简介 今天为大家介绍的是scikit-learn.sklearn是一个Python第三方提供的非常强力的机器学习库,它包含了从数据预处理到训练模型的各个方面.在实战使用scikit-learn中可以极大的节省我们编写代码的时间以及减少我们的代码量,使我们有更多的精力去分析数据分布,调整模型和修改超参.(sklearn为包名) 基本概括 sklearn拥有可以用于监督和无监督学习的方法,一般来说监督学习使用的更多.sklearn中的大部分函数可以归为估计器(Estimator)和转化器(Trans…

机器学习及其基础概念简介 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

SKlearn简介 scikit-learn,又写作sklearn,是一个开源的基于python语言的机器学习工具包.它通过NumPy, SciPy和Matplotlib等python数值计算的库实现高效的算法应用,并且涵盖了几乎所有主流机器学习算法. SKlearn官网链接:http://scikit-learn.org/stable/index.html 在工程应用中,用python手写代码来从头实现一个算法的可能性非常低,这样不仅耗时耗力,还不一定能够写出构架清晰,稳定性强的模型.更多情况…

微软在Build 2018大会上推出的一款面向.NET开发人员的开源,跨平台机器学习框架ML.NET. ML.NET将允许.NET开发人员开发他们自己的模型,并将自定义ML集成到他们的应用程序中,而无需事先掌握开发或调整机器学习模型的专业知识.在采用通用机器学习语言(如R和Python)开发的模型,并将它们集成到用C#等语言编写的企业应用程序中需要付出相当大的努力.ML.NET填平了机器学习专家和软件开发者之间的差距,从而使得机器学习的平民化,即使没有机器学习背景的人们能够建立和运行模型.通过为…

微软在Build 2018大会上推出的一款面向.NET开发人员的开源,跨平台机器学习框架ML.NET. ML.NET将允许.NET开发人员开发他们自己的模型,并将自定义ML集成到他们的应用程序中,而无需事先掌握开发或调整机器学习模型的专业知识.在采用通用机器学习语言(如R和Python)开发的模型,并将它们集成到用C#等语言编写的企业应用程序中需要付出相当大的努力.ML.NET填平了机器学习专家和软件开发者之间的差距,从而使得机器学习的平民化,即使没有机器学习背景的人们能够建立和运行模型.通过为…

[机器学习]多项式回归原理介绍 [机器学习]多项式回归python实现 [机器学习]多项式回归sklearn实现 使用sklearn框架实现多项式回归.使用框架更方便,可以少写很多代码. 使用一个简单的数据集来模拟,只有几条数据. 代码 如果不用框架,需要自己手动对数据添加高阶项,有了框架就方便多了.sklearn 使用 Pipeline 函数简化这部分预处理过程. 当 PolynomialFeatures 中的degree=1时,效果和使用 LinearRegression 相同,得到的是一个…

一.概述 本篇文章介绍通过YOLO模型进行目标识别的应用,原始代码来源于:https://github.com/dotnet/machinelearning-samples 实现的功能是输入一张图片,对图片中的目标进行识别,输出结果在图片中通过红色框线标记出来.如下: YOLO简介 YOLO(You Only Look Once)是一种最先进的实时目标检测系统.官方网站:https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 本文采用的是TinyYolo2模型,可以识别的目标类型包…

Rhel6.5 Django1.10 Python3.5 Django框架-目录文件简介 1.介绍Django Django:一个可以使Web开发工作愉快并且高效的Web开发框架. 使用Django,使你能够以最小的代价构建和维护高质量的Web应用. 遵循模式:模型-视图-控制器(MVC)模式.简单的说, MVC 是一种软件开发的方法,它把代码的定义和数据访问的方法(模型)与请求逻辑 (控制器)还有用户接口(视图)分开来.这种设计模式关键的优势在于各种组件都是 松散结合 的.这样,每个由 Dja…

概述:基于Docker的TensorFlow机器学习框架搭建和实例源码解读,TensorFlow作为最火热的机器学习框架之一,Docker是的容器,可以很好的结合起来,为机器学习或者科研人员提供便捷的机器学习开发环境,探索人工智能的奥秘,容器随开随用方便快捷.源码解析TensorFlow容器创建和示例程序运行,为热爱机器学者降低学习难度. 默认机器已经装好了Docker(Docker安装和使用可以看我另一篇博文:Ubuntu16.04安装Docker1.12+开发实例+hello world+w…

Weiflow--微博机器学习框架 本文从开发效率(易用性).可扩展性.执行效率三个方面,介绍了微博机器学习框架Weiflow在微博的应用和最佳实践. 在上期<基于Spark的大规模机器学习在微博的应用>一文中我们提到,在机器学习流中,模型训练只是其中耗时最短的一环.如果把机器学习流比作烹饪,那么模型训练就是最后翻炒的过程:烹饪的大部分时间实际上都花在了食材.佐料的挑选,洗菜.择菜,食材再加工(切丁.切块.过油.预热)等步骤.在微博的机器学习流中,原始样本生成.数据处理.特征工程.训练样本生成…

Python开源机器学习框架:Scikit-learn入门指南. Scikit-learn的六大功能 Scikit-learn的基本功能主要被分为六大部分:分类,回归,聚类,数据降维,模型选择和数据预处理. 分类是指识别给定对象的所属类别,属于监督学习的范畴,最常见的应用场景包括垃圾邮件检测和图像识别等.目前Scikit-learn已经实现的算法包括:支持向量机(SVM),最近邻,逻辑回归,随机森林,决策树以及多层感知器(MLP)神经网络等等. 需要指出的是,由于Scikit-learn本身不支…

# TensorFlow机器学习框架-学习笔记-001 ### 测试TensorFlow环境是否安装完成-----------------------------```import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello,TensorFlow!')sess = tf.Session()print(sess.run(hello))```…

https://github.com/wudikua/ps 本项目是我自己动手实现的机器学习训练框架,代码简单,有很多不完善,但是也保留了最小可用功能 通过自己编写这个项目,可以帮助自己入门机器学习 准备 1. 学习梯度下降法训练LR模型原理,了解机器学习一般的套路 2. 学习神经网络的模型结构,正向传导和反向传导 3. 学习一些python写的神经网络,训练代码 4. 参考tiny dnn这种小型机器学习训练框架,学习如何封装组件 5. 学习computional graph,自动求导 6.…

约定 还记得上版本的第二十四篇的约定嘛?现在出来履行啦~ 为什么要重制? 之前写的专栏都是按照心情写的,在最初的时候笔者什么都不懂,而且文章的发布是按照很随性的一个顺序.结果就是说,大家都看完了,都还对框架没有一个感觉,感觉很乱.而现在,经过两年多的摸索,笔者已经对框架的体系有了一个了解,所以希望再版一次此系列的专栏. 为什么不在原来的文章里直接修改呢? 在上一轮的专栏第二十四篇里有讲过过:虽然以前的内容过时了,但是这些专栏对笔者有很重要的意义,它们记录了笔者成长的一个经历,在评论区有着大家的支…

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/11972.html CoreML是iOS 11新推出的机器学习框架,是人工智能的核心内容,他可以在训练好的机器学习模型应用到APP中 所谓已训练模型 (trained model)指的是对一组训练数据应用了某个机器学习算法后,所生成的一组结果Core ML 是领域特定 (domain-specific) 框架和功能的基础所在.Core ML 为 Vision 提供了图像处理的支持,为 Foundation 提供了自然语言…

一.问题与解决方案 通过多元分类算法进行手写数字识别,手写数字的图片分辨率为8*8的灰度图片.已经预先进行过处理,读取了各像素点的灰度值,并进行了标记. 其中第0列是序号(不参与运算).1-64列是像素值.65列是结果. 我们以64位像素值为特征进行多元分类,算法采用SDCA最大熵分类算法. 二.源码 先贴出全部代码: namespace MulticlassClassification_Mnist { class Program { static readonly string TrainDa…

一.要解决的问题 问题:常常一些单位或组织召开会议时需要录入会议记录,我们需要通过机器学习对用户输入的文本内容进行自动评判,合格或不合格.(同样的问题还类似垃圾短信检测.工作日志质量分析等.) 处理思路:我们人工对现有会议记录进行评判,标记合格或不合格,通过对这些记录的学习形成模型,学习算法仍采用二元分类的快速决策树算法,和上一篇文章不同,这次输入的特征值不再是浮点数,而是中文文本.这里就要涉及到文本特征提取. 为什么要进行文本特征提取呢?因为文本是人类的语言,符号文字序列不能直接传递给算法.而…

一.准备样本 接上一篇文章提到的问题:根据一个人的身高.体重来判断一个人的身材是否很好.但我手上没有样本数据,只能伪造一批数据了,伪造的数据比较标准,用来学习还是蛮合适的. 下面是我用来伪造数据的代码: string Filename = "./figure_full.csv"; StreamWriter sw = new StreamWriter(Filename, false); sw.WriteLine("Height,Weight,Result"); Ran…

一.序言 微软的机器学习框架于2018年5月出了0.1版本,2019年5月发布1.0版本.期间各版本之间差异(包括命名空间.方法等)还是比较大的,随着1.0版发布,应该是趋于稳定了.之前在园子里也看到不少相关介绍的文章,对我的学习提供了不少帮助.由于目前资料不是很丰富,所以学习过程中也走了不少弯路,本系列的文章主要记录我学习过程中的一些心得体会,并对一些细节会做详细的解释,希望能为机器学习零基础的同学提供一些帮助.(C#零基础可不行) 二.基本概念 1.什么是机器学习?定义:一个电脑程序要完成任…

一.概述 上一篇文章我们利用ML.NET的多元分类算法实现了一个手写数字识别的例子,这个例子存在一个问题,就是输入的数据是预处理过的,很不直观,这次我们要直接通过图片来进行学习和判断.思路很简单,就是写一个自定义的数据处理通道,输入为文件名,输出为float数字,里面保存的是像素信息. 样本包括6万张训练图片和1万张测试图片,图片为灰度图片,分辨率为20*20 .train_tags.tsv文件对每个图片的数值进行了标记,如下: 二.源码 全部代码: namespace MulticlassCl…

一.概述 通过之前两篇文章的学习,我们应该已经了解了多元分类的工作原理,图片的分类其流程和之前完全一致,其中最核心的问题就是特征的提取,只要完成特征提取,分类算法就很好处理了,具体流程如下: 之前介绍过,图片的特征是不能采用像素的灰度值的,这部分原理的台阶有点高,还好可以直接使用通过TensorFlow训练过的特征提取模型(美其名曰迁移学习). 模型文件为:tensorflow_inception_graph.pb 二.样本介绍 我随便在网上找了一些图片,分成6类:男孩.女孩.猫.狗.男人.女人…

一.概述 这次要解决的问题是输入一张照片,输出人物的颜值数据. 学习样本来源于华南理工大学发布的SCUT-FBP5500数据集,数据集包括 5500 人,每人按颜值魅力打分,分值在 1 到 5 分之间.其中包括男性.女性.中国人.外国人四个分类. SCUT-FBP5500_full.csv文件标记了每个图片人物的颜值打分数据.(我把分值一项乘以了20,变成了满分100分,不影响计算结果) 整个程序处理流程和前一篇图片分类的基本一致,唯一的区别,分类用的是多元分类算法,这次采用的是回归算法. 二.…

一.概述 本篇我们首先通过回归算法实现一个葡萄酒品质预测的程序,然后通过AutoML的方法再重新实现,通过对比两种实现方式来学习AutoML的应用. 首先数据集来自于竞赛网站kaggle.com的UCI Wine Quality Dataset数据集,访问地址:https://www.kaggle.com/c/uci-wine-quality-dataset/data 该数据集,输入为一些葡萄酒的化学检测数据,比如酒精度等,输出为品酒师的打分,具体字段描述如下: Data fields Inpu…

目录:[Swift]Xcode实际操作 本文将演示机器学习框架的使用,实现对图片中物体的检测和识别. 首先访问苹果开发者网站关于机器学习的网址: https://developer.apple.com/cn/machine-learning/ 点击右侧的滚动条,跳转到模型知识区域. 点击页面最下方的[Learn about working with models]进入机器学习模型页面: https://developer.apple.com/cn/machine-learning/build-r…

Net框架下-ORM框架LLBLGen的简介 http://www.cnblogs.com/huashanlin/archive/2015/02/12/4288522.html 官方网址:http://www.llblgen.com/…

系统框架(framework)的简介 ImageIO  - 该框架的接口可用于导入或导出图像数据及图像元数据 CoreTelephony  - 获取IMSI号,SIM卡背面的号码是SIM卡的电子串号,也叫IMSI号码,这个号码是全球唯一的 AudioToolbox  - 应用级服务:文件,流,告警,回放以及录音.在iOS中,包括了Audio Session服务. AudioUnit  - Audio unit和音频编解码服务 AVFoundation  - 一个objective-c音频回放接口…

八大机器学习框架的对比: (1)  TensorFlow:深度学习最流行的库之一,是谷歌在深刻总结了其 前身 DistBelief 的经验教训上形成的:它不仅便携.高效.可扩 展,还能再不同计算机上运行:小到智能手机,大到计算机集群都 能:它是一款轻量级的软件,可以立刻生成你的训练模型,也能 重新实现它:TensorFlow 拥抱创新,有强大的社区.企业支持, 因此它广泛用于从个人到企业.从初创公司到大公司等不同群体. (2) Caffe: 卷积神经网络框架,专注于卷积神经网络和图像处理,是用…

遵循统一的机器学习框架理解高斯混合模型(GMM) 一.前言 我的博客仅记录我的观点和思考过程.欢迎大家指出我思考的盲点,更希望大家能有自己的理解. 本文参考了网络上诸多资料,特别是B站UPshuhuai008的视频,讲解东西也是我最喜欢的方式:从多个角度阐述和理解问题. 二.理解 统一的机器学习框架(MLA): 1.模型(Model) 2.策略(Loss) 3.算法(Algorithm) Model 题外话:所谓模型,就是建模的过程,也是我们对现实(已观测)的一种假设,比如前几篇介绍SVM,LR…

遵循统一的机器学习框架理解SVM 一.前言 我的博客仅记录我的观点和思考过程.欢迎大家指出我思考的盲点,更希望大家能有自己的理解. 本文参考了李宏毅教授讲解SVM的课程和李航大大的统计学习方法. 二.理解 统一的机器学习框架(MLA): 1.模型(Model) 2.策略(Loss) 3.算法(Algorithm) 按照如上所说框架,SVM最核心的就是使用了 Hinge Loss 和 核方法 . SVM: Hinge Loss + Kernel Method Model 给定数据集 \((x^1,…

简介: Storm是一个免费开源.分布式.高容错的实时计算系统.它与其他大数据解决方案的不同之处在于它的处理方式.Hadoop 在本质上是一个批处理系统,数据被引入 Hadoop 文件系统 (HDFS) 并分发到各个节点进行处理.当处理完成时,结果数据返回到 HDFS 供始发者使用.Hadoop的高吞吐,海量数据处理的能力使得人们可以方便地处理海量数据.但是,Hadoop的缺点也和它的优点同样鲜明——延迟大,响应缓慢,运维复杂.Storm就是为了弥补Hadoop的实时性为目标而被创造出来.Sto…