多分类问题中，实现不同分类区域颜色填充的MATLAB代码（demo：Random Forest）

之前建立了一个SVM-based Ordinal regression模型,一种特殊的多分类模型,就想通过可视化的方式展示模型分类的效果,对各个分类区域用不同颜色表示.可是,也看了很多代码,但基本都是展示二分类,当扩展成多分类时就会出现问题,所以我的论文最后就只好画了boundary的图了.今天在研究Random Forest时,找到了下面的demo的MATLAB代码,该代码很好的实现了各分类区域的颜色填充,效果非常漂亮. 下面是一个Demo代码:Demo.m %% generate data…

CSS中的元素分类

CSS中的元素分类元素是文档结构的基础,在CSS中,每个元素生成了一个包含了元素内容的框(box,也译为"盒子").但是不同的元素显示的方式会有所不同,例如<div>和<span>就不同,而<strong>和<p>也不一样.在文档类型定义(DTD)中对不同的元素规定了不同的类型,这也是DTD对文档之所以重要的原因之一. 1. 替换和不可替换元素从元素本身的特点来讲,可以分为替换和非替换元素. 替换元素替换元素就是浏览器根据元素的标签…

Objective-C中的Category(分类)

Objective-C中的Category(分类) 1 Category概念:动态的为已经存在的类加入新的行为(方法) 2 Category(分类)创建的方法 (1)通过Xcode生成分类 (2)能够手动生成分类,在头文件中面生成2个@interface 比如: 在Student.h文件里 @interface Student:NSObject -(void)test1; @end 以下是Student的分类,test为分类的名称 @interface Student(test) -(void)…

worker进程中线程的分类及用途

worker进程中线程的分类及用途欢迎转载,转载请注明出版,徽沪一郎. 本文重点分析storm的worker进程在正常启动之后有哪些类型的线程,针对每种类型的线程,剖析其用途及消息的接收与发送流程. 概述 worker进程启动过程中最重要的两个函数是mk-worker和worker-data,代码就不一一列出了.worker顺利启动之后会拥有如下图所示的各类线程. 接收和发送线程 worker在启动的时候会生成进程级别的消息接收和消息发送线程,它们视具体配置而定,可以是基于zmq,也可以基于n…

在 TensorFlow 中实现文本分类的卷积神经网络

在TensorFlow中实现文本分类的卷积神经网络 Github提供了完整的代码: https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 在这篇文章中,我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类的模型. 本文提出的模型在一系列文本分类任务(如情绪分析)中实现了良好的分类性能,并已成为新的文本分类架构的标准基准. 我假设你已经熟悉了应用于NLP的卷积神经网络的基础知识. 如果没有,我建议先阅读NLP的理解卷积神经网络,以获…

第二十二节，TensorFlow中的图片分类模型库slim的使用、数据集处理

Google在TensorFlow1.0,之后推出了一个叫slim的库,TF-slim是TensorFlow的一个新的轻量级的高级API接口.这个模块是在16年新推出的,其主要目的是来做所谓的“代码瘦身”.它类似我们在TensorFlow模块中所介绍的tf.contrib.lyers模块,将很多常见的TensorFlow函数进行了二次封装,使得代码变得更加简洁,特别适用于构建复杂结构的深度神经网络,它可以用了定义.训练.和评估复杂的模型. 这里我们为什么要过来介绍这一节的内容呢?主要是因为Ten…

tp3.2中怎么访问分类及子分类下面的文章

在项目开发过程中,我们可能会遇到在进入文章分类时需要遍历文章分类及文章子分类下面的文章的情况,具体解决步骤如下: 一.为便于理解,这里列出用到的表及字段文章分类表(article_cate) 文章表(article) 其中 article 表的 cate_id 和 article_cate 表的 id 关联,article_cate 表中的 pid 是 id 的父级代号. 从表中可以看出,在 id 为 69 的文章分类下的 id 为 70 的子分类下的 id 为 111 的分类下有一篇…

读论文《BP改进算法在哮喘症状-证型分类预测中的应用》

总结: 一.研究内容本文研究了CAL-BP(基于隐层的竞争学习与学习率的自适应的改进BP算法)在症状证型分类预测中的应用. 二.算法思想 1.隐层计算完各节点的误差后,对有最大误差的节点的权值进行正常修正, 而对其它单元的权值都向相反方向修正,用 δ表示隐层节点的权值修正量, 则修正量的调整公式具体为 2.每次算法迭代完以后,计算误差函数的值并与前一次的值进行比较,如果误差函数的值增大, 则代表过调了学习率,应在下一次迭代时以一定比率下调学习率 ],若误差函数的i+1值减小, …

mongodb查询之从多种分类中获取各分类最新一条记录

mongodb查询之从多种分类中获取各分类最新一条记录 2017年04月06日 13:02:47 monkey_four 阅读数:6707更多个人分类: MongoDBJavaScript 文章标题有点长,吼吼. 解释下查询场景: 现在数据表里有多条记录信息,如果对某个字段分组后,会得到不同的分组,但是不需要求各分组的count,只是想获取每个分组最新的一条全部信息记录. 例子: 有个vehicle_position表,代表车辆的位置信息,里面存放的记录如下: 现在需求是给你一堆vid,让…

分类问题中的“维数灾难” - robotMax

分类问题中的“维数灾难” - robotMax 在看机器学习的论文时,经常会看到有作者提到“curse of dimensionality”,中文译为“维数灾难”,这到底是一个什么样的“灾难”?本文将通过一个例子来介绍这令人讨厌的“curse of dimensionality”以及它在分类问题中的重要性. 假设现在有一组照片,每一张照片里有一只猫或者一条狗.我们希望设计一个分类器可以自动地将照片中的动物辨别开来.为了实现这个目标,首先需要考虑如何将照片中的动物的特征用数字的形式表达出来.猫与狗…

基于用户登陆的struts2中action的分类详解

在struts2中action的分类有:继承 ActionSupport 实现 Action,模型驱动(ModelDriven)的 Action,多方法的 Action三种方式. 1.继承 ActionSupport 实现 Action 通过继承 ActionSupport 来实现 Action 是我们的推荐做法,因为 ActionSupport 中提供了输入验证.国际化.execute 等常用方法,使得编写 Action 时代码很简单. 1.1 UserAction.java package…

SQL SERVER 下：1、递归查询父分类下的各个子分类。 2、查询每个商品分类中最贵的前两个商品SQL

1.递归查询父分类下的各个子分类.表设计: SQL: --CTE 语句(适用于MSSQL2005以后版本) with cte_testNavi(Id,Name,Pid ) as ( --这是查询语句 SELECT Id,Name,Pid FROM Navi WHERE Name='汽车' union all --这是需要递归的部分,CTE 自身调用完成循环递归查找 SELECT a.Id,a.Name,a.Pid FROM Navi a INNER JOIN cte_testNavi b ON…

Java NIO之Java中的IO分类

前言前面两篇文章(Java NIO之理解I/O模型(一).Java NIO之理解I/O模型(二))介绍了,IO的机制,以及几种IO模型的内容,还有涉及到的设计模式.这次要写一些更贴近实际一些的内容了,终于要说到了Java中的各种IO了.我也是边学边理解,有写的不对的地方,欢迎小伙伴们指出和补充. Java中的IO分类 BIO BIO是指 Blocking IO 在JDK1.0的时候就引入了,直到JDK1.4一直都是Java中唯一的IO方式.它的主要实现方式就是,一个线程执行一个请求,如果请求数…

学界 | 华为诺亚方舟实验室提出新型元学习法 Meta-SGD ，在回归与分类任务中表现超群

学界 | 华为诺亚方舟实验室提出新型元学习法 Meta-SGD ,在回归与分类任务中表现超群机器之心发表于机器之心订阅 499 广告关闭 11.11 智慧上云云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格立即抢购选自arXiv 机器之心编译参与:Smith 从小数据中进行学习和调整的能力对于智能化来说是至关重要的,然而,我们现有的深度学习方面的成功则需要高度依赖大量标注数据.最近,华为公司诺亚方舟实验室的几名研究员提出了一种新型优化器 Meta-SGD,它非常易于训练,而且比其它元学习方法…

sklearn中实现多分类任务（OVR和OVO）

sklearn中实现多分类任务(OVR和OVO) 1.OVR和OVO是针对一些二分类算法(比如典型的逻辑回归算法)来实现多分类任务的两种最为常用的方式,sklearn中专门有其调用的函数,其调用过程如下所示: #sklearn中对于所有的二分类算法提供了统一的OVR和OVO的分类器函数,可以方便调用实现所有二分类算法的多分类实现from sklearn.multiclass import OneVsOneClassifier(OVR)from sklearn.multiclass import…

【分类问题中模型的性能度量(二)】超强整理，超详细解析，一文彻底搞懂ROC、AUC

文章目录 1.背景 2.ROC曲线 2.1 ROC名称溯源(选看) 2.2 ROC曲线的绘制 3.AUC(Area Under ROC Curve) 3.1 AUC来历 3.2 AUC几何意义 3.3 AUC计算 3.4 理解AUC的意义 3.4.1 从Mann-Whitney U test角度理解 3.4.2 从AUC计算公式角度理解 3.4.3 一句话介绍AUC 3.5 为什么用AUC 3.6 AUC的一般判断标准 1.背景很多学习器是为测试样本产生一个实值或概率预测(比如比较简单的逻辑回…

【分类问题中模型的性能度量(一)】错误率、精度、查准率、查全率、F1详细讲解

文章目录 1.错误率与精度 2.查准率.查全率与F1 2.1 查准率.查全率 2.2 P-R曲线(P.R到F1的思维过渡) 2.3 F1度量 2.4 扩展性能度量是用来衡量模型泛化能力的评价标准,错误率.精度.查准率.查全率.F1.ROC与AUC这7个指标都是分类问题中用来衡量模型泛化能力的评价标准,也就是性能度量.本文主要介绍前五种度量,ROC与AUC讲解见超强整理,超详细解析,一文彻底搞懂ROC.AOC. 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同的评…

在TensorFlow中实现文本分类的卷积神经网络

STL中的迭代器分类

STL中迭代器的分类五类迭代器如下: 1.输入迭代器:只读,一次传递为输入迭代器预定义实现只有istream_iterator和istreambuf_iterator,用于从一个输入流istream中读取.一个输入迭代器仅能对它所选择的每个元素进行一次解析,它们只能向前移动.一个专门的构造函数定义了超越末尾的值.总是,输入迭代器可以对读操作的结果进行解析(对每个值仅解析一次),然后向前移动. 2.输出迭代器:只写,一次传递这是对输入迭代器的补充,不过是写操作而不是读操作…

二分类问题中混淆矩阵、PR以及AP评估指标

仿照上篇博文对于混淆矩阵.ROC和AUC指标的探讨,本文简要讨论机器学习二分类问题中的混淆矩阵.PR以及AP评估指标:实际上,(ROC,AUC)与(PR,AP)指标对具有某种相似性. 按照循序渐进的原则,依次讨论混淆矩阵.PR和AP: 设定一个机器学习问题情境:给定一些肿瘤患者样本,构建一个分类模型来预测肿瘤是良性还是恶性,显然这是一个二分类问题. 本文中,将良性肿瘤视为正类标签(可能在具体实践中更为关注恶性肿瘤,不过这并不影响技术上的操作). 当分类模型选定以后,将其在测试数据集上进行评估,分…

1 - JVM随笔分类（java虚拟机的内存区域分配（一个不断记录和推翻以及再记录的一个过程））

java虚拟机的内存区域分配在JVM运行时,类加载器ClassLoader在加载到类的字节码后,交由jvm的执行引擎处理, 执行过程中需要空间来存储数据(类似于Cpu及主存),此时的这段空间的分配和释放过程是此处需要关心和理解的,暂可以称为运行时的数据的内存区的分配, 首先运行时的数据区包括,程序计数器,以及Stack(虚拟机栈),以及虚拟机堆,方法区,本地方法栈, 虽然运行时区域分配只要包含上述的描述组件,但实际运行中,程序计数器外,应该再加一个寄存器, 目前先描述上面5个,寄存…

随机森林分类（Random Forest Classification）

其实,之前就接触过随机森林,但仅仅是用来做分类和回归.最近,因为要实现一个idea,想到用随机森林做ensemble learning才具体的来看其理论知识.随机森林主要是用到决策树的理论,也就是用决策树来对特征进行选择.而在特征选择的过程中用到的是熵的概念,其主要实现算法有ID3和C4.5.下面我们先来看看决策树. 下面我们用一个例子具体的来说明我们要选取一个最好的特征来判断是否贷款,上面给出了年龄,工作,房子,信贷四种特征.如果一种特征具有更好的分类能力,或者说,按照这一特征将训练数据集分…

数学建模：2.监督学习--分类分析- KNN最邻近分类算法

1.分类分析分类(Classification)指的是从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据挖掘分类的技术,建立分类模型,对于没有分类的数据进行分类的分析方法. 分类问题的应用场景:分类问题是用于将事物打上一个标签,通常结果为离散值.例如判断一副图片上的动物是一只猫还是一只狗,分类通常是建立在回归之上. 本文主要讲基本的分类方法 ----- KNN最邻近分类算法 KNN最邻近分类算法 ,简称KNN,最简单的机器学习算法之一. 核心逻辑:在距离空间里,如果一个样本的最接近的K个邻…

做一个logitic分类之鸢尾花数据集的分类

做一个logitic分类之鸢尾花数据集的分类 Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集,在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例.数据集内包含 3 类共 150 条记录,每类各 50 个数据,每条记录都有 4 项特征:花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度,可以通过这4个特征预测鸢尾花卉属于(iris-setosa, iris-versicolour, iris-virginica)中的哪一品种. 首先我们来加载一下数据集.同时大概的展示下数据结构和数据摘要. import numpy as np…