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텐서플로우 svm 예제

분류 작업에서 먼저 일련의 교육 예제를 수집해야 합니다. 각 교육 예제는 입력 피처 와 레이블 쌍의 예입니다. 이러한 학습 예제를 사용하여 분류기를 학습하고, 숙련된 분류기가 보이지 않는 입력 기능을 공급할 때 올바른 레이블을 알려줄 수 있기를 바랍니다. 따라서 지원 벡터 기계가 이 경우 훨씬 더 빠른 속도로동일한 정확도를 얻는 것으로 보인다는 데 동의할 수 있습니다. 드롭 ID 열 부분을 주석으로 언급하면 정확도는 60년대로 거슬러 올라갑니다. 지원 벡터 기계는 일반적으로 K Nearest Neighbors 알고리즘보다 무의미한 데이터를 더 잘 처리하고 이상값을 더 잘 처리하지만 이 예제에서는 의미없는 데이터가 여전히 매우 오해의 소지가 있습니다. 그러나 기본 매개 변수를 사용하고 있습니다. 지원 벡터 분류에 대한 설명서를 살펴보면, 여기에 는 몇 가지 매개 변수가 있어 그들이 무엇을 하고 있는지 전혀 알지 못합니다. 앞으로의 자습서에서는 지원 벡터 기계 알고리즘을 분리하여 이러한 모든 매개 변수가 의미하는 것과 그 매개 변수가 사물에 미치는 영향을 실제로 이해할 수 있도록 깊은 끝에서 홉할 것입니다. 두 개 이상의 클래스를 사용하여 선형분리 가능한 데이터 및 데이터 집합을 처리하는 방법(SVM이 이진 분류자이므로 두 그룹을 분할하는 선을 그어야 한다는 점에서)을 생각해 보겠습니다. 예를 들어 이미지 인식에서 원시 픽셀 값은 입력 피쳐일 수 있습니다.

그러나 원시 픽셀 값을 입력 피쳐로 사용하면 피처 차원이 일반적으로 너무 크거나 너무 일반적이기 때문에 분류자가 잘 작동할 수 없습니다. 이 경우 심층 신경망과 같은 보다 복잡한 분류기를 사용하거나 일부 도메인 지식을 사용하여 더 나은 입력 기능을 브레인스토밍할 수 있습니다.2 먼저 배열을 텐서플로우 데이터 집합에 적용했습니다. CIFAR 10 데이터 집합을 다운로드할 수 있습니다. 컨볼루션 신경망을 사용하는 이미지를 예측하는 분류기를 빌드합니다. 당신은 데이터를로드하려면이 코드를 사용할 수 있습니다 : 안녕하세요, 당신은 당신이 설정하는 방법의 예를 표시 할 수 있습니다 : image_paths : 이미지 경로의 배열은 오류를 던지지 않는 SVM 사용 예입니다 : 적합 및 평가의 입력은 다음 기능이 있어야합니다, 그렇지 않으면 KeyError가있을 것입니다 : 값이 dtype 문자열의 텐서인 key=example_id_column이 있는 기능입니다. weight_column_name이 없음이 아닌 경우 키가 있는 피쳐=weight_column_name의 값이 텐서입니다. feature_columns의 각 열에 대해: – 열이 SparseColumn인 경우 key=column.name값이 스파세텐서인 피쳐입니다. – 열이 RealValuedColumn인 경우 키=column.name.namewhosevalueis aTensor`를 가진 피처입니다. 예를 들어 컨볼루션 레이어의 입력이 3채널이 있는 이미지인 경우 이 레이어의 커널 크기는 3×3이고 각 출력 채널에 대해 3개의 3×3 커널로 구성된 독립적인 집합이 됩니다.

집합의 각 커널은 입력의 해당 채널과 결합되어 세 개의 컨베해결 이미지를 생성합니다. 이러한 컨비드 이미지의 합은 출력의 채널을 형성합니다. 여기에서 분리 초평면을 만들 수 있습니까? 아니요. 모든 희망이 사라졌습니까? 지원 벡터 기계로 예제를 살펴보면서 해당 질문을 숙고해 보겠습니다. Scikit-Learn으로 작업하는 것이 멋진 이유는 다음과 같습니다. Sklearn에서 K 가장 가까운 이웃을 하기 위해 사용한 코드를 기억하십니까? 여기는: 안녕, CNN 모델에서 기능을 추출.하지만 매우 느린 내 컴퓨터도 GPU를 사용 하 여 텐서 플로우를 사용 하 여. 이름: 지포스 GTX 750 Ti 전공: 5 마이너: 0 메모리클럭레이트 (GHz) 1.1105 pciBusID 0000:01:00.0 총 메모리: 2.00GiB 무료 메모리: 1.83GiB 나는 다음과 같은 데이터와 Numpy의 배열을 가지고, 예를 들어: 여기에 텐서 플로우의 SVM에 대한 스택 오버 플로우에 대한 예입니다 tf.contrib.learn.SVM.