https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/5132203.html 这几天在看 sklearn 的文档,发现他的分类器有很多,这里做一些简略的记录. 大致可以将这些分类器分成两类: 1)单一分类器,2)集成分类器 一.单一分类器 下面这个例子对一些单一分类器效果做了比较 按 Ctrl+C 复制代码 按 Ctrl+C 复制代码 下图是效果图: 二.集成分类器 集成分类器有四种:Bagging, Voting, GridSearch, PipeLine.最后一个PipeLi…

一.模型验证方法如下: 通过交叉验证得分:model_sleection.cross_val_score(estimator,X) 对每个输入数据点产生交叉验证估计:model_selection.cross_val_predict(estimator,X) 计算并绘制模型的学习率曲线:model_selection.learning_curve(estimator,X,y) 计算并绘制模型的验证曲线:model_selection.validation(estimator,...) 通过排序评…

在机器学习中,经常要用scikit-learn里面的线性回归模型来对数据进行拟合,进而找到数据的规律,从而达到预测的目的.用图像展示数据及其拟合线可以非常直观地看出拟合线与数据的匹配程度,同时也可用于后续的解释和阐述工作. 这里利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://datasets.flowingdata.com/unemployment-rate-1948-2010.csv 准备工作:先导入matplotlib和pand…

import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D from keras.utils import np_utils # sklean接口的包装器K…

线性分类器的基本模型: f = Wx Loss Function and Optimization 1. LossFunction 衡量在当前的模型(参数矩阵W)的效果好坏 Multiclass SVM Loss: Hinge Loss 样本 \(i\) 的损失:\(L_i = \sum_{j \neq y_i} \max(0, s_j-s_{y_i}+1)\), \(y_i\) 是样本 \(i\) 的正确标签. 损失取值范围是0~正无穷 当网络初始化的时候,参数随机初始化为比较小的值,输出 即…

一.模型验证方法如下: 通过交叉验证得分:model_sleection.cross_val_score(estimator,X) 对每个输入数据点产生交叉验证估计:model_selection.cross_val_predict(estimator,X) 计算并绘制模型的学习率曲线:model_selection.learning_curve(estimator,X,y) 计算并绘制模型的验证曲线:model_selection.validation(estimator,...) 通过排序评…

我们一般用深度学习做图片分类的入门教材都是MNIST或者CIFAR-10,因为数据都是别人准备好的,有的甚至是一个函数就把所有数据都load进来了,所以跑起来都很简单,但是跑完了,好像自己还没掌握图片分类的完整流程,因为他们没有经历数据处理的阶段,所以谈不上走过一遍深度学习的分类实现过程.今天我想给大家分享两个比较贴近实际的分类项目,从数据分析和处理说起,以Keras为工具,彻底掌握图像分类任务. 这两个分类项目就是:交通标志分类和票据分类.交通标志分类在无人驾驶或者与交通相关项目都有应用,而票…

Logistic回归公式推导和代码实现 1,引言 logistic回归是机器学习中最常用最经典的分类方法之一,有人称之为逻辑回归或者逻辑斯蒂回归.虽然他称为回归模型,但是却处理的是分类问题,这主要是因为它的本质是一个线性模型加上一个映射函数Sigmoid,将线性模型得到的连续结果映射到离散型上.它常用于二分类问题,在多分类问题的推广叫softmax. 本文首先阐述Logistic回归的定义,然后介绍一些最优化算法,其中包括基本的梯度上升法和一个改进的随机梯度上升法,这些最优化算法将用于分类器的训…

背景 Titanic: Machine Learning from Disaster - Kaggle 2 年前就被推荐照着这个比赛做一下,结果我打开这个页面便蒙了,完全不知道该如何下手. 两年后,再次打开这个页面,看到清清楚楚的Titanic Tutorial - Kaggle,完全傻瓜式的照着做就能做下来.当年是什么蒙蔽了我的眼睛~ Target use machine learning to create a model that predicts which passengers sur…

今天在做图像训练的时候发现需要把一大堆图片进行处理再读进分类器,本来是用C++写的,结果发现并不会,于是就用回了我最爱的C#,结果棒棒哒. 代码如下,简单粗暴,比网上C++的语法好看多了 using System; using System.IO; namespace ConsoleApplication { class Program { static void Main(string[] args) { try { string[] txtFiles = Directory.GetFiles…