我正在尝试创建一个脚本,它能够评估lfw数据集上的模型。作为一个过程,我正在读取成对的图像(使用LFW注释列表),跟踪和裁剪人脸,对齐它,并将其通过预先训练的facenet模型(使用tensorflow的.pb),并提取特征。特征向量大小= (1,128),输入图像为(160,160)。
为了评估验证任务,我使用了暹罗架构。也就是说,我正在传递来自两个相同模型(2 x facenet,这相当于从单个网络传递一批大小为2的图像)的一对图像(相同或不同的人),并计算嵌入的欧几里德距离。最后,我正在训练一个线性SVM分类器,当嵌入距离较小时提取0,否则使用对标签提取1。通过这种方式,我尝试学习在测试
我的机器学习模型在很大程度上超过了训练数据,但在测试数据上仍然表现得很好。当使用神经网络方法时,每次迭代都会略微增加测试集上的精度,但会大大提高训练集上的精度(过拟合)。
在使用带有CNN架构的spacy时,这个问题得到了很好的演示,我得到了以下结果
ITER LOSS P R F TF
0 29.305 0.733 0.342 0.466 0.525
1 10.410 0.811 0.443 0.573 0.650
2 4.361 0.722 0.548 0.62
我希望能够在使用SelectKBest时,通过自己执行网格搜索简历来再现学习GridSearchCV的结果。但是,我发现我的代码可以产生不同的结果。下面是一个可重复的例子:
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, StratifiedKFold
from sklearn.metrics import r
在Time Series tasks中,我遇到了一个关于将数据拆分成训练和测试集的问题。我知道数据不能被混洗,因为保持数据的时间性很重要,所以我们不能创建能够展望未来的场景。然而,当我打乱数据(用于实验)时,我得到了一个离谱的高R平方分数。是的,R平方是用测试集评估的。有人能简单地解释一下为什么会这样吗?为什么在时间序列中混洗训练和测试数据会产生高R平方分数?我的猜测是,这与时间序列的趋势有关,但我不确定。我只是好奇地问一下,谢谢!
我正在尝试使用用户定义函数(UDF)连接Spark中的数据集,因为连接的逻辑很复杂。例如:
我有下面提到的bean的两个数据集"one“和" two”:
class Bean {
private String id;
private String name;
}
我的加入条件是:
If ids are equal
match confidence = 100%
else if names are equal
match confidence = 50%
else
do not join the rows
我可以很容易地创建一个用户定义的函数来按这个
我是NLTK和机器学习的初学者,目标是给句子以不确定的评分。例如,像This is likely caused by a..这样的句子会得到一个肯定的分数,比如6分,其中There is definitely something wrong with me会得到10分,I think it could possibly happen会得到3分。
无论评分制度如何,“一定”和“不确定”的分类也足以满足我的需要。
我没有找到任何关于这方面的现有工作。我该怎么处理这个?我确实有一些未经训练的文本数据。