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创建序列到序列(seq2seq)张量流模型的集合?
我有一个训练有效的30个时期的张量流seq2seq模型,并为每个时期保存了一个检查点 . 我现在要做的是结合这些检查点中最好的X(基于开发集上的结果) . 具体来说,我就如何在新模型中组合权重找到了一个很好的答案 . 任何帮助将不胜感激 . 相关问题(我认为没有充分回答): Building multiple models in the same graph How to load several... -
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当在python中导入xgboost时,“找不到版本`GOMP_4.0' - Ubuntu
HiI使用以下Ubuntu 16.04.1 LTS平台链接安装了xgboost http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_intro.html 当我在python终端中运行以下命令时,它会抛出异常,如下面的屏幕截图所示 将xgboost导入为xg 任何形式的帮助将不胜感激 我也试过以下命令,但没有运气 ==============... -
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集成递归神经网络的方法是什么?
将多个深度网络整合在一起以改善预测期间的统计数据通常相当容易 . 这通常就像获取输出预测并将它们平均在一起一样简单 . 在递归神经网络中,这并不是那么简单,因为我们正在对一系列输出进行预测 . 我们如何整合递归神经网络?您是否使用多个模型预测每个时间步的输出,平均输出,然后使用平均值的预测反馈到每个单独的模型(冲洗,重复)?这似乎在常见的ML库中实现起来相当麻烦(我正在使用Tensorflow) ... -
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scikit-learn RandomForestClassifier中的特征重要性和森林结构如何相关?
以下是使用Iris数据集的问题的简单示例 . 当我试图理解如何计算特征重要性以及在使用 export_graphviz 可视化估算器的森林时这是如何可见时,我感到困惑 . 这是我的代码: import pandas as pd import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris import matplotlib.pyplot as ... -
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检索插入符号中的保持折叠的预测
我想知道如何恢复交叉验证预测 . 我有兴趣手动构建堆叠模型(like here in point 3.2.1),我需要模型的每个保持折叠的预测 . 我附上一个简短的例子 . # load the library library(caret) # load the iris dataset data(cars) # define folds cv_folds <- createFolds(ca... -
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在sklearn集合和树中连续变量的分组
谁能告诉我sklearn(Python)中的合奏(如Random Forest,Gradient Boosting,Adaboost)和树(如决策树)如何处理连续变量?在建造树木时,它们是否被视为每个单独的 Value ?或者他们是否自动装箱?如果它们被装箱 - 那么遵循的逻辑是什么 . 如果他们没有装箱,我相信我错过了什么 . 应该有一些智能分箱可用(内置?),它将根据类分布将变量值分类到箱中(... -
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Facenet:使用面嵌入集的集合
Facenet是面部识别的深度学习模型 . 它被训练用于提取特征,即通过称为嵌入的固定长度矢量来表示图像 . 训练之后,对于每个给定的图像,我们将第二个最后一层的输出作为其特征向量 . 此后,我们可以基于特征和一些距离函数(例如欧几里德距离)来进行验证(以判断两个图像是否是同一个人) . 三元组损失是一种损失函数,基本上说,同一个人的特征向量之间的距离应该很小,并且不同人之间的距离应该很大 . 我... -
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如何获取RandomForestRegressor中的所有集合估计(scikit-learn)
我希望通过查看整体中每个回归树的输出来获得我估计的分布,并以某种列表返回给我 . 在R中,在 randomForest predict方法中提供 predict.all 选项为我做了这个,有没有办法在sklearn的 RandomForestRegressor 类中执行此操作? 在0.13及更高版本中,我看到返回叶子索引的方法apply,但是我在 RandomForestRegressor 的文... -
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如何从sci-kit学习解释随机森林分类器?
我对随机森林的运作方式知之甚少 . 通常在分类中,我可以将列车数据拟合到随机森林分类器中并要求预测测试数据 . 目前我正在研究提供给我的巨大数据 . 这是数据集的顶行,有1300(大约)行 . survived pclass sex age sibsp parch fare embarked 0 1 1 female 29 0 0 211.3375 S 1 1 1 male 0.9167 1 2 ... -
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关于机器学习中集成技术的问题
我正在研究整体机器学习,当我在网上阅读一些文章时,我遇到了两个问题 . 1. 在这个article中,它提到了 相反,模型2可能在所有数据点上具有更好的整体性能,但是在模型1更好的一组点上具有更差的性能 . 我们的想法是将这两种模型结合起来,使它们发挥最佳性能 . 这就是为什么创建样本外预测有更高的机会捕获每个模型表现最佳的不同区域 . 但是我仍然无法得到这一点,为什么不训练所有训练数据都可... -
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关于决策树和随机森林分类器(scikit)的疑问
我是决策树的新手,所以这些都是微不足道的问题 . 决策树: 根据scikit doc(http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html),"predict_proba"函数返回每个类的概率,即叶子中同一类的训练样本的分数 . 这到底是什么意思呢 . 随机森林分类器: 在随机森林分类器中采用替换(引导)样本的优势是什么?与粘...