刚好最近在找场景分类精度更高的模型，因此将会对近年来精度更高的模型(tensorflow slim中集成的模型除外)进行逐一测试。...由于xception已经集成到KERAS，因此利用KERAS进行实验，还是对之前反复测试的多场景分类图来进行测试： ?
最后一起看下训练的结果日志，如下图所示，可以看到 testAcc = 93.86%，此处用的是双卡 2080Ti，比单卡来说，训练的 batch_size 更大...
目的：寻找一个更鲁棒的场景分类模型，解决图片的角度、尺度、和光照的多样性问题。 移动互联网时代的开启使得图片的获取与分享越来越容易，图片已经成为人们交互的重要媒介。...如何根据图像的视觉内容为图像赋予一个语义类别（例如，教室、街道等）是图像场景分类的目标，也是图像检索、图像内容分析和目标识别等问题的基础。...但由于图片的尺度、角度、光照等因素的多样性以及场景定义的复杂性，场景分类一直是计算机视觉中的一个挑战性问题。...《美团机器学习实践》_美团算法团队.pdf 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》高清中文PDF+源码 特征提取与图像处理(第二版).pdf python就业班学习视频，从入门到实战项目...Machine Learning Yearning 中文翻译稿 蚂蚁金服2018秋招-算法工程师（共四面）通过 全球AI挑战-场景分类的比赛源码(多模型融合) 斯坦福CS230官方指南：CNN、RNN
今天我们一起来学习一下如何用Python来实现XGBoost分类，这个是一个监督学习的过程，首先我们需要导入两个Python库： import xgboost as xgb from sklearn.metrics...import accuracy_score 这里的accuracy_score是用来计算分类的正确率的。...我们这个分类是通过蘑菇的若干属性来判断蘑菇是否有毒的分类，这个数据集中有126个属性，我们来看看数据集，我把数据集放到网盘上分享给大家：训练和测试数据集，密码：w8td。...打开数据集可以发现这其实是一组组的向量，我们来看一组数据集的截图： 首先第一列表示标签列，是每一组数据的正确分类，1表示蘑菇是有毒的，0表示蘑菇无毒的。...以上就是我们用Python实现的xgboost分类模型的过程，希望对各位朋友有所帮助，本人能力有限，文中如有纰漏之处，还望各位朋友多多指教，如有转载，也请标明出处，谢谢。
文件分类应该是大家每天都在做的事情。假设现在有一大批文件（这一大批文件类型不定，也就是说有些是文本文件有些是二进制文件）都被放在了一个文件夹中，需要对它们进行一个分类，该如何迅速地完成？...下面我用最简单的例子为大家讲解如何快速完成文件分类的操作。 复制还是移动 文件分类就是把一个文件夹中的文件进行一个分类，每一个类对应一个文件夹。...如何分类 我这里就简单地按照不带扩展名的文件名分类，把相同的放在一个目录中，这个目录的名字就是不带扩展名的文件名，目录创建在 des_dir 下。...虽然 Python 有模块专门识别文件类型，模块就是——filetype 和 mimetypes，但是它对于不常见的扩展名（比如 .b 文件）就显得力不从心，因此，我们直接抛弃这种先读取后写入的方法。...shutil.copy 实际上，Python 对于文件复制操作已经有模块封装好了，直接调用即可——它就是模块 shutil 中的 copy 函数。
02 数据分类分级方法 开展数据安全的第一步就是要识别数据、基于业务特点进行数据的分类和分级。数据分类分级的准确度是后续数据保护策略部署的基础。...03 数据分类分级的几个典型应用场景 01 企业用户的使用场景 一般需求 企业用户做数据安全建设工作：首先梳理企业数据资产、分类分级，根据分类分级结果制定数据管控策略，实施管控措施，全景展示数据安全态势...02 高校用户使用场景 一般需求 专业数据分类分级设备由学校的网管中心统一负责维护，具体敏感数据识别业务则由各个学院自行完成，各学院数据互相隔离。...03 云端用户的使用场景 一般需求 业务系统部署在云环境，需要支持云端数据资产分类分级。...04 监管机构的使用场景 一般需求 1、 监管机构需要对大数据企业/单位做综合数据安全风险评估，包括数据资产识别、数据分类分级、平台组件安全扫描等。
1.7机器学习分类及场景应用 1.7.1监督学习 监督学习(supervised learning)从训练数据（training data）集合中学习模型，对测试数据（test data）进行预测。...如下图流程所示： (1)利用分类对类标进行预测 分类是监督学习的一个核心问题。在监督学习中，当输出变量Y取有限个离散值时，预测问题便成了分类问题。...监督学习从数据中学习一个分类模型或分类决策函数，称为分类器（classifer），分类器对新的输入进行输出的预测（prediction），称为分类（classification）。...分类的类别是多个时，称为多类分类问题。 分类问题包括学习和分类的两个过程。在学习过程中，根据已知的训练数据集利用有效的学习方法学习一个分类器；在分类的过程中，利用学习的分类器对新的输入实例进行分类。...分类问题包括了学习和分类两个过程： （1）学习：根据已知的训练数据集利用有效的学习方法学习一个分类器。 （2）分类：利用学习到的算法判定新输入的实例对其进行分类。
本文将详细介绍这三种云服务的特点以及各自的使用场景。 一、基础设施即服务 (IaaS) 特点 1. 弹性与可扩展性 IaaS 提供了强大的弹性与可扩展性，允许用户根据需求快速增加或减少计算资源。...使用场景 1. 自定义开发环境 开发人员可以使用 IaaS 快速搭建个性化的开发环境，用于测试和验证代码，或者模拟生产环境。 2....使用场景 1. 快速开发与部署 PaaS 适合那些需要快速开发并部署应用程序的项目，尤其适用于初创公司或需要敏捷开发流程的企业。 2....使用场景 1. 办公生产力工具 SaaS 提供了诸如文档编辑、电子表格处理、电子邮件等办公生产力工具，方便团队协作和远程办公。 2....对于需要高度定制化和控制的应用场景，IaaS 提供了基础的计算资源和灵活的管理选项。 如果希望专注于产品开发而不是基础设施管理，PaaS 提供了一个完整的开发和部署环境。
一、 存储模型 依据变量在内存中的组织分类。 Python的类型， 就象绝大多数其它语言一样，能容纳一个或多个值。...Python 类型 1. ...容器类型 列表、元组、字典 二、访问模型 根据访问我们存储的数据的方式对数据类型进行分类。...访问模型 分类 Python 类型 直接访问 ...更新模型 分类 Python 类型 可变类型
3 分类 根据识别内容的范围，语音识别可分为“封闭域识别”和“开放域识别”。...对于时长的限制，由语音云服务厂商自定义，一般有 典型应用场景1： A）主要在输入场景，如输入法、会议/法院庭审时的实时字幕上屏； B）与麦克风阵列和语义结合的人机交互场景，如具备更自然交互形态的智能音响...在时间允许的使用场景下，“非实时已录制音频转写”无疑是最推荐的产品形态。 典型应用场景2： A）已经录制完毕的音/视频字幕配置； B）实时性要求不高的客服语音质检和UGC语音内容审查场景等。...3）产品形态3：已录制音频文件上传-同步获取，音频时长一般小于 典型应用场景3： 作为前两者的补充，适用于无法用音频录制接口进行实时音频流上传，或者结果获取的实时性要求比较高的场景。...结语 最后，结合一小丢丢NLP的人机交互场景栗子作为收尾——
按分类权重(区间)随机获取分类样本 By:授客 开发环境 win 10 python 3.6.5 需求 活动抽奖，参与抽奖产品有iphone, 华为，小米，魅族，vivo，三星手机，要求为这些不同品牌的手机设置被抽奖的概率.../usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'shouke' import random def get_sample_by_rate...注意 为啥可以用python的randowm函数来实现这个需求？那是因为python的random函数是平均分布函数，产生的随机数是等可能的。
对分类任务来说，在所有相关概率都已知的情况下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的标记类别。 2....0 cla_num = {} cla_tag_num = {} landa = 0.6# 拉普拉斯修正值 def train(taglist, cla): # 训练，每次插入一条数据 # 插入分类...global cla_all_num cla_all_num += 1 if cla in cla_num: # 是否已存在该分类 cla_num[cla] += 1 else...: cla_num[cla] = 1 if cla not in cla_tag_num: cla_tag_num[cla] = {} # 创建每个分类的标签字典 # 插入标签...cla 的先验概率 return cla_num[cla] / cla_all_num def P_W_C( tag, cla): # 计算分类 cla 中标签 tag 的后验概率 tmp_tags
最近大家都被垃圾分类折磨的不行，傻傻的你是否拎得清？???自2019.07.01开始，上海已率先实施垃圾分类制度，违反规定的还会面临罚款。 为了避免巨额损失，我决定来b站学习下垃圾分类的技巧。...打开b站，搜索了下垃圾分类，上来就被这个标题吓(吸)到(引)了：在上海丢人的正确姿势。 当然，这里的丢人非彼丢人，指的是丢垃圾的丢。...点开发现，原来是一段对口相声啊，还是两个萌妹子(AI)的对口相声，瞬间就来了兴趣，阐述的是关于如何进行垃圾分类的。...独乐乐不如众乐乐，且不如用Python把弹幕保存下来，做个词云图？就这么愉快地决定了！...1 环境 操作系统：Windows Python版本：3.7.3 2 需求分析 我们先需要通过开发调试工具，查询这条视频的弹幕的 cid 数据。 拿到 cid 之后，再填入下面的链接中。
全球AI挑战赛中场景分类的比赛源码，比赛已经告一段落，这里对总结一下比赛期间遇到的问题，踩的坑等做个总结。...分类数据 运行split_by_class.py 脚本，分别对train数据集合val数据集进行按照子文件夹分类 开始训练 找任一个classifier 开头的(classifier_base 除外)脚本进行运行
一、中文文本分类流程： 1. 预处理 2. 中文分词 3. 结构化表示-构建词向量空间 4.权重策略-TF-IDF 5. 分类器 6. 评价 二、具体细节 1.预处理 1.1....中文分词的工具有很多，但是比较著名的几个都是基于java的，这里推荐python的第三方库jieba（所采用的算法就是条件随机场）。...通过pip安装jieba：打开cmd，切换到Python所在目录下，执行命令：pip install jieba 然后通过Python编程，将训练语料库和测试语料库进行分词，分词后保存的路径可以自己设置.../usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- import sys import os import jieba # 配置utf-8输出环境...content): with open(savepath, "wb") as fp: fp.write(content) ''''' 上面两行是python2.6
chatterbot是一款python接口的，基于一系列规则和机器学习算法完成的聊天机器人。具有结构清晰，可扩展性好，简单实用的特点。...本文通过chatterbot 的不同adapter来介绍如何构建自己的聊天机器人，关与chatterbot详细资料请请阅读源码，纯Python写的，阅读性比较强。好啦，我就直接上代码了。
mysql存储引擎的分类及使用场景 分类 1、存储引擎主要有: MyIsam、InnoDB、Memory、Archive、Federated。 默认为：InnoDB 引擎。...InnoDB 底层存储结构为 B+树， B 树的每个节点对应 innodb 的一个 page，page 大小是固定的，一般设为 16k 2、使用场景，适合处理多重并发的更新请求、支持事务等。...------------------------+--------------+------+------------+ 9 rows in set (0.00 sec) 以上就是mysql存储引擎的分类及使用场景
概述 判断自动驾驶场景是真是假，训练神经网络或使用任何算法来分类驾驶场景的图像是真实的还是虚假的。 图像采用 RGB 格式并以 JPEG 格式压缩。...标签显示 (1) 真实和 (0) 虚假 二元分类 数据集描述 文件 train.csv - 训练集标签 Sample_submission.csv - 正确格式的示例提交文件 Train.../- 训练图像 Test/ - 测试图像 模型思路 由于是要进行图像的二分类任务，因此考虑使用迁移学习，将vgg16中的卷积层和卷积层的参数完全迁移过来，不包括顶部的全连接层，自己设计适合该任务的头部结构...VGG16在图像分类任务中表现优异，尤其是在ImageNet挑战中取得了良好成绩。尽管计算量大、参数众多，但它因其简单而高效的结构，仍广泛应用于迁移学习和其他计算机视觉任务中。...通过这种方式，模型能够利用VGG16的预训练卷积基进行特征提取，并通过新添加的全连接层进行分类。
1、KNN分类算法 KNN分类算法（K-Nearest-Neighbors Classification），又叫K近邻算法，是一个概念极其简单，而分类效果又很优秀的分类算法。...显然，当K=3时，将以1：2的投票结果分类于红色；而K=5时，将以3：2的投票结果分类于蓝色。 KNN算法简单有效，但没有优化的暴力法效率容易达到瓶颈。...1.7 80 fat 1.8 60 thin 1.8 70 thin 1.8 80 fat 1.8 90 fat 1.9 80 thin 1.9 90 fat 3、Python...使用Python代码如下： [python] view plaincopy # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np from sklearn import...KNN分类器在众多分类算法中属于最简单的之一，需要注意的地方不多。
在机器学习角度，这其实是一个分类问题，即机器根据不同品种鲜花的数据进行学习，使其可以对未标记的测试图片数据进行分类。这一小节，我们还是从scikit-learn出发，理解基本的分类原则，多动手实践。...基于Fisher的线性判别模型，该数据集成为了机器学习中各 种分类技术的典型实验案例。 ?...现在我们要解决的分类问题是，当我们看到一个新的iris花朵，我们能否根据以上测量参数成功预测新iris花朵的品种。...构建分类模型 根据某一维度的阈值进行分类 如果我们的目标是区别这三种花朵，我们可以做一些假设。比如花瓣的长度(petal length)好像将Iris Setosa品种与其它两种花朵区分开来。...参考文献 Wiki:Iris flower data set Building Machine Learning Systems with Python 转载请注明作者Jason Ding及其出处 Github
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