return self.classes_[np.argmax(x, axis=1)]

时间: 2024-05-28 07:12:08 浏览: 125
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client_axis.rar_AxisClient_axis client_axis.client_webservice客户端

这是一个基于概率最大化的分类器预测函数，输入参数 x 是一个二维数组，每一行表示一个样本的特征向量，每一列表示一个特征。函数通过 np.argmax(x, axis=1) 找出每个样本的预测标签，其中 axis=1 表示沿着第二个维度（即列）寻找最大值的索引。最后，函数返回每个样本的预测标签组成的一维数组。函数中的 self.classes_ 表示分类器的标签集合，np.argmax() 函数返回的是标签集合中的索引值，因此用 self.classes_[np.argmax(x, axis=1)] 可以将索引值转换为标签。
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axis-kickstart.rar_Home Home_axis_axis 1.4_axis tomcat_org.apach

先配置好JDK 和Tomcat。本文中使用的是JDK 5.0（源...解压开axis1_ 4.zip ，将axis1_ 4/webapps/axis 拷贝到 $TOMCAT_HOME/webapps/ 下启动tomcat，打开页面http://localhost:8080/axi s 页面正常，表示axis 安装正确。
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axis-bin-1_4.zip_Axis1.4-bin_axis 1.4_axis-1_4.rar_axis-bin-_axi

在标题和描述中提到的"axis-bin-1_4.zip"和"Axis1.4-bin"是指 Axis 1.4 的二进制发行版，这个版本的AXIS包含了运行和开发Web服务所需的所有必要组件。"axis-1_4.rar"可能是同一版本的另一种压缩格式，而"axis-bin-_...

下面的这段python代码，哪里有错误，修改一下：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler training_set = pd.read_csv('CX2-36_1971.csv') training_set = training_set.iloc[:, 1:2].values def sliding_windows(data, seq_length): x = [] y = [] for i in range(len(data) - seq_length): _x = data[i:(i + seq_length)] _y = data[i + seq_length] x.append(_x) y.append(_y) return np.array(x), np.array(y) sc = MinMaxScaler() training_data = sc.fit_transform(training_set) seq_length = 1 x, y = sliding_windows(training_data, seq_length) train_size = int(len(y) * 0.8) test_size = len(y) - train_size dataX = Variable(torch.Tensor(np.array(x))) dataY = Variable(torch.Tensor(np.array(y))) trainX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[1:train_size]))) trainY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[1:train_size]))) testX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[train_size:len(x)]))) testY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[train_size:len(y)]))) class LSTM(nn.Module): def __init__(self, num_classes, input_size, hidden_size, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.num_layers = num_layers self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.seq_length = seq_length self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): h_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) c_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) # Propagate input through LSTM ula, (h_out, _) = self.lstm(x, (h_0, c_0)) h_out = h_out.view(-1, self.hidden_size) out = self.fc(h_out) return out num_epochs = 2000 learning_rate = 0.001 input_size = 1 hidden_size = 2 num_layers = 1 num_classes = 1 lstm = LSTM(num_classes, input_size, hidden_size, num_layers) criterion = torch.nn.MSELoss() # mean-squared error for regression optimizer = torch.optim.Adam(lstm.parameters(), lr=learning_rate) # optimizer = torch.optim.SGD(lstm.parameters(), lr=learning_rate) runn = 10 Y_predict = np.zeros((runn, len(dataY))) # Train the model for i in range(runn): print('Run: ' + str(i + 1)) for epoch in range(num_epochs): outputs = lstm(trainX) optimizer.zero_grad() # obtain the loss function loss = criterion(outputs, trainY) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print("Epoch: %d, loss: %1.5f" % (epoch, loss.item())) lstm.eval() train_predict = lstm(dataX) data_predict = train_predict.data.numpy() dataY_plot = dataY.data.numpy() data_predict = sc.inverse_transform(data_predict) dataY_plot = sc.inverse_transform(dataY_plot) Y_predict[i,:] = np.transpose(np.array(data_predict)) Y_Predict = np.mean(np.array(Y_predict)) Y_Predict_T = np.transpose(np.array(Y_Predict))

return np.array(x), np.array(y) # 对数据进行归一化处理 sc = MinMaxScaler() training_data = sc.fit_transform(training_set) # 定义窗口长度 seq_length = 1 # 对数据进行窗口划分 x, y = sliding_windows...
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class LogisticRegression(object): def __init__(self, input_size, output_size, eta, max_epoch, eps):

def __init__(self, input_size, output_size, eta=0.01, max_epoch=1000, eps=1e-7): ... exp_z = np.exp(z - np.max(z, axis=1, keepdims=True)) return exp_z / np.sum(exp_z, axis=1, keepdims=True)

上面代码报错E:/python3.9-workspace/python-learn/softmax regression.py:47: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.scatter(X_test[y_pred == i, 0], X_test[y_pred == i, 1], color=colors[i], marker=markers[i], E:/python3.9-workspace/python-learn/softmax regression.py:50: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.show()

return np.argmax(self.softmax(logits), axis=1) def fit(self, X, y, learning_rate=0.1, epochs=1000): for i in range(epochs): logits = np.dot(X, self.weights) y_pred = self.softmax(logits) loss =...

Compute the loss and gradients for a two layer fully connected neural network. Inputs: - X: Input data of shape (N, D). Each X[i] is a training sample. - y: Vector of training labels. y[i] is the label for X[i], and each y[i] is an integer in the range 0 <= y[i] < C. This parameter is optional; if it is not passed then we only return scores, and if it is passed then we instead return the loss and gradients. - reg: Regularization strength. Returns: If y is None, return a matrix scores of shape (N, C) where scores[i, c] is the score for class c on input X[i]. If y is not None, instead return a tuple of: - loss: Loss (data loss and regularization loss) for this batch of training samples. - grads: Dictionary mapping parameter names to gradients of those parameters with respect to the loss function; has the same keys as self.params.

dW1 = np.dot(X.T, dhidden) db1 = np.sum(dhidden, axis=0, keepdims=True) # Add regularization gradient contribution dW2 += reg * W2 dW1 += reg * W1 # Store gradients in dictionary grads['W1'...

在SVM中，linear_svm.py、linear_classifier.py和svm.ipynb中相应的代码

y_pred = np.argmax(scores, axis=1) return y_pred def loss(self, X_batch, y_batch): num_train = X_batch.shape[0] scores = X_batch.dot(self.W) + self.b correct_scores = scores[range(num_train), y...

One-versus-All方法是一种用二元分类问题的算法来求解 k 元分类问题的重要手段。设A是一个二元分类问题算法。对于一个给定的 k 元分类问题，设其标签类别为 1, 2, …, k 。对每一个1≤i≤k ，考虑如下二元分类问题：如果样本的类别等于 i ，则生成标签+1,否则生成标签−1。 对如此定义的一个二元分类问题，用算法A训练出一个模型ℎ_i ：对任意一个样本 x，ℎ_i(x) 表示x属于类别i的概率（或者说置信度），请写出代码

return np.argmax(scores, axis=1) 在上述代码中，首先定义了一个OneVsAll类，它接受一个二元分类算法作为参数（默认为逻辑回归）。在类的fit方法中，先找到标签的唯一值，然后对于每个类别，创建一个二元分类...

代码实现1.了解朴素贝叶斯算法的基本原理； 2.能够使用朴素贝叶斯算法对数据进行分类 3.了解最小错误概率贝叶斯分类器和最小风险概率贝叶斯分类器 4.学会对于分类器的性能评估方法

return self.classes[np.argmax(posterior_probs, axis=1)] def calculate_likelihood(self, X, mean, std): exponent = -((X - mean)**2 / (2 * std**2)) return (1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * std)) * np.exp...

1.了解朴素贝叶斯算法的基本原理，用python代码实现 2.能够使用朴素贝叶斯算法对数据进行分类 ，用python代码实现 3.了解最小错误概率贝叶斯分类器和最小风险概率贝叶斯分类器 ，用python代码实现 4.学会对于分类器的性能评估方法，用python代码实现

return self.classes[np.argmax(probs, axis=1)] # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test...

用python编写实现朴素贝叶斯分类器。步骤要求如下：1.导入鸢尾花数据集； 2.分别取三个类中每个类的40个样本作为训练集，10个样本作为测试集； 3.计算每个类的概率密度函数，即每个类的样本均值与方差（假设样本特征数据满足高斯分布）； 4.将测试样本带入每个类的概率密度函数，并判断该样本属于哪个类别； 5.计算精确率，召回率，F度量

y_pred[i] = np.argmax(posterior) return y_pred 在fit方法中，我们首先计算每个类别下每个特征的均值和方差，然后计算每个类别的先验概率。在predict方法中，对于每个测试样本，计算每个类别的后验概率，并...

DecisionTreeClassifier.predict源码

return self.classes_.take(np.argmax(proba, axis=1), axis=0) else: class_type = self.classes_[0].__class__ predictions = np.zeros((n_samples, self.n_outputs_), dtype=class_type) for k in range...

KS_means PYTHON代码 以及数据样例

self.centroids[c] = np.average(self.classes[c], axis=0) optimized = True for c in self.centroids: original_centroid = prev_centroids[c] current_centroid = self.centroids[c] if np.sum((current_...

1.利用Pytorch深度学习框架，根据yolov3的主干网络darknet53模型（参考下图），进行猫狗数据集的模型训练和模型推理，按下面要求完成相应代码。（76分） ①读入猫狗数据集（cat2dog），并进行必要的预处理 ②划分数据为训练集和测试集（比例自拟） ③在训练集中随机选取9张图片进行3行3列图像显示 ④构建卷积单元类封装ConvUnit，由卷积、BN、Relu激活组成 ⑤参见附图，构建yolov3的主干网络类封装DarkNet53 ⑥进行前向传播 ⑦打印输出整体模型维度结构 ⑧正确合理使用损失函数和优化器 ⑨训练集数据进行模型训练，自拟合适的超参数 ⑩模型训练完毕后，打印输出训练集准确率 ⑪打印输出测试集准确率

x = self.residual1(x) x = self.conv3(x) x = self.residual2(x) x = self.conv4(x) x = self.residual3(x) x = self.conv5(x) x = self.residual4(x) x = self.conv6(x) x = self.residual5(x) return x...

实现K-Means算法并将算法应用于我给定的鸢尾花数据集iris.txt，给出完整可运行的Python代码

self.centroids[c] = np.average(self.classes[c], axis=0) # 判断是否收敛 is_converged = True for c in self.centroids: if not np.array_equal(self.centroids[c], prev_centroids[c]): is_converged = ...

先将MNIST转换为RGB图像，随后resnet18对转换为RGB图像的MNIST进行分类，将结果输出，并将最优分类模型运用在MNIST_M上

pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True) correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item() acc = correct / len(test_loader.dataset) return acc # 将数据转换为Dataset对象 train_dataset = ...

误差反向传播法的实现 输出使用后4000个样本训练得到模型在测试集上的结果，画出训练数据的识别精度和测试数据的识别精度图像，参数设置为：batch:300;iters_num:2000;lambda:0.1

y_pred = np.argmax(scores, axis=1) return y_pred 接下来，我们可以使用上述实现的神经网络模型对给定的数据集进行训练和测试，并绘制出训练精度和测试精度的变化趋势： python import...

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