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SVM 分类器的分类超平面的绘制

0.库的导入# Load librariesfrom sklearn.svm import LinearSVCfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt...

#scikit-learn#机器学习
Docker容器图形界面显示(运行GUI软件)的配置方法

0.环境说明Ubuntu 16.04docker 1.351.Docker的“可视化”Docker本身的工作模式是命令行的,因为主要的使用场景可能是做服务器后端方面的比较多。但有时候我们会有在docker容器里运行一些图形界面的软件,或者要调用摄像头,输出图像等等一些需求,这个时候需要解决这个Docker “可视化”的问题。(这里的“可视化”不是很容易搜到的可视化管理的方法

#docker#ubuntu
KL散度的理解

这篇文章是博客Count Bayesie上的文章Kullback-Leibler Divergence Explained 的学习笔记

#数学
SVM分类器的概率校准在scikit-learn 中的几种实现方式

SVM分类器的分类结果只有类别,没有概率,属于maximum-margin 的方法如果我们想从SVM的分类结果中得到属于某个类别的置信概率,就要用到 概率校准经典的概率校准思路有Platt Scaling,核心思想就是把分类的结果作为新的训练集,用logistics回归再训练一个关系,得到具体的概率值P(y=1∣x)=11+e(A∗f(x)+B)P(y=1∣x)=11+e(A∗f(...

#scikit-learn#机器学习
找到SVM分类器的支持向量(scikit-learn)

0.库的导入# 导入库from sklearn.svm import SVCfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerimport numpy as np1.加载Iris Flower 数据集#Iris Flower 数据集有三个类别,这里只加载两个...

#scikit-learn#机器学习
CNN笔记(6)---超参数设定和网络训练

11.超参数设定和网络训练11.1 网络超参数设定网络结构相关的各项超参数:输入图像像素、卷积层个数、卷积核的相关参数11.1.1 输入数据像素大小不同输入图像为得到同规格输出,统一压缩到2n2n2^n大小:32x32,96x96,224x224分辨率越高,有助于性能提升,(特别是attention model),但是会延长训练时间改变原始模型的输入图像分辨率,需要重...

使用DaoCloud加速docker镜像下载——修改daemon.json遇到的问题

1.docker镜像的获取使用如下的docker pull 命令可以从官方的docker hub网站获取需要的镜像。docker pull NAME[:TAG]官方网站虽然资源多,但是由于是国外的网站,访问速度很不理想,获取一个镜像可能要等很久。2.镜像获取加速的方法2.1 非官方仓库下载国内有很多提供这样服务的镜像源,下载的速度要好很多。有满足需要的镜像的话,

#docker
Docker容器图形界面显示(运行GUI软件)的配置方法

0.环境说明Ubuntu 16.04docker 1.351.Docker的“可视化”Docker本身的工作模式是命令行的,因为主要的使用场景可能是做服务器后端方面的比较多。但有时候我们会有在docker容器里运行一些图形界面的软件,或者要调用摄像头,输出图像等等一些需求,这个时候需要解决这个Docker “可视化”的问题。(这里的“可视化”不是很容易搜到的可视化管理的方法

#docker#ubuntu
导入tensorflow ,提示警告信息的消除

1.版本信息tensorflow1.12.0numpy 1.12.12.警告信息导入tensorflow 时会出现的警告信息FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from float to np.floating is deprecated. In future, it wil...

#tensorflow
到底了