对<Python与机器学习实战>一书阅读的记录,对于一些难以理解的地方查阅了资料辅以理解并补充和记录,重新梳理一下感知机和SVM的算法原理,加深记忆. 1.感知机 感知机的基本概念 感知机是运用梯度下降学习过程的最简单的机器学习算法之一,是神经网络和支持向量机的基础.具体提出是由Rosenblatt这个人提出的,具体背景略.这里仅对感知机算法进行介绍: 对于二分类问题,假设一个数据集D={(x1,y1),...,(xN,yN)},存在一个平面(超平面)wx+b=0将数据分成两类,使得: 则称数…

前面已经对感知机和SVM进行了简要的概述,本节是SVM算法的实现过程用于辅助理解SVM算法的具体内容,然后借助sklearn对SVM工具包进行实现. SVM算法的核心是SMO算法的实现,首先对SMO算法过程进行实现,先对一些辅助函数进行定义: 1 # 先定义一些辅助函数 2 # 选取第二变量函数 3 def select_J_rand(i, m): 4 j=i 5 while(j==i): 6 j = int(random.uniform(0, m)) 7 return j 8 9 # 定义对α…

<Node.js开发实战详解>学习笔记 ——持续更新中 一.NodeJS设计模式 1 . 单例模式 顾名思义,单例就是保证一个类只有一个实例,实现的方法是,先判断实例是否存在,如果存在则直接返回,若不存在,则创建实例对象,并将实例对象保存在静态变量中,当下次请求时,则可以直接返回这个对象实例,这就确保了一个类只有一个实例对象.举个例子吧~一间学校刚刚起建还没有图书馆,有的同学就向领导提意见:"hey! 哥们,能不能帮我们建一个图书馆? "(想要一个图书馆实例),然后领导说:…

上一节学习了使用Cocos2d-x播放音乐的方法,但是那种方法一般只适合于播放较大的音乐,而一般比较短小的音乐(如游戏中的打斗.按键音效等)则要通过playEffect来播放.本节使用该方法以及之前学到的菜单按钮的用法,制作了一个简单的“钢琴”游戏,其中部分代码如范例3-8所示,完整代码详见源文件本章目录下的ChapterThree06项目. [范例3-8 利用Cocos2d-x实现简单的钢琴] #include "HelloWorldScene.h" #include "S…

<Cocos2d-x游戏开发实战精解>学习笔记1--在Cocos2d中显示图像 <Cocos2d-x游戏开发实战精解>学习笔记2--在Cocos2d-x中显示一行文字 之前的内容主要都是介绍如何在屏幕上显示图像,事实上除了图像之外,音乐的播放也可以被理解为一种显示的方式,本节将学习在Cocos2d-x中播放声音的方法. (1)在HelloWorld.h中对HelloWorld类进行如下定义: class HelloWorld : public Cocos2d::Layer { pu…

Spring实战第六章学习笔记----渲染Web视图 理解视图解析 在之前所编写的控制器方法都没有直接产生浏览器所需的HTML.这些方法只是将一些数据传入到模型中然后再将模型传递给一个用来渲染的视图.尽管我们编写了几个JSP视图但控制器不关心这些. 将控制器请求处理的逻辑和视图中的渲染实现解耦是SpringMVC的一个重要特性.而控制器只通过逻辑视图名来了解视图,这时就需要Spring视图解析器了. SpringMVC定义了一个名为ViewResolver的接口,大致如下所示: public i…

Spring实战第五章学习笔记----构建Spring Web应用程序 Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller)模式实现,它能够构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序. Spring MVC起步 跟踪Spring MVC的请求…

Spring实战第四章学习笔记----面向切面的Spring 什么是面向切面的编程 我们把影响应用多处的功能描述为横切关注点.比如安全就是一个横切关注点,应用中许多方法都会涉及安全规则.而切面可以帮我们模块化横切关注点.而当我们要重用通用功能时,最常见的面向编程技术是继承或委托.但当整个应用都用相同的基类继承会导致整个对象体系脆弱,而委托会使调用变复杂.切面则提供了取代继承和委托的另一种方案.在使用面向切面编程时,我们仍然在一个地方定义通用功能,但是可以通过声明的方式定义这个功能要以何种方式在何…

算法原理 K近邻是机器学习中常见的分类方法之间,也是相对最简单的一种分类方法,属于监督学习范畴.其实K近邻并没有显式的学习过程,它的学习过程就是测试过程.K近邻思想很简单:先给你一个训练数据集D,包括每个训练样本对应的标签.然后给你一个新的测试样本T,问你测试样本的标签预测是什么,K近邻的方法就是找到T到D中每一个样本的相似度,然后根据相似度大小对D中样本排序,取前K个最相似的样本的标签的众数作为测试样本T的标签(即前K个样本投票决定).具体相似度怎么度量,是根据测试样本到D中每个训练样本的距离…

1.简明Python教程 2.Python计算机视觉编程 3.机器学习实践 4.吴恩达机器学习 5.李飞飞深度学习与计算机视觉…

1.KNN原理: 存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,只选择样本数据集中前 $k$ 个最相似的数据,这就是KNN算法 $k$ 的出处, 通常 $k$ 是不大于20的整数.最后,选择 $k$ 个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类. 2.实验准备: Python s…

import numpy as np import re #词表到向量的转换函数 def loadDataSet(): postingList = [['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'], ['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'park', 'stupid'], ['my', 'dalmation', 'is', 'so', 'cute', 'I', 'love'…

我的学习笔记---python灰帽子 世界让我遍体鳞伤,但伤口长出的却是翅膀. -------------------------------------------- 前言 本书是由知名安全机构ImmunityInc的资深黑帽JustinSeitz先生主笔撰写的一本关于编程语言Python如何被广泛应用于黑客与逆向工程领域的书籍. 很庆幸,我会对这方面感兴趣,初中寥寥草草的涉及过一滴点逆向工程只是为了破解某软件刷刷QB啥,当然那是以前..现在回想起来也有点自娱自乐的感觉...接下来这会成为这几…

机器学习实战之K-Means算法 test10.py #-*- coding:utf-8 import sys sys.path.append("kMeans.py") import kMeans from numpy import * # datMat = mat(kMeans.loadDataSet('testSet.txt')) # mindata = min(datMat[:, 0]) # print(mindata) # # # ranCentK = kMeans.randC…

Numpy库 numpy:科学计算包,支持N维数组运算.处理大型矩阵.成熟的广播函数库.矢量运算.线性代数.傅里叶变换.随机数生成,并可与C++/Fortran语言无缝结合.树莓派Python v3默认安装已经包含了numpy. ①    导入模块 >>> import numpy as np ②    生成数组 >>> np.array([1, 2, 3, 4, 5])        # 把列表转换为数组 array([1, 2, 3, 4, 5]) >>…

数据挖掘作业,需要实现支持向量机进行分类,记录学习记录 环境:win10,Python 3.7.0 SVM的基本思想:在类别之间拟合可能的最宽的间距,也叫作最大间隔分类 书上提供的源代码绘制了两个图,一个是没用SVM的一个是用了SVM的,我做出了修改只画出使用了硬间隔SVM的图像,图像保存在当前目录的images文件夹下,如果没有此文件夹则需要进行创建 代码如下: import numpy as np import os import matplotlib import matplotlib.p…

目录: 1.关联分析 2. Apriori 原理 3. 使用 Apriori 算法来发现频繁集 4.从频繁集中挖掘关联规则 5. 总结 1.关联分析  返回目录 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务.这种关系表现为两种形式: 1.频繁项集(frequency item sets):经常同时出现的一些元素的集合: 2.关联规则(association rules): 意味着两种元素之间存在很强的关系. 下面举例来说明上面的两个概念: 表1 一个来自Hole Foods天食品店的简单交易…

目录: 1. Boosting方法的简介 2. AdaBoost算法 3.基于单层决策树构建弱分类器 4.完整的AdaBoost的算法实现 5.总结 1. Boosting方法的简介 返回目录 Boosting方法的基本思想:对于一个复杂的任务来说,将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断,要比其中任何一个专家单独的判断好. 实际上就是“三个臭皮匠顶个诸葛亮的道理.”(参考:李航 <统计学习方法>) 对于分类问题而言, 给定一个训练集,求比较粗糙的分类规则(弱分类器)要比求精确的分类规则(强…

决策树 前几天学习了<机器学习>的前三章,前三章介绍机器学习的基础知识,接下来,第四章到第十章介绍一些经典而常用的机器学习方法,这部分算是具体的应用篇,第四章介绍了一类机器学习方法——决策树. 3.1 基本流程 决策树(decision tree)是一类常见的机器学习方法.以二分类任务为例,我们希望从给定训练数据集学得一个模型用以对新示例进行分类,这个把样本分类的任务,可看作对“当前样本属于正类嘛?”这个问题的“决策”或“判定”过程.顾名思义,决策树,就是基于树结构来进行决策的.例如我们对一个…

这一章也是本书基本理论的一章,我对这章后面有些公式看的比较模糊,这一会章涉及线性代数和概率论基础知识,讲了几种经典的线性模型,回归,分类(二分类和多分类)任务. 3.1 基本形式 给定由d个属性描述的示例 x =(x1:x2:… :xd),其中xi是x在第i个属性上的取值,线性模型(linear model)试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数,即: f(x) = w1x1 + w2x2 + … + wdxd + b 一般用向量形式写成: f(x) = wTx + b 其中x =(x1…

Scala是一门多范式的编程语言,一种类似Java的编程语言,设计初衷是实现可伸缩的语言.并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性. Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法. 一.scala学习…

绘图和可视化 matplotlib入门 创建窗口和画布 fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(2,2,1) ax2 = fig.add_subplot(2,2,2) ax3 = fig.add_subplot(2,2,3) plt.show(fig) 方便创建多个画布 fig, axes = plt.subplots(2,3) print axes plt.show(fig) 调整subplot周围的间距 颜色.标记.线型 ax.plot(x,y,'g…

数据加载.存储与文件格式 读写文本格式的数据 逐块读取文本文件 read_xsv参数nrows=x 要逐块读取文件,需要设置chunksize(行数),返回一个TextParser对象. 还有一个get_chunk方法,它使你可以读取任意大小的块. 将数据写出到文本格式 DataFrame的to_csv() Series的to_csv()和from_csv()和read_csv() 手工处理分隔符格式 JSON数据 python标准库中有专门操作模块 json.loads() json.dump…

NumPy基础:数组和矢量计算 NumPy的ndarray:一种多维数组对象 该对象是一个快速灵活的大数据集容器.你可以利用这种数组对整块数据执行一些数学运算,其语法跟标量元素之间的运算一样 列表转换为数组 二维列表 数据类型 其他一些自动生成的数组 arange() ndarray的数据类型 使用astype()方法转换类型,如果将浮点数转换成整数,则小数部分将会被截断,如果某个字符串数组全是数字,也可以用其转换为数值形式 数组和标量之间的运算 数组很重要,因为它使你不用编写循环即可对主句执行…

引言 1 列表推导式 records = [json.loads(line) for line in open(path)] 这是一种在一组字符串(或一组别的对象)上执行一条相同操作(如json.loads)的简洁方式.在一个打开的文件句柄上进行迭代即可获得一个由行组成的序列.现在,records对象就成为一组Python字典了. {u'a': u'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko)…

一.实战死循环导致CPU飙高 top -p pid -H jstack pid printf "%s"  十进制的线程id 二.创建CUP100%实例(死循环) 1.创建CpuController @RestController public class CpuController { @RequestMapping("/loop") public List<Long> loop(){ String data = "{\"data\&…

在Cocos2d-x中要显示文字就需要用到Label控件.在3.x版本的Cocos2d中,舍弃了之前版本所使用的LabelTTF.LabelAtlas.LabelBMFont 3个用于显示文字的类,而使用一个新类Label取代.可想而知,Label实际上就是对之前3个类进行重新封装并统一渲染. 提示:实际上老版本的内容在3.x版本中依然是可以使用的. 下面是在Cocos2d-x中显示文字的一个例子,具体完整项目可在源文件本章目录下找到项目ChapterThree01查看. [范例3-1 在Coc…

Cocos2d-x中的图像是通过精灵类来显示的.在Cocos2d-x中游戏中的每一个角色.怪物.道具都可以理解成是一个精灵,游戏背景作为一种特殊的单位将其理解成是一个精灵也没有什么不妥.在源文件本章目录下的项目ChapterThree03就展示了使用Cocos2d-x实现简单游戏开始界面的方法,主要就是通过精灵类来显示图像,其关键代码如范例3-5所示. [范例3-5 在Cocos2d-x中显示图像] Size size = Director::getInstance()->getVisibleS…

Python3.6.3下修改代码中def classify0(inX,dataSet,labels,k)函数的classCount.iteritems()为classCount.items(),另外print在Python新版本下是函数,print后面需加上一对括号,否则执行会报错. classify0详解 import numpy as np #用于分类的输入向量是inX,输入的训练样本集为dataSet, #标签向量为 labels ,最后的参数 k 表示用于选择最近邻居的数目,其中标签向量…

python实现:https://github.com/captainwong/instant_markup c++实现:https://github.com/captainwong/instant_markup_cpp 要点: 1.标准输入输出流的重定向 python markup.py < test_input.txt > test_output.html 上述命令将标准输入设备重定向为文件input.txt,将标准输出设备重定向为文件test_output.html. Python中使用…