#coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm import SVC from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessClassifier from sklearn.gaussian_process.kernels impo…

ecshop的商品分类页面category.php 下的分类,默认是取得所有同级父分类以及父类别的子分类.比如,我点击进入是A商品分类的页面 category.php?id=1,事实上 我只需要取得父ID为1的子分类即可,但是ecshop也把B商品分类.C商品分类.....下的所有子分类也输出来了.这是没必要的.在ecshop下的category.php 334行  $smarty->assign('categories',       get_categories_tree($cat_id))…

ECSHOP首页默认的只有全部分类,还有循环大类以及下面小类的代码,貌似没有可以调用显示指定大类下的子分类代码.于是就有这个文章的产生了,下面由夏日博客来总结下网站建设过程中ECSHOP此类问题的网络上的各种解决方案中最简单的一种!EcShop调用显示指定分类下的子分类方法解决方案一1.首先打开根目录上的你想调用子目录的文件,找到以下 $smarty->assign('categories', get_categories_tree()); // 分类树 在其下面加入以下代码,红色数字部分代表你…

本文第一部分是对数据处理中one-hot编码的讲解,第二部分是对二分类模型的代码讲解,其模型的建立以及训练过程与上篇文章一样:在最后我们将训练好的模型保存下来,再用自己的数据放入保存下来的模型中进行分类(在后面的文章中会详细讨论如何使用自己的数据去训练模型,或者让保存下来的模型去处理自己的数据).第三部分是多分类模型,多分类的过程和二分类很相似,只是在代码中有些地方需要做出调整. 第二部分是本文的重点. 一:one-hot编码 通过第一篇文章我们知道,对于使用keras来进行深度学习网络的搭建,…

一.作业说明 给定训练集spam_train.csv,要求根据每个ID各种属性值来判断该ID对应角色是Winner还是Losser(0.1分类). 训练集介绍: (1)CSV文件,大小为4000行X59列; (2)4000行数据对应着4000个角色,ID编号从1到4001; (3)59列数据中, 第一列为角色ID,最后一列为分类结果,即label(0.1两种),中间的57列为角色对应的57种属性值. 二.思路分析及实现 2.1 思路分析 这是一个典型的二分类问题,结合课上所学内容,决定采用Log…

什么是二分类问题? 二分类问题就是最终的结果只有好或坏这样的一个输出. 比如,这是好的,那是坏的.这个就是二分类的问题. 我们以一个电影评论作为例子来进行.我们对某部电影评论的文字内容为好评和差评. 我们使用IMDB 数据集,它包含来自互联网电影数据库(IMDB)的 50 000 条严重两极分化的评论.数据集被分为用于训练的 25 000 条评论与用于测试的 25 000 条评论,训练集和测试集都包含 50% 的正面评论和 50% 的负面评论. 加载数据集 import tensorflow.k…

/** * 检测该分类下所有子分类,并输出ID(包括自己) * 数据库字段 catid pid */ function getChildrenIds ($sort_id){ include_once APPPATH.'/libraries/db.php'; $db = new Db(); $ids = $sort_id; $sql = "SELECT catid,pid FROM jy_category WHERE pid =".$sort_id; $result = $db->…

0. 前言 1. MNIST 数据集 2. 二分类器 3. 效果评测 4. 多分类器与误差分析 5. Kaggle 实战 0. 前言 "尽管新技术新算法层出不穷,但是掌握好基础算法就能解决手头 90% 的机器学习问题." 本系列参考书 "Hands-on machine learning with scikit-learn and tensorflow"以及kaggle相关资料 1. MNIST 数据集 MNIST是最常用的用来实验分类模型的数据集,有7w多张手写0…

首先我们可以计算准确率(accuracy),其定义是: 对于给定的测试数据集,分类器正确分类的样本数与总样本数之比.也就是损失函数是0-1损失时测试数据集上的准确率. 下面在介绍时使用一下例子: 一个班级有20个女生,80个男生.现在一个分类器需要从100人挑选出所有的女生.该分类器从中选出了50人,其中20个女生,30个男生. 准确率是指分类器正确分类的比例.正确分类是指正确的识别了一个样本是正例还是负例.例如分类器正确识别了20个女生和50个男生,正确识别的样本数是70个,因此该分类器的准确…

作者: 龙心尘 && 寒小阳 时间:2016年2月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50629110 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50629587 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 引言 上一篇文章我们主要从理论上梳理了朴素贝叶斯方法进行文本分类的基本思路.这篇文章我们主要从实践上探讨一些应用过程中的tricks,并进一步分…