数据scale过程用model更方便，可以保存到本地

最新推荐文章于 2024-07-14 16:55:33 发布
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分类专栏： ml python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ningyanggege/article/details/82656346
本文介绍了使用内置模型进行数据缩放的过程，这种方法不仅能够简化代码实现，还便于将模型保存为pkl文件以供后续测试及实际预测使用。特别地，文章详细描述了在股价预测项目中如何对训练数据进行标准化，并保存各特征的均值与方差以备不时之需。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

如上图所示：数据缩放过程用自带的模型更方便；一来可以省略不少代码，二来可以保存成pkl形式，以期后期测试数据使用；

目前在股价预测项目中用训练数据标准化后，然后保存每个特征的均值与方差；等待测试与实盘预测数据中使用；

疫情数据分析与可视化：从Kaggle实战到疫情地图制作完全指南
海棠AI实验室
01-19 1111
本文将通过Kaggle平台的一个经典项目，向你展示如何利用Python进行疫情数据分析，并基于分析结果制作疫情传播的动态可视化地图。文章将从数据获取、数据预处理、探索性数据分析（EDA）、特征工程、建模，到最后的可视化呈现，带你走完疫情数据分析的完整流程。
H5调用摄像头拍照保存到服务器再把路径存到数据库中
yangzhenzhou1的博客
08-14 1722
HTML代码 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <script src="h...
kaggl鳄梨模型，但是如何保存模型，之后使用该模型，延申的训练的各种模型训练完后如何使用
weixin_51119842的博客
04-15 447
#%% #输出高清图像 %config InlineBackend.figure_fotmat='retina' %matplotlib inline #图像显示中文 import matplotlib matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False import seaborn as sns sns.set(font='Kaiti',style='ticks',font_scale=1.4) import numpy as np import pa.
数据本地储存
small_animation的博客
12-12 3893
//localStorage存储，数据长期保存在客户端，重新打开浏览器数据也不会丢失 //sessionStorage存储,保存临时会话数据，浏览器关闭则数据丢失 ,用法类似 //正常存储 localStorage.setItem(“key”,“value”); //储存数据 localStorage.getItem(“key”); //获取储存数据 //json对象存储： var...
Keras学习笔记二：保存本地模型和调用本地模型
weixin_30384217的博客
08-21 532
使用深度学习模型时当然希望可以保存下训练好的模型，需要的时候直接调用，不再重新训练 一、保存模型到本地 以mnist数据集下的AutoEncoder去噪为例。添加： file_path="MNIST_data/weights-improvement-{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.hdf5" tensorboard = TensorBoard(log_...
数据的Scale
北境の守望者
06-05 1452
有数组 A ，元素 a 属于 [minA, maxA]有数组 B, 元素 b 属于 [minB, maxB]现在欲将 A scale 到 B 的范围，有几种方法？方法1 ： 线性缩放分三步：将数组A中元素 缩放至 [0, 1].  For each a in A, a = (a-minA)/(maxA - minA)将数组A中元素缩放成 b 的range. For each a in A, a =...
【Python】如何训练模型并保存本地和加载模型
哈哈哈哈哈哈哈
05-10 2164
本文展示了如何用 Pandas 预处理数据、使用 scikit-learn 训练逻辑回归模型，并将模型保存到本地。然后我们又演示了如何加载保存的模型并进行预测。通过这种方式，可以在数据科学项目中重用已训练的模型，节省重复训练的时间。注意事项确保在训练和测试数据的预处理中使用相同的操作，以保持特征的一致性。由于模型会保存训练时的数据类型和形状，因此保持数据格式不变是重要的。
使用java直接生成pdf保存至本地路径
qq_43630915的博客
10-06 3494
使用java直接生成pdf保存至本地路径
bvlc_reference_caffenet.caffemodel
03-18
加载`.caffemodel`文件，可以快速在新的数据集上进行预测，或者作为迁移学习的基础模型。 **应用场景：** Caffenet和`.caffemodel`文件常用于以下场景： - 图像分类：通过预训练的Caffenet对新图像进行分类。 - ...
【cn05.1数据集使用案例研究】：从下载到应用的全过程专家解析
[【cn05.1数据集使用案例研究】：从下载到应用的全过程专家解析](https://opengraph.githubassets.com/0dc283ff351a18b3c1942ccca4ae4413f3325de6fde9284ed14e926e6744e85b/chamodi08jaya/CNN-for-MNIST-dataset) ...
存储系统的扩展：scale out VS scale up
夏目の心
05-13 1896
一般的企业应用在高速增长后，性能都会遇到瓶颈，其中最主要的包括CPU计算能力不够、内存不够、存储系统空间不够以及网络性能不够等。这时候就需要“升级”自己的服务器来满足客户端的需求。这里就涉及到scale up和scale out的问题了。         什么是sacle out？就是纵向扩展，简单讲就是向更强大的cpu、内存、通道及其他设备扩展，提升设备自身的水平；什么是scale out？
kaggle快速保存模型文件
AKA-BAO的博客
03-26 682
【代码】kaggle快速保存模型文件。
Windows下Spark-mlib保存模型到本地报空指针解决方案
chenxiao_ji的专栏
08-26 4972
一、问题描述 在windows下用Spark mlib跑机器学习模型时，保存模型到本地，出现空指针异常。代码如下： import org.apache.spark.mllib.classification.{LogisticRegressionWithLBFGS, SVMWithSGD} import org.apache.spark.mllib.evaluation.BinaryClas
如何在保存自定义的模型（kaggle上面跑模型）
weixin_44871341的博客
06-09 4687
保存整个自定义模型 最近由于自己电脑跑不动定义的模型，所以到kaggle上跑自己的模型 何为自定义模型 只要你的模型继承了tf.keras.Model，那么你的就算是自定义模型了 class D_cnn(tf.keras.Model): 如何保存训练好的模型 通过tf.saved_model.save(netwok, path) 其中network代表你的模型的实例化，path自己定义路径，（记住path保存没有文件格式，只需要给出路径，例如“./model\my_model” tf.saved
kaggle加载训练好的模型
hallo128的博客
07-14 910
# kaggle加载训练好的模型 ## 问题 已经在kaggle平台保存了（保存在电脑本地）一个自己训练好的模型，然后如何在一个新建的notebook中使用自己训练好的模型呢
Python训练的机器学习模型【保存】 和【加载】的方法？
总结复盘，才能不迷失自己！
04-28 1463
可以使用pickle将训练好的模型保存到磁盘上，以备将来使用。现有的机器学习模型保存方法有三种，分别为使用pickle(通用)、joblib(大型模型)、HDF5（存储深度学习模型的权重）在这个例子中，我们首先定义了模型的架构，然后使用model.load_weights()函数加载之前保存的模型权重，并在新数据上进行预测。使用ONNX，您可以将模型从一个框架转换为另一个框架，或者在不同平台上使用模型。HDF5是一种用于存储大型科学数据集的文件格式，常用于存储深度学习模型的权重。
云存储的未来：Scale Up还是Scale Out？
omnigeeker的博客
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云存储的几十年发展历程，其计算架构模型，也从Scale Up走向Scale Out。但是展望未来数字世界的海量需求，目前流行的模型还能够持续满足吗？本文通过对云存储历史的回顾，及对Scale Up和Scale Out两种扩展模型的诠释，来揭开云存储的未来模式。 1. 云存储及其历史 简而言之，云存储（cloud storage）就是将数字内容安全的存储在服务器上，从而任何连接互联网的设备可以方便...
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Fuly的博客
02-15 1万+
kaggle地址: https://www.kaggle.com/ 上传数据集 添加别人已经上传过的数据集 查看数据路径 import os for dirname, _, filenames in os.walk('/kaggle/input'): for filename in filenames: print(os.path.join(dirname, filename)) 添加代码 # -*- coding: utf-8 -*- import da
Apache Spark 2.0预览： 机器学习模型持久化
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在即将发布的Apache Spark 2.0中将会提供机器学习模型持久化能力。机器学习模型持久化（机器学习模型的保存和加载）使得以下三类机器学习场景变得容易：\\数据科学家开发ML模型并移交给工程师团队在生产环境中发布；\\t数据工程师把一个Python语言开发的机器学习模型训练工作流集成到一个Java语言开发的机器学习服务工作流；\\t数据科学家创建多个训练ML模型的作业，稍后需要保存和评估。\...
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### 如何运行 Multi-Scale and Detail-Enhanced Segment Anything Model 进行显著对象检测 为了成功运行用于显著性目标检测的多尺度和细节增强的Segment Anything模型，需遵循特定的环境配置与代码执行流程。该过程...
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