我的GridSearch在几个小时后一直失败，我一开始不知道为什么。随着时间的推移，我监控了内存使用情况，发现它从几GB(~6Gb)开始并不断增加，直到达到最大值时节点崩溃。硬件可以占用128Gb。我正在尝试使用随机森林对大量文本文档进行分类。为简单起见——为了弄清楚发生了什么——我回到了朴素贝叶斯。我使用的版本是Python3.4.2scikit-learn0.15.2我在GitHub上的scikit-issuelist上找到了一些关于此主题的相关讨论:https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/565
