リサイズして、一次元に展開して配列に入れる。y_pred))6回テストしてaccuracy_scoreはこんな感じ。平均して91%くらい。app.py1.091%の精度ってどうなんだろう。画像を取る角度を一定にすれば、もっと精度は上がりそうな気がする。~写真の用意まず画像の用意から。blend、(3)BLACK無糖を用意する。続いて、各缶コーヒーの写真を取る。blend(3)BLACK無糖どの写真がどの缶コーヒーかラベリングをしたいので、画像の名前を変更する。black_${i}.jpgにする。georgiaフォルダを作成し、その中にそれぞれの画像を入れる。続いて、これらの画像を学習していきます。手書き数字のデータセットから学習まずmatplotlibとsklearnを入れます。validation標本群から一つだけ抜き出し、残りを訓練。λLΣK=1|Wk|重みWのノムルが大きくなりすぎない(複雑になりすぎない)ようにL2ノムルを追加し、Dを最小化する。ここでλは、定数値として定め、λが大きいと、ノムルの値が小さくなる。λの値を調整することで、正則化の度合いを調整する。えーと、確かL1ノムルは絶対値の値、L2ノムルはユークリッド距離でしたね。あれ、ってことは、L1ノムル(絶対値の和)で正則化することもあれば、L2ノムル(ユークリッド距離)で正則化することもあるってことね。関数Dの最小化だから、微分するってことなんだろうけど、例えば重回帰分析とかなら、正則化の項は付いてなかったように記憶しているが、、、ここは理解が乏しいな。2]]なるほど、陽性、陰性は0,1の二進数で表すのね。TPはそのまま、flatten()で取り出せば良い。TP+FNF1値は、適合率と再現率の平均調和つまり、予想に対して正解が高ければ、F1値は1に近づくし、モデルとして優れているということか。WordPressPosting....。