函数说明: 1. cosing_similarity(array)   输入的样本为array格式,为经过词袋模型编码以后的向量化特征,用于计算两两样本之间的相关性 当我们使用词频或者TFidf构造出词袋模型,并对每一个文章内容做词统计以后, 我们如果要判断两个文章内容的相关性,这时候我们需要对数字映射后的特征做一个余弦相似度的匹配:即a.dot(b) / sqrt(a^2 + b^2) 在sklearn中使用metrics.pairwise import cosine_similarity 代…

函数说明: 1. PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=False, include_bias=False) 参数说明:degree=2,表示多项式的变化维度为2,即^2, interaction_only表示是否只使用a*b, include_bias是否添加一列全部等于1的偏置项 对数据进行多项式变化,将两个特征a, b如果是进行^2多项式变化操作,那么就相当于多出来了3个特征即a^2, a*b, b^2 一般我们在使用支持向量机的时候,…

作者:HelloGitHub-小鱼干 摘要:虽然上周的 GitHub Trending 榜新项目寥寥无几,但胜在表现不俗,例如:通过机器学习来检测异常股票的项目 Surpriver,还有腾讯开源的管理台应用解决方 Fes.js,凭借高颜值.提效中后台开发等特性,让研发人员专注于业务,说到颜值,不得不提 DearPyGui 这个用 C++ 语言编写而成的 Python GUI,当然有意思的不止于此,用程序员的方式--终端展示 ppt 见过没,present 便是其中的佼佼者,支持多种色彩搭配和动效…

不同来源的异构数据间存在着千丝万缕的关联,这种数据之间隐藏的关联关系和网络结构特性对于数据分析至关重要,图计算就是以图作为数据模型来表达问题并予以解决的过程. 一.背景 随着网络信息技术的飞速发展,数据逐渐向多源异构化方向发展,且不同来源的异构数据之间也存在的千丝万缕的关联,这种数据之间隐藏的关联关系和网络结构特性对于数据分析至关重要.但传统关系型数据库在分析大规模数据关联特性时存在性能缺陷.表达有限等问题,因此有着更强大表达能力的图数据受到业界极大重视,图计算就是以图作为数据模型来表达问题并予…

0.引言 介绍了如何生成数据,提取特征,利用sklearn的几种机器学习模型建模,进行手写体数字1-9识别. 用到的四种模型: 1. LR回归模型,Logistic Regression 2. SGD随机梯度下降模型,Stochastic Gradient Descent 3. SVC支持向量分类模型,Support Vector Classification 4. MLP多层神经网络模型,Multi-Layer Perceptron 主要内容:生成手写体随机数1-9,生成单个png分类存入指定…

0.引言 介绍了如何生成手写体数字的数据,提取特征,借助 sklearn 机器学习模型建模,进行识别手写体数字 1-9 模型的建立和测试. 用到的几种模型: 1. LR,Logistic Regression, (线性模型)中的逻辑斯特回归 2. Linear SVC,Support Vector Classification, (支持向量机)中的线性支持向量分类  3. MLPC,Multi-Layer Perceptron Classification,    (神经网络)多层感知机分类 4…

CNN综述文章 的翻译 [2019 CVPR] A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks 翻译 综述深度卷积神经网络架构:从基本组件到结构创新 目录 摘要    1.引言    2.CNN基本组件        2.1 卷积层        2.2 池化层        2.3 激活函数        2.4 批次归一化        2.5 Dropout        2.6 全连接层…

一 机器学习概览 机器学习的广义概念是:机器学习是让计算机具有学习的能力,无需进行明确编程. 机器学习的工程性概念是:计算机程序利用经验E学习任务T,性能是P,如果针对任务T的性能P随着经验E不断增长,则为机器学习. 使用机器学习挖掘大量数据,发现不显著的规律,称为数据挖掘. 根据训练时监督的量和类型分为: 监督学习:训练数据包含了标签,如分类,回归. 非监督学习:训练数据没有标签.如聚类,降维,可视化. 半监督学习:大量不带标签数据加上小部分带标签数据.如深度信念网络. 强化学习:系统执行动作…

摘要: 在不受限制的环境中拍摄的人脸图像通常包含显著的姿态变化,这会显著降低设计用于识别正面的算法的性能.本文提出了一种新颖的面部识别框架,能够处理±90°偏航范围内的全方位姿势变化.所提出的框架首先将原始姿态不变人脸识别问题转化为局部正面人脸识别问题.然后开发了一个健壮的基于块的人脸表示方案来表示合成的局部正面.对于每个块,在提出的多任务学习方案下学习转换字典.转换字典将不同姿势的特征转换为判别性子空间.最后,面部匹配是在块级而不是整体级执行的.在FERET,CMU-PIE和Multi-PIE…

China Vis 2015  Paper有6个分会场.主要有 1.天气.气象.灾害可视化. 2.文本可视化应用: 3.树.网络.以及高维技术. 4.时空分析. 5.科学可视化与应用: 五个方面主题. 因为专业原因,我们主要集中在时空分析这个主题上. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------…