经历手写SVM的惨烈教训(还是太年轻)之后,我决定使用工具箱/第三方库 Python libsvm的GitHub仓库 LibSVM是开源的SVM实现,支持C, C++, Java,Python , R 和 Matlab 等, 这里选择使用Python版本. 安装LibSVM 将LibSVM仓库的所有内容放入Python的包目录\Lib\site-packages或者工程目录中. 在libsvm根目录和python子目录下中分别新建名为__init__.py的空文件,这两个空文件将标识所在的目录为…

网易公开课,第6,7,8课 notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes3.pdf SVM-支持向量机算法概述, 这篇讲的挺好,可以参考   先继续前面对线性分类器的讨论, 通过机器学习算法找到的线性分类的线,不是唯一的,对于一个训练集一般都会有很多线可以把两类分开,这里的问题是我们需要找到best的那条线 首先需要定义Margin, 直观上来讲,best的那条线,应该是在可以正确分类的前提下,离所有的样本点越远越好,why? 因为越靠近分类…

The Neural Network is one of the most powerful learning algorithms (when a linear classifier doesn't work, this is what I usually turn to), and this week's videos explain the 'backprogagation' algorithm for training these models. In this week's progr…

MLlib支持二分类,多酚类和回归分析的多种方法,具体如下: 问题类别 支持方法 二分类 线性支持向量机, 逻辑回归,决策树,朴素贝叶斯 多分类 决策树,朴素贝叶斯 回归 线性最小二乘,Lasso,ridge regression, 决策树 线性模型 二分类(支持向量机, 逻辑回归) 线性回归(最小二乘,Lasso, ridge) 决策树 朴素贝叶斯 线性模型 数学公式 损失函数 正则化 最优化 二分类 线性支持向量机 逻辑回归 评价矩阵 例子 线性最小二乘,Lasso,ridgeregress…

1. SparkR的安装配置 1.1.       R与Rstudio的安装 1.1.1.           R的安装 我们的工作环境都是在Ubuntu下操作的,所以只介绍Ubuntu下安装R的方法: 1)  在/etc/apt/sources.list添加源 deb http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/bin/linux/ubuntu precise/, 然后更新源apt-get update: 2)  通过apt-get安装: sudo apt-get insta…

BP算法从原理到实践 反向传播算法Backpropagation的python实现 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 博主接触深度学习已经一段时间,近期在与别人进行讨论时,发现自己对于反向传播算法理解的并不是十分的透彻,现在想通过这篇博文缕清一下思路.自身才疏学浅欢迎各位批评指正. 参考文献 李宏毅深度学习视频 The original location of the code 关于反向传播算法的用途在此不再赘述,这篇博文主要是理解形象化理解反向传播算法与python进行实…

Matrix 定义及基本运算 Transposing To "transpose" a matrix, swap the rows and columns. We put a "T" in the top right-hand corner to mean transpose: Inverse of matrix The Inverse of A is A-1 only when: A × A-1 = A-1 × A = I Sometimes there is n…

MxNet有了亚马逊站台之后,声势大涨,加之接口多样化,又支持R语言所以一定要学一下.而且作为R语言的fans,为啥咱们R语言就不能上深度学习嘞~ ------------------------------ 一.MxNet对R的API接口 MxNet提供给了R一个API接口,但是这个API接口也不是万能的,不同的操作系统有着不同的使用功能.       1. Windows/Mac用户--只能CPU训练 可以通过下面的代码安装预编译的版本.这个版本会每周进行预编译,不过为了保证兼容性,只能使用…

导入类库 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer fr…

双向循环神经网络(Bidirectional Recurrent Neural Networks,Bi-RNN),Schuster.Paliwal,1997年首次提出,和LSTM同年.Bi-RNN,增加RNN可利用信息.普通MLP,数据长度有限制.RNN,可以处理不固定长度时序数据,无法利用历史输入未来信息.Bi-RNN,同时使用时序数据输入历史及未来数据,时序相反两个循环神经网络连接同一输出,输出层可以同时获取历史未来信息. Language Modeling,不适合Bi-RNN,目标是通过前…

 先从sklearn说起吧,如果学习了sklearn的话,那么学习Keras相对来说比较容易.为什么这样说呢? 我们首先比较一下sklearn的机器学习大致使用流程和Keras的大致使用流程: sklearn的机器学习使用流程: from sklearn.模型簇 import 模型名 from sklearn.metrics import 评价指标 ''' 数据预处理及训练测试集分离提取''' myModel = 模型名称() # 对象初始化 myModel.fit(训练集x , 训练集y) #…

代码: import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LogisticRegression import matplotlib.pyplot as plt __author__ = 'zhen' iris = datasets.load_iris() for i in range(0, 4): x = iris['data'][:, i:i+1] # 获取训练数据 y = iris…

学习曲线函数: from sklearn.learning_curve import learning_curve 调用格式: learning_curve(estimator, X, y, train_sizes=array([0.1, 0.325, 0.55, 0.775, 1. ]), cv=None, scoring=None, exploit_incremental_learning=False, n_jobs=1, pre_dispatch='all', verbose=0) # e…

2017.10.23日记录: 感觉平时自己学的还不错的,可是面试的时候才发现自己是个渣渣~~,真的感觉学习不能闭门造车! 面试了图像处理算法工程师-->> 1.精通哪门语言?C.C++.Py ?你会C++是吧?那你说static变量在什么时候被分配内存的?懵逼的干活... 2.你会图像处理?那你用什么进行程序优化的?用几个线程对程序进行控制的?能写出来算法就不错了... 3.你会深度学习吗?不会?现在不用深度学习做图像的貌似很少吧? 4.三维重建.视频处理你会吗?GGG... 总结: A.op…

LSTM 文本情感分析/序列分类 Keras 请参考 http://spaces.ac.cn/archives/3414/   neg.xls是这样的 pos.xls是这样的neg=pd.read_excel(‘neg.xls’,header=None,index=None) pos=pd.read_excel(‘pos.xls’,header=None,index=None) #读取训练语料完毕 pos[‘mark’]=1 neg[‘mark’]=0 #给训练语料贴上标签 pn=pd.conc…

版权声明:<—— 用心写好你的每一篇文章,转载请注明出处@http://blog.csdn.net/gamer_gyt <——   目录(?)[+]   ====================================================================== 本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行,并进行部分翻译,如有错误,请大家指正 转载请注明出处,谢谢 ==================================…

线性回归 线性回归是一个回归问题,即用一条线去拟合训练数据 线性回归的模型: 通过训练数据学习一个特征的线性组合,以此作为预测函数. 训练目标:根据训练数据学习参数(w1,w2, ... , wn,b) 学习策略: 要确定参数(w1,w2, ... , wn,b),即关键在于如何衡量 预测函数f(x)与训练数据y之间的差别.      如果要使得预测函数f(x)尽可能准确,那么即要求f(x)-y尽可能小,而f(x)-y便是一个样本(x,y)的损失函数. 对于整个训练数据的损失函数,用均方误差损失…

网易公开课,第5课 notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes2.pdf 学习算法有两种,一种是前面一直看到的,直接对p(y|x; θ)进行建模,比如前面说的线性回归或逻辑回归,这种称为判别学习算法(discriminative learning algorithms) 另外一种思路,就是这里要谈的,称为生成学习算法(generative learning algorithms),区别在于不会直接对p(y|x; θ)进行建模,而是对p(x|…

前面我们介绍了线性回归,为捕获训练集中隐藏的线性模型,提高预测准确率,我们寻找最佳参数 θ,使得预测值与真实值误差尽量小,也就是使均方误差最小.而经过验证,最小均方误差是符合最大似然估计理论的. 在 Logistic 回归中,我们依然要用到最大似然估计理论. 分类问题跟回归问题的区别是,预测值 y 取的是离散值.本文只讨论二分类问题,y 只能取 0 和 1 两个值. 如果不管 y 是离散值,硬要用线性回归算法来根据 x 来预测 y 值,也不是不行,但效果就很差. 理想情况下,我们希望有一个预测公…

注意:autokeras只适用于python3.6 先打开命令行(cmd), 输入 python --version 查看python版本,是否需要降级和升级. 降级的命令如下: conda install python=3.6 完成后,进行如下步骤: (一)安装PyTorch.Keras Auto-Keras依赖于PyTorch.Keras组件,打开Anconda Prompt,输入以下命令: pip install keras pip install https://download.pyt…

双向循环神经网络(Bidirectional Recurrent Neural Networks,Bi-RNN),Schuster.Paliwal,1997年首次提出,和LSTM同年.Bi-RNN,增加RNN可利用信息.普通MLP,数据长度有限制.RNN,可以处理不固定长度时序数据,无法利用历史输入未来信息.Bi-RNN,同时使用时序数据输入历史及未来数据,时序相反两个循环神经网络连接同一输出,输出层可以同时获取历史未来信息. Language Modeling,不适合Bi-RNN,目标是通过前…

Setting up the data and the model 前面我们介绍了一个神经元的模型,通过一个激励函数将高维的输入域权值的点积转化为一个单一的输出,而神经网络就是将神经元排列到每一层,形成一个网络结构,这种结构与我们之前介绍的线性模型不太一样,因此score function也需要重新定义,神经网络实现了一系列的线性映射与非线性映射,这一讲,我们主要介绍神经网络的数据预处理以及score function的定义. data processing 给定一个训练集,S={xi∈RD|i…

介绍 在学习机器学习的时候,首当其冲的就是准备一份通用的数据集,方便与其他的算法进行比较.在这里,我写了一个用于加载MNIST数据集的方法,并将其进行封装,主要用于将MNIST数据集转换成numpy.array()格式的训练数据.直接下面看下面的代码吧(主要还是如何用python去读取binnary file)! MNIST数据集原网址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ Github源码下载:数据集(源文件+解压文件+字体图像jpg格式), py源码文件 文件目…

概述: 1 人工神经网络介绍 2 人工神经元 3 MATLAB神经网络工具箱 4 感知器神经网络 5 感知器神经网络 5.1 设计实例分析 clear all; close all; P=[ ; ]; T=[ ]; %建立神经网络 net=newp(minmax(P),,'hardlim','learnp'); %对神经网络进行训练,net是建立网络,P是输入向量,T是目标向量 net=train(net,P,T); %对网络进行仿真 Y=sim(net,P); %绘制建模点 plotpv(P,…

之前在<机器学习---感知机(Machine Learning Perceptron)>一文中介绍了感知机算法的理论知识,现在让我们来实践一下. 有两个数据文件:data1和data2,分别用于PLA和Pocket Algorithm.可在以下地址下载:https://github.com/RedstoneWill/MachineLearningInAction/tree/master/Perceptron%20Linear%20Algorithm/data. 先回顾一下感知机算法: 1,初始…

为了搞明白这个没少在网上搜,但是结果不尽人意,最后找到了一篇很好很详细的证明过程,摘抄整理为 latex 如下. (原文:https://blog.csdn.net/weixin_41718085/article/details/79381863) 更新:为了让看博客的带哥们能直观的看,我编译截图了,放在这里,latex 源码在下面 这个只是为了应付作业总结的,所以没有认真检查过,如果内容.正确性(尤其是这个)和格式上有什么问题请务必在下面评论区中指出. \documentclass{artic…

1.SRCNN-译文.doc https://max.book118.com/html/2017/0628/118607667.shtm 见SRCNN翻译:彩色通道的实验 - wangxujin666的博客 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/wangxujin666/article/details/82963187 结论:RGB通道联合训练效果最好:YCbCr通道下,Cb.Cr通道对性能提升基本无帮助,只基于Y通道的训练效果更好. Y pre-train:首先,保证Y…

强化学习 课程:Q-Learning强化学习(李宏毅).深度强化学习 强化学习是一种允许你创造能从环境中交互学习的AI Agent的机器学习算法,其通过试错来学习.如上图所示,大脑代表AI Agent并在环境中活动.当每次行动过后,Agent接收到环境反馈.反馈包括回报Reward和环境的下个状态State,回报由模型设计者定义.如果类比人类学习自行车,可以将车从起始点到当前位置的距离定义为回报. 分类: 1)基于价值Value的强化学习算法 - Q-learning 基本思想:根据当前的状态,…

原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39175124/article/details/79463993 数据在前处理的时候,经常会涉及到数据标准化.将现有的数据通过某种关系,映射到某一空间内.常用的标准化方式是,减去平均值,然后通过标准差映射到均至为0的空间内.系统会记录每个输入参数的平均数和标准差,以便数据可以还原. 很多ML的算法要求训练的输入参数的平均值是0并且有相同阶数的方差例如:RBF核的SVM,L1和L2正则的线性回归 sklearn.preproce…

1.1     scikit-learn参数介绍 1.1.1  导入 from sklearn.linear_model import LogisticRegression 1.1.2  版本 scikit-learn==0.21.3 1.1.3  参数 1.1.3.1 penalty l1.l2.elasticnet.none,默认l2 l1: l1正则,邻回归 l2: l2正则,套索回归 elasticnet: 弹性网络,是邻回归和套索回归的正则项的混合 none: 什么都不加 在调参时如果…