predict

2024-06-24[本科项目实训] P-Tuning v2 测试记录
测试脚本PRE_SEQ_LEN=64CHECKPOINT=dsbtpg-chatglm-6b-pt-64-2e-2STEP=500CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python3main.py\--do_predict\--validation_filedevVX.json\--test_filedevVX.json\--overwrite_cache\--prompt_columncontent\
2024-06-24机器学习（二）
机器学习3.分类算法3.1sklearn转换器和估计器3.1.1转换器3.1.2估计器(在sklearn实现机器学习算法)3.2K-近邻算法3.2.1什么是K-近邻算法3.2.2K-近邻算法API3.2.3案例：鸢尾花种类预测3.2.4K-近邻总结3.3模型选择与调优3.3.1交叉验证（crossvaildation）3.3.2超参
2024-05-21tensorflow.js示例笔记 - predict-download-time
预测下载时间。<!DOCTYPEhtml><html><head><title>predict-download-time</title><style>canvas{border:1pxsolid#d3d3d3;}</style><sc
2024-05-03使用 __get__ 向已有类实例注入函数
突然有这样的特殊需求：向已经实例化的类对象添加新方法。例如，我的model本没有实现predict_step方法，现在我想向model注入这个函数：defpredict_step(self,batch,batch_idx,dataloader_idx=0):logits=self(**batch)["logits"]pred=F.softmax(logits,dim=-1)
2024-04-20回归问题求解 python---梯度下降+最小二乘法
MSE=1/m*∑i=1m(yi−y^i)2 a=[1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.,8.,9.]b=[3.,5.,7.,9.,11.,13.,15.,17.,19.]points=[[a[i],b[i]]foriinrange(len(a))]lr=0.001eps=0.0001m=len(
2024-04-08从模型到部署，教你如何用Python构建机器学习API服务
本文分享自华为云社区《Python构建机器学习API服务从模型到部署的完整指南》，作者：柠檬味拥抱。在当今数据驱动的世界中，机器学习模型在解决各种问题中扮演着重要角色。然而，将这些模型应用到实际问题中并与其他系统集成，往往需要构建API服务。本文将介绍如何使用Python构建机器学习
2024-04-03手写数字图片识别——DL 入门案例
DeepLearningDemoofPrimary下面介绍一个入门案例，如何使用TensorFlow和Keras构建一个CNN模型进行手写数字识别，以及如何使用该模型对自己的图像进行预测。尽管这是一个相对简单的任务，但它涵盖了深度学习基本流程，包括：数据准备模型构建模型训练模型预测输入：importtenso
2024-03-23决策树——泰坦尼克号
具体步骤：1、导入相关扩展包fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#划分数据集fromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizer#字典特征值提取fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier#决策树fromsklearn.treeimportexpor
2024-03-22机器学习-05-回归算法
总结本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中回归算法，包括线性回归，岭回归，逻辑回归等部分。参考fit_transform,fit,transform区别和作用详解！！！！！！机器学习入门（七）：多项式回归,PolynomialFeatures详解“L1和L2正则化”直观理解解读正则化LASSO回归岭回归python学
2024-03-193.19
铜期货价格的预测代码今日完成LSTM模型的搭建和运行代码部分分为两部分：模型的训练和预测训练模型部分代码：deftrain_lstm(batch_size=5,time_step=2,train_begin=0,train_end=150):X=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,time_step,input_size])Y=tf.placehold
2024-02-28Python 线性回归(y=ax+b)
线性回归主要是拟合一个函数，能预测一个新的样本：（1）数据集如下：（2）预测值：feet=5001#-*-coding:utf-8-*-2importmatplotlib.pyplotasplt3importpandasaspd4fromsklearnimportlinear_model5importos6os.chdir("/Users/xxx/PycharmProjects/dataset/"
2024-02-04线性回归实现示例
假设我们的基础模型是y=wx+b，其中w和b均为参数，我们使用y=3x+0.8来构造数据x、y，所以最后通过模型应该能够看得出w和b分别接近3和0.8。实现过程：1、准备数据2、计算预测值3、计算损失，把参数的梯度置为0，进行反向传播4、更新参数代码示例：importtorchimportmatplotlib
2024-01-20深度学习-神经网络原理-39
目录1.神经网络算法是有监督的学习算法，2.分类3.训练4.代码进入新的内容，深度学习啦万事万物的产生不是一下子就变出来的，学术上也是，一点点的进步才催生出一门新的学科或者技术，神经网络用于机器学习也不例外，前面的机器学习的内容，线性回归，逻辑回归，多分类，决策树，以及各种集成学习
2023-12-13机器学习-线性回归-多项式升维-07
目录1.为什么要升维2代码实现3,总结1.为什么要升维升维的目的是为了去解决欠拟合的问题的，也就是为了提高模型的准确率为目的的，因为当维度不够时，说白了就是对于预测结果考虑的因素少的话，肯定不能准确的计算出模型。在做升维的时候，最常见的手段就是将已知维度进行相乘来构建
2023-12-11机器学习-线性回归-模型解析解-02
1.解析解解析解的公式importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#有监督机器学习#XyX=2*np.random.rand(100,1)#np.random.rand#100行1列的[0,1)之间均匀分布*2之后则变成[0,2)之间均匀分布e=np.random.randn(100,1)#误差均值0
2023-11-29R语言拟合改进的稀疏广义加性模型（RGAM）预测、交叉验证、可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34409原文出处：拓端数据部落公众号简介这是一种拟合稀疏广义加性模型（GAM）的新方法。RGAM具有计算可扩展性，并且适用于连续、二进制、计数和生存数据。让我们生成一些数据： Rset.seed(1)n<-100;p<-12mu=rowSums(x[,1:3])+f4+f
2023-10-17python中predict函数参数：如何使用Python的predict函数进行机器学习预测
示例示例predict函数是scikit-learn中的一个函数，用于预测新样本的输出结果。参数：predict函数是scikit-learn中的一个函数，用于预测新样本的输出结果。参数：1.X：array-like或spmatrix，shape=[n_samples,n_features]，测试样本，其中n_samples表示样本的数量，n_features表示特征的数量。2
2023-10-10学习笔记427—Python Keras 报错AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_
PythonKeras报错AttributeError:'Sequential'objecthasnoattribute'predict_classes'解决方法本文文要介绍Python中，使用Keras执行yhat_classes=model.predict_classes(X_test)代码报错：AttributeError:'Sequential'objecthasnoattribute'pr
2023-09-28GLM大模型训练
ChatGPTBook/LLMFTProjNameLastcommitmessageLastcommitdateparentdirectory..ChatGLM-6B(Directory)updatecode3monthsagodata(Directory)updatecode3monthsagoimages(Directory)u
2023-08-11书写自动智慧文本分类器的开发与应用：支持多分类、多标签分类、多层级分类和Kmeans聚类
书写自动智慧文本分类器的开发与应用：支持多分类、多标签分类、多层级分类和Kmeans聚类文本分类器，提供多种文本分类和聚类算法，支持句子和文档级的文本分类任务，支持二分类、多分类、多标签分类、多层级分类和Kmeans聚类，开箱即用。python3开发。Classifier支持算法[x]Logistic
2023-06-02tflearn tensorflow LSTM predict sin function
from__future__importdivision,print_function,absolute_importimporttflearnimportnumpyasnpimportmathimportmatplotlibmatplotlib.use('Agg')importmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastfstep_radians=0.001steps_of_histor
2023-06-02Use trained sklearn model with pyspark
Usetrainedsklearnmodelwithpyspark frompysparkimportSparkContextimportnumpyasnpfromsklearnimportensembledefbatch(xs):yieldlist(xs)N=1000train_x=np.random.randn(N,10)train_y=np.random.binomial(1,0.5,N)model=ensemb
2023-06-01python spark kmeans demo
官方的demofromnumpyimportarrayfrommathimportsqrtfrompysparkimportSparkContextfrompyspark.mllib.clusteringimportKMeans,KMeansModelsc=SparkContext(appName="clusteringExample")#Loadandparsethedatadata=sc.textFile("/
2023-05-15logistic_regression
逻辑回归模型算法原理逻辑回归模型的数学原理知识点：Sigmoid函数绘制importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(-6,6)#通过linspace()函数生成-6到6的等差数列，默认50个数y=1.0/(1.0+np.exp(-x))#Sigmoid函数计算公式，exp()函数表示指
2023-04-30时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-LSTM贝叶斯优化卷积神经网络-长短期记忆网络时间序列预测
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。