Logistics Regression 二分类问题. 模型 线性模型 响应 sigmoid 损失函数(显示) 最小均方 优化方法 BGD 例子: #coding utf-8 import numpy as np def load_data(file_name): feature_data = [] label_data = [] f = open(file_name) # 打开文件 for line in f.readlines(): # @ strip() 去除字符串首尾的空格 # @ sp…

4.45925637575900 8.22541838354701 0 0.0432761720122110 6.30740040001402 0 6.99716180262699 9.31339338579386 0 4.75483224215432 9.26037784240288 0 8.66190392439652 9.76797698918454 0 7.17376551727269 8.69456339325210 0 0.134053879775005 1.968780529438…

# coding:UTF-8 ''' Date:20160901 @author: zhaozhiyong ''' import numpy as np from lr_train import sig def load_weight(w): '''导入LR模型 input: w(string)权重所在的文件位置 output: np.mat(w)(mat)权重的矩阵 ''' f = open(w) w = [] for line in f.readlines(): lines = line.s…

(草稿) 过程: 1. 初始化所有节点的 labels 成唯一的值: 2. 对每个节点,将 label 更新为和其相连的所有节点中,标签最多的 节点的label: 2. 初始化情况下,假如所有相连的节点的label没有重复,则随机选取一个. 3. 直到不再更新,停止.…

(草稿) 两点关系的三种定义: 1. 直接密度可达:A在B的邻域内: 2. 密度可达:AB之间存在,直接密度可达的点串: 3. 密度连接:AB之间存在点k,使得Ak和Bk都密度可达: 过程: 1. 对每个点 2. 分别求满足 连接性和最大性的 簇 . 3. 所有点都归类,结束. 参考: https://blog.csdn.net/column/details/jqxx.html…

(草稿) k-means: 1. 随机选取n个中心 2. 计算每个点到各个中心的距离 3. 距离小于阈值的归成一类. 4. 计算新类的质心,作为下一次循环的n个中心 5. 直到新类的质心和对应本次循环的n个中心的偏移不大,停止. k-means++: 1. 随机选取n个中心(越远的被选取的概率越大,n个中心尽量远离) 2. 计算每个点到各个中心的距离 3. 距离小于阈值的归成一类. 4. 计算新类的质心,作为下一次循环的n个中心 5. 直到新类的质心和对应本次循环的n个中心的偏移不大,停止.…

(草稿) meanshift 也是一种聚类方法. 优点在于:不需要提前指定类型数. 缺点就是计算量大 过程:(最一般的做法,没有使用核函数) 1. 逐点迭代,设置为位置中心 2. 计算所有点到位置中心的距离 3. 计算位置的质心(平均) 4. 位置中心的质心的距离够小就停止,该位置中心点就属于(质心)类.(使用质心来标记所属类别) 5. 位置中心的质心的距离不够小,位置中心移动到质心,继续 6. 每个点都被标记了(标记为某个质心),统计一下,有几种标记.聚类完成. 过程:(使用核函数) 1. 逐…

本文为周志华机器学习西瓜书第三章课后习题3.5答案,编程实现线性判别分析LDA,数据集为书本第89页的数据 首先介绍LDA算法流程: LDA的一个手工计算数学实例: 课后习题的代码: # coding=utf-8# import flattenimport tensorflow as tffrom numpy import *import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef LDA(c1,c2): m1=mean(c1,axis=0) m2…

最近在学习PHP 在保存文件的时候报Warning: file_put_contents(data.txt): failed to open stream: Permission denied in /Library/WebServer/Documents/test.php on line 22错误,提示未开启权限 解决办法:在终端输入 sudo chown -R _www:_www 文件路径(例如: sudo chown -R _www:_www /Library/WebServer/Docu…

use this val data = sc.textFile("/home/spark/data.txt") this should work and set master as local. Input path does not exist解决方法 spark-submit --master local 即可解决! 参考:https://stackoverflow.com/questions/41339127/how-to-load-local-file-using-sc-tex…

.NET技术, 开源项目, 数据挖掘, 机器学习, 微软Power BI, 足球赛事分析, Matlab与C#编程 博客园 管理 本站首页 头条推荐 Power BI .NET开源 机器学习 博客美化 X组件 Matlab 随笔 - 189  文章 - 15  评论 - 4316 [翻译]Awesome R资源大全中文版来了,全球最火的R工具包一网打尽,超过300+工具,还在等什么? 阅读目录 0.前言 1.集成开发环境 2.语法 3.数据操作 4.图形显示 5.HTML部件 6.复用组件研究…

摘要: scikit-learn是一个用于机器学习的Python模块,其具有操作简单.效率高.无访问限制.BSD开源协议等等特征,在机器学习这一块是比较受欢迎的. scikit-learn是一个用于机器学习的 Python 模块,建立在SciPy基础之上,获得3-Clause BSD 开源许可证.这个项目是由 David Cournapeau 在 2007 年发起的一个 Google Summer of Code 项目,从那时起这个项目就已经拥有很多的贡献者了,而且该项目目前为止也是由一个志愿者…

使用一条命令抓取一本小说 curl "http://www.23hh.com/book/1/1019/"|iconv -c -f gbk -t utf8 |sed 's/"/\n/g'|grep -P '^\d+\.html'|awk '{if(NR>0){print "http://www.23hh.com/book/1/1019/"$0}}'|while read l;do curl $l 2>/dev/null|iconv -c -fgb…

周志华-机器学习 pdf,下载地址: https://u12230716.pipipan.com/fs/12230716-239561959 统计学习方法-李航,  下载地址: https://u12230716.pipipan.com/fs/12230716-336803118 人工智能-李开复,     下载地址:       https://u12230716.pipipan.com/fs/12230716-336902476 吴恩达深度学习笔记,下载地址:     https://u12…

介绍 如果你在网上搜索机器学习,你会找到大约20500万个结果.确实是这样,但是要找到适合每个用例的描述或定义并不容易,然而会有一些非常棒的描述或定义.在这里,我将提出机器学习的另一种定义,重点介绍一种新的范式--Data Fabric[1]. 目标 解释Data Fabric与机器学习的关系 细节 给出关于Data Fabric以及创建它的生态系统的描述 用几句话解释什么是机器学习 提出一种在Data Fabric内部可视化机器学习洞察(insight)的方法 主要理论 如果我们可以创建一个支…

机器学习 机器学习 概述 什么是机器学习 机器学习是一门能够让编程计算机从数据中学习的计算机科学.一个计算机程序在完成任务T之后,获得经验E,其表现效果为P,如果任务T的性能表现,也就是用以衡量的P,随着E增加而增加,那么这样计算机程序就被称为机器学习系统.自我完善,自我增进,自我适应. 为什么需要机器学习 自动化的升级和维护 解决那些算法过于复杂甚至跟本就没有已知算法的问题 在机器学习的过程中协助人类获得对事物的洞见 机器学习的问题 建模问题所谓机器学习,在形式上可这样理解:在数据对象中通过统…

文件格式是这样的 20120108 50024 X235RZB30801 01 15 2361 2362 2363 2364 2365 2366 2367 2368 2369 236A 236B 236C 236D 236E 236F 18854.49 17757.25 90809.09 98429.45 21283.85 77620.26 45330.92 70173.54 16957.37 -9.51908 18.67279 27.211 22.175 1182.5 1029.49 1885…

LOAD DATA [LOW_PRIORITY | CONCURRENT] [LOCAL] INFILE 'file_name' [REPLACE | IGNORE] INTO TABLE tbl_name [CHARACTER SET charset_name] [{FIELDS | COLUMNS} [TERMINATED BY 'string'] [[OPTIONALLY] ENCLOSED BY 'char'] [ESCAPED BY 'char'] ] [LINES [STARTING…

load data infile "C:/Users/Administrator/Desktop/1.txt"into table 要一个已经存的表名 字段默认用制表符隔开 文件 我爱你 20 相貌平常李奎 21 相貌1平常王二米 210 相貌3平常老三 24 很强老四 34 XXXXX 常用如下: Load Data InFile 'C:/Data.txt' Into Table `TableTest` Lines Terminated By '\r\n';这个语句,字段默认用制表符…

摘要:本文简单介绍了mysql的三种备份,并解答了有一些实际备份中会遇到的问题.备份恢复有三种(除了用从库做备份之外), 直接拷贝文件,load data 和 mysqldump命令.少量数据使用mysqldump命令,存储的是SQL语句,比较通用,但是也会遇到版本兼容性问题.整个数据库迁移使用拷贝文件的方式 (1)数据库到文件 最快的是登陆到mysql服务器上使用into oufile(mysql线程操作,比较快) (2)文件到数据库 (3)数据库到数据库 0 使用工具   xtrabacku…

php-ml是一个使用PHP编写的机器学习库.虽然我们知道,python或者是C++提供了更多机器学习的库,但实际上,他们大多都略显复杂,配置起来让很多新手感到绝望.php-ml这个机器学习库虽然没有特别高大上的算法,但其具有最基本的机器学习.分类等算法,我们的小公司做一些简单的数据分析.预测等等都是够用的.我们的项目中,追求的应该是性价比,而不是过分的效率和精度.一些算法和库看上去非常厉害,但如果我们考虑快速上线,而我们的技术人员没有机器学习方面的经验,那么复杂的代码和配置反而会拖累我们的项目…

一般对于数据库表的插入操作,我们都会写程序执行插入sql,插入的数据少还可以,如果数据多了.执行效率上可能就不太理想了.load data语句用于高速地从一个文本文件中读取数据,装载到一个表中,相比于前者效率会高很多.   参考 http://hunan.iteye.com/blog/752606 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/load-data.html 以及mysql中文文档5.1整理如下,   语法 LOAD DATA [LOW_PRIOR…

为了让绝大多数人都可以看懂,所以我就用简单的话语来讲解机器学习每一个算法 第一次写ML的博文,所以可能会有些地方出错,欢迎各位大佬提出意见或错误 祝大家开心进步每一天- 博文代码全部为python 简单的说一下什么是机器学习,机器学习英文名称是Machine Learning, ML 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多门学科.专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有…

机器学习系统设计(Building Machine Learning Systems with Python)- Willi Richert Luis Pedro Coelho 总述 本书是 2014 的,看完以后才发现有第二版的更新,2016.建议阅读最新版,有能力的建议阅读英文版,中文翻译有些地方比较别扭(但英文版的书确实是有些贵). 我读书的目的:泛读主要是想窥视他人思考的方式. 作者写书的目标:面向初学者,但有时间看看也不错.作者说"我希望它能激发你的好奇心,并足以让你保持渴望,不断探索…

有时候我们需要将大量数据批量写入数据库,直接使用程序语言和Sql写入往往很耗时间,其中有一种方案就是使用MySql Load data infile导入文件的形式导入数据,这样可大大缩短数据导入时间. 假如是从MySql客户端调用,将客户端的文件导入,则需要使用 load local data infile. LOAD DATA INFILE 语句以很高的速度从一个文本文件中读取行到一个表中.文件名必须是一个文字字符串. 1,开启load local data infile. 假如是Linux下…

ng机器学习视频笔记(十六) --从图像处理谈机器学习项目流程 (转载请附上本文链接--linhxx) 一.概述 这里简单讨论图像处理的机器学习过程,主要讨论的是机器学习的项目流程.采用的业务示例是OCR(photo optical character recognition,照片光学字符识别),通过一张照片,识别出上面所有带字符的内容. 二.机器学习流水线 对于一个业务项目,通常机器学习是其中一部分的内容,对于整个项目而言,相当于一个流水线(pipeline). 对于OCR,主要流水线为:1-…

<机器学习实战>kMeans算法(K均值聚类算法) 机器学习中有两类的大问题,一个是分类,一个是聚类.分类是根据一些给定的已知类别标号的样本,训练某种学习机器,使它能够对未知类别的样本进行分类.这属于supervised learning(监督学习).而聚类指事先并不知道任何样本的类别标号,希望通过某种算法来把一组未知类别的样本划分成若干类别,这在机器学习中被称作 unsupervised learning (无监督学习).在本文中,我们关注其中一个比较简单的聚类算法:k-means算法. k…

ajax获取数据示例: 示例1 通过ajax获取txt文件里面的内容示例: <html> <head> <title>Ajax at work</title> <script type="text/javascript"> var XMLHttpRequestObject = false; if (window.XMLHttpRequest) { XMLHttpRequestObject = new XMLHttpReques…

pandas读取文件官方提供的文档 在使用pandas读取文件之前,必备的内容,必然属于官方文档,官方文档查阅地址 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.24/reference/io.html 文档操作属于pandas里面的Input/Output也就是IO操作,基本的API都在上述网址,接下来本文核心带你理解部分常用的命令 pandas读取txt文件 读取txt文件需要确定txt文件是否符合基本的格式,也就是是否存在\t,` ,,`等特…

在机器学习中,性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键,通过衡量模型输出y_predict和y_true之间的某种“距离”得出的. 对学习器的泛化性能进行评估,不仅需要有效可行的试验估计方法,还需要有衡量模型泛化能力的评估价标准,这就是性能度量(performance measure).性能度量反映了任务需求,在对比不同模型的能力时,使用不同的性能度量往往会导致不的评判结果:这意味着模型的“好坏”是相对的,什么样的模型是好的,不仅取决于算法和数据,还决定于任务需求. 性能指标往往使我们…