我这里用鸢尾花数据集，使用sklearn,做完了各种算法的分类，请问能获得这些算法的函数吗？
如果不只是分类，有没有其他算法在训练完后，可以获得它的函数表达式？
能获得模型训练完的函数吗
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- 2020-04-22 11:00回答 2 已采纳 您好，这个问题是什么原因呢？我也遇到了同样的问题
- 2020-09-15 10:21回答 1 已采纳 没办法，你的训练样本太少。增加训练样本是唯一的办法。 好比吃不饱饭怎么办，不增加饭，采用稀饭掺水，少餐多顿这些办法都治标不治本。 所以你看即便it大厂，也在拼命积攒数据以及人工标注数据，花费大
- 2020-01-19 11:37回答 1 已采纳 这不是损失函数的问题，是你自己对shape的理解不对吧。[262144]是一维，[4,256,256]是三维，要把后者flatten才能和前者匹配上啊。。
- 2023-04-09 17:32LaoYuanPython的博客 本文介绍了人工智能几个相关的基础概念：模型、拟合、最大似然估计、似然函数、线性回归、sigmoid函数、逻辑回归。
- 2019-04-16 14:05回答 1 已采纳 # 如果问题解决，请采纳本回答和 https://ask.csdn.net/questions/756673 和 https://ask.csdn.net/questions/755296 # 否则
- 2021-03-18 16:11回答 2 已采纳 帮你改了下代码，路径你自己再改改，验证集acc能跑到0.8以上了。 import os import tensorflow as tf from tensorflow.keras import S
- 回答 1 已采纳 现象很正常啊，遇到陌生的数据损失肯定会高，loss肯定是在震荡但整体呈下降趋势的
- 2023-06-09 21:15涛声依旧叭的博客 弄清楚在机器学习中训练模型、评估优化模型、部署模型上线到底该怎么做？
- 2022-07-18 18:32回答 2 已采纳 严重怀疑是你 TF 装的过程出了问题，建议重新安装或者使用 conda 隔离环境，可以参考 https://tf.wiki/zh_hans/basic/installation.html 的教程，安装
- 2022-06-01 10:32回答 3 已采纳 训练集的loss在训练过程中迟迟不下降，一般是由这几个方面导致的。 1.模型结构和特征工程存在问题 如果一个模型的结构有问题，那么它就很难训练，通常，自己“自主研发”设计的网络结构可能很难适应实际问题
- 回答 1 已采纳 target是标签（参考答案），output是输出（你的答案） 两者zip连接以后循环 if equal（相等） list添加一个1 否则添加一个0 正确率 = 列表中所有1的个数 /. 列
- 2023-08-21 17:34阿Q说代码的博客 模型训练是指使用算法和数据对机器学习模型进行参数调整和优化的过程。模型训练一般包含以下步骤：数据收集、数据预处理、模型选择、模型训练、模型评估、超参数调优、模型部署、持续优化。
- 2021-04-25 02:16回答 1 已采纳 1. 把loss函数也放出来看看 2. 先把中间的sigmoid改成Relu（或者其他变种），最后一层使用sigmoid
- 2022-11-03 19:51若石之上的博客 衡量模型预测值和真实值差距的评价函数被称为损失函数，说的再通俗一些，就是我们需要设计一个函数来评估预测值与真实值的差距范围，差距大说明模型还需要进一步优化。最简单的损失函数就是拿预测值减去真实值，然后...
- 2023-10-12 10:34代码调试大神的博客 人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为当前IT领域最受关注的热门话题之一，已经应用于各个领域，包括医疗保健、金融、交通和制造业等。其中，图像识别和处理是人工智能应用的重要方向之一。本篇博客将介绍...
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