Hallo. Ich bin ein Anfänger. Ich denke darüber nach, maschinelles Lernen mit einem bestimmten Dienst durchzuführen (einem passenden Dienst für Personen, die ein Bild aufnehmen können, und für jemanden, der ein Bild aufnehmen möchte), und ich untersuche dies.
Ich werde versuchen, die erste Frage zu lösen.
http://next.rikunabi.com/tech/docs/ct_s03600.jsp?p=002315
Es ist ein Problem des überwachten Lernens. Versuchen Sie, SVM wie in der Beispielantwort auf der obigen Seite zu verwenden. Für die Bibliothek habe ich versucht, scicit-learn zu verwenden.
http://scikit-learn.org/stable/index.html
Wenn Sie nur SVM verwenden möchten, scheint es andere Bibliotheken zu geben, aber Scicit-Learn ist gut ~ Es gibt viele Leute, die so etwas sagen, also habe ich versucht, es zu verwenden.
svmtest.py
# -*- coding: utf-8 -*-
from sklearn.svm import LinearSVC
import numpy as np
#Trainingsdaten
data_training_tmp = np.loadtxt('CodeIQ_auth.txt', delimiter=' ')
data_training = [[x[0], x[1]] for x in data_training_tmp]
label_training = [int(x[2]) for x in data_training_tmp]
#Testdaten
data_test = np.loadtxt('CodeIQ_mycoins.txt', delimiter=' ')
#Lernen
estimator = LinearSVC(C=1.0)
estimator.fit(data_training, label_training)
#Ich werde vorhersagen
label_prediction = estimator.predict(data_test)
print(label_prediction)
[1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1]
Die Beispielseite hat die Antwort in R, aber Scikit-Learn war fast das gleiche.
Es scheint, dass andere Klassifikatoren auf die gleiche Weise verwendet werden können. Sehr schön!
Transzendentale Referenzstelle http://sucrose.hatenablog.com/entry/2013/05/25/133021
Ich weiß nicht wirklich, ob ich die Genauigkeit des Klassifikators überprüfen muss, bevor ich eine Vorhersage mit unbekannten Daten mache. Es ist notwendig zu bestätigen. Ich meine, ich muss auch die Parameter einstellen.
Ich habe es eine Weile versucht, aber ich hatte nicht das Gefühl, dass ich mich darauf einstellte, weil die Daten für das Training zu klein oder zu einfach zu überprüfen waren oder selbst wenn ich die Parameter änderte, sie fast 100% erreichten.
Ich werde es mit anderen Daten machen.
Es ist heute vorbei
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