是否可以使用数据库来存储机器学习数据？如果是这样，怎么样？

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我是机器学习的新手。我想在我的服务器上设置一台机器并使用数据库来存储学习的数据。是否可以使用数据库来存储机器学习数据？如果是这样，怎么样？

var colorClassifier = new NeuralNetwork(); 

colorClassifier.trainBatch([ 
    {input: { r: 0.03, g: 0.7, b: 0.5 }, output: 0}, // black 
    {input: { r: 0.16, g: 0.09, b: 0.2 }, output: 1}, // white 
    {input: { r: 0.5, g: 0.5, b: 1.0 }, output: 1} // white 
    ]); 

console.log(colorClassifier.classify({ r: 1, g: 0.4, b: 0 })); // 0.99 - almost

机器学习框架的代码是这样的事情，但我想，“colorClassifies”在逻辑上存储在我的数据库，而不是在内存中，这样我可以一次在训练这台机器，而不会丢失旧数据关于老火车。我真的不知道这些框架是如何在内部工作的，但我认为可以做一些类似于我所要求的事情。谢谢

来源

2014-06-23 Morrisda

你想实现什么？将训练有素的模型坚持在磁盘上？ – ziggystar

是的，这是我的目的@ziggystar – Morrisda

“我真的不知道如何将这些框架内工作”

不过框架的工作，训练分类意味着找到一组权重值，使得分类效果很好（通常这意味着最小化平方误差的总和）。所以，训练好的分类器本质上是一组实数。要坚持分类器，您需要将这些数字存储到数据库中。

的层编号（整数）：：

每个权重可通过四个数字来描述第一层是输入，其余都是隐藏层（通常是一个或两个），它们的顺序排列出现。
从，到（整数）：由于每个重连接两个节点，每个层
权重的值内这些节点的序列号（通常实数）

如果，例如，你具有值5.8，从所述第二层的第三节点去到下一层的第五节点的权重，可以将其存储在表中

层：2 from_node：3 to_node：5 值： 5.8

通过对所有权重（一个简单的循环）重复此操作，可以将训练的网络存储在一个简单的表格中。我不知道你的框架是如何工作的，但通常会有一个成员函数返回列表或hashmap格式的训练网络的权重

来源

2014-06-24 11:48:55

是否可以使用数据库来存储机器学习数据？如果是这样，怎么样？

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