Estoy tratando de implementar un clasificador de regresión logística multiclase que distingue entre k clases diferentes. Este es mi código. import numpy as np from scipy.special import expit def cost(X,y,theta,regTerm): (m,n) = X.shape J = (np.dot(-(yT),np.log(expit(np.dot(X,theta))))-np.dot((np.ones((m,1))-y).T,np.log(np.ones((m,1)) – (expit(np.dot(X,theta))).reshape((m,1))))) / m + (regTerm / (2 * m)) * np.linalg.norm(theta[1:]) return J def gradient(X,y,theta,regTerm): (m,n) = X.shape […]
Tengo un conjunto de datos de sklearn y sklearn la distribución de los datos de load_diabetes.target (es decir, los valores de la regresión que se utilizan para load_diabetes.data ). Utilicé esto porque tiene el menor número de variables / atributos de la regresión sklearn.datasets . Utilizando Python 3, ¿cómo puedo obtener el tipo de distribución […]
Estoy implementando un modelo que se basa en convoluciones 3D (para una tarea que es similar al reconocimiento de acciones) y quiero usar la normalización por lotes (ver [Ioffe y Szegedy 2015] ). No pude encontrar ningún tutorial que se centre en convs 3D, por lo que estoy haciendo un breve aquí que me gustaría […]
Como ejercicio de desarrollo personal, quiero desarrollar un algoritmo de clasificación simple que, dada una celda particular de un dibujo animado de Dilbert, sea capaz de identificar qué personajes están presentes en el dibujo animado (Dilbert, PHB, Ratbert, etc.). Supongo que la mejor manera de hacerlo es (1) aplicar un algoritmo a la imagen, lo […]
Me gustaría crear una función que para cada línea de un dato determinado X, aplique la función softmax solo para algunas clases muestreadas, digamos 2, de K clases totales. En python simple el código parece así: def softy(X,W, num_samples): N = X.shape[0] K = W.shape[0] S = np.zeros((N,K)) ar_to_sof = np.zeros(num_samples) sampled_ind = np.zeros(num_samples, dtype […]
¿Alguien sabe si es posible después de cargar un modelo en Java desde Tensorflow Python para continuar entrenando el modelo? Se me ocurrió este fragmento de código, pero no funcionó (sí, la salida es la misma que la entrada) for(int i = 0; i < 10000; i++) { Tensor cost = b.session().runner().feed("input", input).feed("output", input).fetch("cost").run().get(0); System.out.println(result1); […]
Estoy desarrollando un asistente (bot) con Dialogflow, y tengo este proyecto Django en el que tengo que extraer datos y luego exponerlos a través del bot, esto se almacenará en una plataforma local. Trabajé con Dialogflow y su integración antes, pero con Node.js y Javascript, con Django (python) es un nuevo desafío y estoy confundido. […]
Tengo un modelo de keras pre-entrenado y quiero usarlo en un nuevo conjunto de datos. Tengo pesos, medias y archivos estándar del modelo pre-entrenado y quiero usar flow_from_directory de Image Data Generator para cargar el nuevo conjunto de datos. El problema es ¿cómo puedo configurar la media y el archivo estándar para la normalización explícitamente? […]
He configurado la Demostración DeepLab V3 de Google en mi sistema local y se ejecuta correctamente después de realizar algunos cambios menores. Es cómo: # -*- coding: utf-8 -*- # DeepLab Demo This demo will demostrate the steps to run deeplab semantic segmentation model on sample input images. “”” import os from io import BytesIO […]
El valor R ^ 2 devuelto por scikit learn ( metrics.r2_score() ) puede ser negativo. Los docs dicen: “A diferencia de la mayoría de las otras puntuaciones, la puntuación de R² puede ser negativa (en realidad no es el cuadrado de una cantidad R)”. Sin embargo, el artículo de wikipedia sobre R ^ 2 no […]