原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/classification/ 1- 指定阈值 为了将逻辑回归值映射到二元类别,必须指定分类阈值(也称为判定阈值).如果值高于该阈值,则表示“1”:如果值低于该阈值,则表示“0”.人们往往会认为分类阈值应始终为 0.5,但阈值取决于具体问题,因此必须对其进行调整. 2- 真与假.正类别与负类别 真正例是指模型将正类别样本正确地预测为正类别. 假正例是指模型将负类别样本…

机器学习入门 - Google机器学习速成课程 https://www.cnblogs.com/anliven/p/6107783.html MLCC简介 前提条件和准备工作 完成课程的下一步 机器学习入门01 - 框架处理(Framing) https://www.cnblogs.com/anliven/p/10252938.html 机器学习基本术语. 了解机器学习的各种用途. 机器学习入门02 - 深入了解机器学习 (Descending into ML) https://www.cnbl…

上一篇文章我们介绍了通过神经网络来处理一个非线性回归的问题,这次我们将采用神经网络来处理一个多元分类的问题. 这次我们解决这样一个问题:输入一个人的身高和体重的数据,程序判断出这个人的身材状况,一共三个类别:偏瘦.正常.偏胖. 处理流程如下: 1.收集数据 2.构建神经网络 3.训练网络 4.保存和消费模型 详细步骤如下: 1.收集数据 对于一个复杂的业务数据,在实际应用时应该是通过收集取得数据,本文的重点不在数据收集,所以我们将制造一批标准数据来进行学习. 关于人体的胖瘦问题,有一个BMI算法…

在此动手实践中,我们将在Azure机器学习Studio中一步步地开发预测分析模型,首先我们从UCI机器学习库的链接下载普查收入数据集的样本并开始动手实践: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Census+Income. 然后我们在此数据集上开发和训练预测分析模型,并将预测分析模型作为web服务发布至云端给其他程序调用,整个过程大致包含下几个步骤: 下载.处理和上传收入普查的数据集: 创建一个新的Azure机器学习实验: 训练和评价一个预测模型: 从公共…

机器学习入门:K-近邻算法 先来一个简单的例子,我们如何来区分动作类电影与爱情类电影呢?动作片中存在很多的打斗镜头,爱情片中可能更多的是亲吻镜头,所以我们姑且通过这两种镜头的数量来预测这部电影的主题.简单的说,k-近邻算法 采用了测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定 缺点:计算复杂度高.控件复杂度高 适用数据范围:数值型和标称型 首先我们来理解它的工作原理: 存在一个样本数据集(训练集),并且我们知道每一数据与目标变量的对应关系,输入没有标签的新数…

机器学习入门:极度舒适的GBDT拆解 本文旨用小例子+可视化的方式拆解GBDT原理中的每个步骤,使大家可以彻底理解GBDT Boosting→Gradient Boosting Boosting是集成学习的一种基分类器(弱分类器)生成方式,核心思想是通过迭代生成了一系列的学习器,给误差率低的学习器高权重,给误差率高的学习器低权重,结合弱学习器和对应的权重,生成强学习器. Boosting算法要涉及到两个部分,加法模型和前向分步算法. 加法模型就是说强分类器由一系列弱分类器线性相加而成.一般组合形…

CSS 分类 (Classification) 实例 CSS 实例 CSS 背景实例 CSS 文本实例 CSS 字体(font)实例 CSS 边框(border)实例 CSS 外边距 (margin) 实例 CSS 内边距 (padding) 实例 CSS 列表实例 CSS 表格实例 轮廓(Outline)实例 CSS 尺寸 (Dimension) 实例 CSS 分类 (Classification) 实例 CSS 定位 (Positioning) 实例 CSS 伪类 (Pseudo-class…

CSS 分类 (Classification) 实例CSS 分类属性 (Classification)CSS 分类属性允许你控制如何显示元素,设置图像显示于另一元素中的何处,相对于其正常位置来定位元素,使用绝对值来定位元素,以及元素的可见度. 属性 描述clear 设置一个元素的侧面是否允许其他的浮动元素.cursor 规定当指向某元素之上时显示的指针类型.display 设置是否及如何显示元素.float 定义元素在哪个方向浮动.position 把元素放置到一个静态的.相对的.绝对的.或固定…

CVPR 2013 关于图像/场景分类(classification)的文章paper list 八14by 小军   这个搜罗了cvpr2013有关于classification的相关文章,自己得mark下来好好看看,好快啊,都快研二了,但是还是一点头绪都没!好好看看,争取每篇文章写点思想. Oral: 1.Rolling Riemannian Manifolds to Solve the Multi-class Classification Problem Rui Caseiro, Pedr…

MNIST机器学习入门 这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手.如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmax regression)的相关知识,你可以阅读这个快速上手教程. 当我们开始学习编程的时候,第一件事往往是学习打印"Hello World".就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST. MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片: 它也包含每一张图片对应的标签,告诉我们这个是数字几.比如,…

时间过得很快,这篇文章已经是机器学习入门系列的最后一篇了.短短八周的时间里,虽然对机器学习并没有太多应用和熟悉的机会,但对于机器学习一些基本概念已经差不多有了一个提纲挈领的了解,如分类和回归,损失函数,以及一些简单的算法--kNN算法.决策树算法等. 那么,今天就用聚类和K-Means算法来结束我们这段机器学习之旅. 1. 聚类 1.1 什么是聚类 将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类.由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合,这些对象与同一个簇中的对象彼此相似,与其他…

机器学习入门项目 如果你和我一样是一个机器学习小白,这里我将会带你进行一个简单项目带你入门机器学习.开始吧! 1.项目介绍 这个项目是针对鸢尾花进行分类,数据集是含鸢尾花的三个亚属的分类信息,通过机器学习来省成一个模型,实现自动分类.这个项目属于多分类问题,监督学习. 有以下步骤: (1)导入数据 (2)概述数据 (3)数据可视化 (4)评估算法 (5)实施预测 2.导入数据 2.1 导入类库 代码如下: # 导入类库 from pandas import read_csv from panda…

曾经学习过一段时间ML.NET的知识,ML.NET是微软提供的一套机器学习框架,相对于其他的一些机器学习框架,ML.NET侧重于消费现有的网络模型,不太好自定义自己的网络模型,底层实现也做了高度封装. 最近想从底层学习一下机器学习的相关知识,经过初步筛选,计划定位于python + pytorch这个方向入手,经过一段时间的学习,我发现由于对python语言不太熟悉,导致实践起来比较困难,先不说机器学习相关的代码,光周边代码就搞得焦头烂额了.想要下决心好好修炼一下python必然不是一朝一夕的事…

从这篇文章开始,终于要干点正儿八经的工作了,前面都是准备工作.这次我们要解决机器学习的经典问题,MNIST手写数字识别. 首先介绍一下数据集.请首先解压:TF_Net\Asset\mnist_png.tar.gz文件 文件夹内包括两个文件夹:training和validation,其中training文件夹下包括60000个训练图片validation下包括10000个评估图片,图片为28*28像素,分别放在0~9十个文件夹中. 程序总体流程和上一篇文章介绍的BMI分析程序基本一致,毕竟都是多元…

MNIST机器学习入门 转自:http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_beginners.html?plg_nld=1&plg_uin=1&plg_auth=1&plg_nld=1&plg_usr=1&plg_vkey=1&plg_dev=1 这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手.如果你已经了解MNIST和softmax回归(softm…

目录 sklearn.neighbors.NearestNeighbors 参数/方法 基础用法 用于监督学习 检测异常操作(一) 检测异常操作(二) 检测rootkit 检测webshell sklearn.neighbors.NearestNeighbors 参数: 方法: 基础用法 print(__doc__) from sklearn.neighbors import NearestNeighbors import numpy as np X = np.array([[-, -], [-…

Andrew Ng机器学习课程12 声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 引言:主要讲述了batch learning和online learning的区别,然后介绍了经典的非监督算法:k-means算法.然后介绍了混合高斯模型以及求解时采用的EM算法.本文是基于lecture notes进行的总结,等上完视频课,会通过12课补充来丰富这些内容. 2015-9-29 艺少…

本文地址:https://www.cnblogs.com/tujia/p/13862364.html 系列文章: [0]TensorFlow光速入门-序 [1]TensorFlow光速入门-tensorflow开发基本流程 [2]TensorFlow光速入门-数据预处理(得到数据集) [3]TensorFlow光速入门-训练及评估 [4]TensorFlow光速入门-保存模型及加载模型并使用 [5]TensorFlow光速入门-图片分类完整代码 [6]TensorFlow光速入门-python模…

项目开发环境为Visual Studio 2019 + .Net 5 创建新项目后首先通过Nuget引入相关包: SciSharp.TensorFlow.Redist是Google提供的TensorFlow开发库,是采用C语言开发的动态链接库(DLL): TensorFlow.NET采用C#语言对C语言的库进行封装,提供.NET调用接口: TensorFlow.Keras是一个高级工具类,对建模和训练过程进行封装,提供简便接口. 通过下列语句对库进行引用: using Tensorflow; u…

回归分析用于分析输入变量和输出变量之间的一种关系,其中线性回归是最简单的一种. 设: Y=wX+b,现已知一组X(输入)和Y(输出)的值,要求出w和b的值. 举个例子:快年底了,销售部门要发年终奖了,销售员小王想知道今年能拿多少年终奖,目前他大抵知道年终奖是和销售额(特征量)挂钩的,具体什么规则不清楚,那么他大概有两个方法解决这个问题: 1.去问老板,今年的分配规则是什么.[通过算法解决问题] 2.去向同事打听他们的销售额和奖金情况,然后推算自己能拿多少.[通过数据解决问题] 我们当然选择第二种…

上一篇文章我们介绍的线性模型的求解,但有很多模型是非线性的,比如: 这里表示有两个输入,一个输出. 现在我们已经不能采用y=ax+b的形式去定义一个函数了,我们只能知道输入变量的数量,但不知道某个变量存在几次方的分量,所以我们采用一个神经网络去定义一个函数. 我们假设只有一个输入.一个输出,神经网络模型结构类似上图,其中蓝色的路径仍为线性模型,红色路径为阶跃函数,是非线性模型. 以上模型只有三个神经元,设输入为x,隐藏层为h,激活函数输出为a,最终输出为y,整个数据计算流情况如下: 以上共有6+…

"如果一个算法在MNIST上不work,那么它就根本没法用:而如果它在MNIST上work,它在其他数据上也可能不work". -- 马克吐温 上一篇文章我们实现了一个MNIST手写数字识别的程序,通过一个简单的两层神经网络,就轻松获得了98%的识别成功率.这个成功率不代表你的网络是有效的,因为MNIST实在是太简单了,我们需要更复杂的数据集来检验网络的有效性!这就有了Fashion-MNIST数据集,它采用10种服装的图片来取代数字0~9,除此之外,其图片大小.数量均和MNIST一致…

本文将介绍如何采用卷积神经网络(CNN)来处理Fashion-MNIST数据集. 程序流程如下: 1.准备样本数据 2.构建卷积神经网络模型 3.网络学习(训练) 4.消费.测试 除了网络模型的构建,其它步骤都和前面介绍的普通神经网络的处理完全一致,本文就不重复介绍了,重点讲一下模型的构建. 先看代码: /// <summary> /// 构建网络模型 /// </summary> private Model BuildModel() { // 网络参数 float scale =…

随着网络越来约复杂,训练难度越来越大,有条件的可以采用GPU进行学习.本文介绍如何在GPU环境下使用TensorFlow.NET. TensorFlow.NET使用GPU非常的简单,代码不用做任何修改,更换一个依赖库即可,程序是否能运行成功主要看环境是否安装正确,这篇文章重点介绍的也就是环境的安装了. CUDA和cuDNN的安装都比较容易,重点是要装对版本. 1.确认安装版本 首先电脑得有一块NVIDIA的显卡! 在桌面右键选择NVIDIA控制面板,在程序左下角点击 :系统信息. 首先要确认显卡…

Cesium入门12 - Camera Modes - 相机模式 Cesium中文网:http://cesiumcn.org/ | 国内快速访问:http://cesium.coinidea.com/ 为了展现我们的无人机飞行,让我们用相机模式进行实验.我们将保持简单的两个基本的相机模式,用户可以切换之间. Free Mode : 默认相机控制. Drone Mode : 让相机跟随无人机通过飞行在一个固定的距离. 自由模式不需要代码,因为它使用默认控件.至于无人机跟随模式,我们可以使用摄像机的…

12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.3 大间距分类背后的数学原理- Mathematics Behind Large Margin classification 向量内积 假设有两个向量\(u=\begin{bmatrix}u_1\\u_2\\ \end{bmatrix}\),向量\(v=\begin{bmatrix}v_1\\v_2\\ \end{bmatrix}\),其中向量的内积…

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.这里南君先生为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性. 学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式.在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式.在机器学习领域,有几种主要…

这一篇将会介绍卷积神经网络 (CNN),CNN 模型非常适合用来进行图片相关的学习,例如图片分类和验证码识别,也可以配合其他模型实现 OCR. 使用 Python 处理图片 在具体介绍 CNN 之前,我们先来看看怎样使用 Python 处理图片.Python 处理图片最主要使用的类库是 Pillow (Python2 PIL 的 fork),使用以下命令即可安装: pip3 install Pillow 一些简单操作的例子如下,如果你想了解更多可以参考 Pillow 的文档: # 打开图片 >>…

小任务:实现图片分类 1.图片素材 python批量压缩jpg图片: PIL库 resize http://blog.csdn.net/u012234115/article/details/50248409 2.环境搭建 windows下python的安装 版本比较 2.7 vs 3.6 https://pypi.python.org/pypi windows下PIL库的安装 https://pypi.python.org/pypi windows下PIL库的安装 http://zjfsharp…

1.map做一个标签的数字替换 2.vec = CountVectorizer(lowercase=False, max_features=4000)  # 从sklean.extract_feature.text 导入,根据词频做一个数字的映射,max_feature表示的是最大的特征数 需要先使用vec.fit ,再使用vec.transform 才有效 3. vec = TfidfVectorizer(lowercase=False, max_features=4000)  # 从skle…