Python之算法评估-4

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一.评估算法的方式分两种,一种是分类算法的评估,一种是回归算法的评估.为什么要分两种呢,因为分类算法中可以通过准确率.精准率.召回率.混淆矩阵.AUC来评估算法的准确度.但是在预测值的时候是没有办法去获得这个准确值(比如分类对了,那就对了,错了就是错了,可以通过对错来统计准确率),那么回归算法的方式,就通过均方误差来确认算法的准确度. 二.分类算法的评估(以K-近邻算法来说) knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) knn.fit(x_train, y…

python聚类算法实战详细笔记 (python3.6+(win10、Linux))

python聚类算法实战详细笔记 (python3.6+(win10.Linux)) 一.基本概念: 1.计算TF-DIF TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度. 字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降. TFIDF的主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现, 则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类.TFIDF实际上是:…

Python基础算法综合:加减乘除四则运算方法

#!usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-#python的算法加减乘除用符号:+,-,*,/来表示#以下全是python2.x写法,3.x以上请在python(打印放入括号内) 例如:print('1+1=',1+1)print '*-----------------------------------------------------*分割符'print "1+1=",1+1 #打印加法1+1的结果2print "2-1=&quo…

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隐马尔科夫模型HMM（二）前向后向算法评估观察序列概率

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 在隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型中,我们讲到了HMM模型的基础知识和HMM的三个基本问题,本篇我们就关注于HMM第一个基本问题的解决方法,即已知模型和观测序列,求观测序列出现的概率. 1. 回顾HMM问题一:求观测序列的概率首先我们回顾下HMM模型的问题一.这个…

条件随机场CRF(二) 前向后向算法评估标记序列概率

条件随机场CRF(一)从随机场到线性链条件随机场条件随机场CRF(二) 前向后向算法评估标记序列概率条件随机场CRF(三) 模型学习与维特比算法解码在条件随机场CRF(一)中我们总结了CRF的模型,主要是linear-CRF的模型原理.本文就继续讨论linear-CRF需要解决的三个问题:评估,学习和解码.这三个问题和HMM是非常类似的,本文关注于第一个问题:评估.第二个和第三个问题会在下一篇总结. 1. linear-CRF的三个基本问题在隐马尔科夫模型HMM中,我们讲到了HMM的三个…

python排序算法实现（冒泡、选择、插入）

python排序算法实现(冒泡.选择.插入) python 从小到大排序 1.冒泡排序: O(n2) s=[3,4,2,5,1,9] #count = 0 for i in range(len(s)): for j in range((i+1),len(s)): s[i],s[j]=min(s[i],s[j]),max(s[i],s[j]) #print count print s 2.选择排序: O(n2) s=[3,4,2,5,1,9] #count = 0 for i in range(l…