...個。 TN、FN、FP、TP 的實現(xiàn)如下(y_true 表示真實分類, y_predict 表示預(yù)測結(jié)果): import numpy as np def TN(y_true, y_predict): return np.sum((y_true == 0) & (y_predict == 0)) def FP(y_true, y_predict): return np....
...該方法會返回分類器本身: kNN_classifier.fit(X_train, y_train) predict() 方法預(yù)測輸入的結(jié)果,該方法要求傳入的參數(shù)類型為矩陣。因此,這里先對 x 進(jìn)行 reshape 操作: X_predict = x.reshape(1, -1) y_predict = kNN_classifier.predict(X_predict) y_predict 值...
...import LinearRegression lin_reg = LinearRegression() lin_reg.fit(X2, y) y_predict = lin_reg.predict(X2) 此時對 $X2$ 的預(yù)測值反映到圖中就是第一張圖里的曲線。 PolynomialFeatures 和 Pipeline 對于增加新的特征(如:$x^2$),Scikit Learn 提...
...存成 word.txt。 代碼實現(xiàn) 1.構(gòu)建一個首字-成語的字典模型 predict.model import pickle from pathlib import Path seq = Path(word.txt).read_text().split( ) predict = {} for word in seq: pre = list(word)[0] predict....
...ort numpy as np def main(): preTime = 0 n = 0 success = 0 predict = None pTime = None marketPosition = 0 initAccount = exchange.GetAccount() Log(Running...) whi...
...eption_ = self._theta[0] self.coef_ = self._theta[1:] return self predict_proba() 將傳入的測試數(shù)據(jù)與訓(xùn)練好模型后的 $ heta$ 經(jīng)過計算后返回該測試數(shù)據(jù)的概率: def predict_proba(self, X_predict): X_b = np.hstack([np.ones...
...lf,ts,maxLag = 9): self.data_ts = ts self.resid_ts = None self.predict_ts = None self.forecast_ts = None self.maxLag = maxLag self.p = maxLag self.q = maxLag self.pr...
...ac{1}{m}sum_{i=1}^{m}(y_{test}^{(i)} - hat{y}_{test}^{(i)})^2 $$ np.sum((y_predict - y_true) ** 2) / len(y_true) 值得一提的是 MSE 的量綱是樣本單位的平方,有時在某些情況下這種平方并不是很好,為了消除量綱的不同,會對 MSE 進(jìn)行開方操作,就得到了...
...chosen. The player with the maximum score wins. Given an array of scores, predict whether player 1 is the winner. You can assume each player plays to maximize his score. Example 1: Input: [1, 5, ...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...