对于之前的一个,二元分类问题,我们的数据看起来可能是像这样: 对于一个多类分类问题,我们的数据集或许看起来像这样: 我用3 种不同的符号来代表3 个类别,问题就是给出3 个类型的数据集,我们如何得到一个学习算法来进行分类呢?我们现在已经知道如何进行二元分类,可以使用逻辑回归,对于直线或许你也知道,可以将数据集一分为二为正类和负类.用一对多的分类思想,我们可以将其用在多类分类问题上.下面将介绍如何进行一对多的分类工作,有时这个方法也被称为"一对余"方法. 现在我们有一个训练集,好比上图表…

原文地址:[ZZ]计算机视觉.机器学习相关领域论文和源代码大集合作者:计算机视觉与模式 注:下面有project网站的大部分都有paper和相应的code.Code一般是C/C++或者Matlab代码. 最近一次更新:2013-1-29 一. 特征提取Feature Extraction: SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] PCA-SIFT [2] [Project] Affine-SIFT [3] [Project] SURF [4]…

%% Machine Learning Online Class - Exercise 3 | Part 1: One-vs-all % Instructions % ------------ % % This file contains code that helps you get started on the % linear exercise. You will need to complete the following functions % in this exericse: %…

一.前述 上节我们讲解了xgboost的基本知识,本节我们通过实例进一步讲解. 二.具体 1.安装 默认可以通过pip安装,若是安装不上可以通过https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/网站下载相关安装包,将安装包拷贝到Anacoda3的安装目录的Scrripts目录下, 然后pip install 安装包安装. 2.代码实例 import xgboost# First XGBoost model for Pima Indians dataset fr…

题目太长了!下载地址[传送门] 第1题 简述:识别图片上的数字. 第1步:读取数据文件: %% Setup the parameters you will use for this part of the exercise input_layer_size = 400; % 20x20 Input Images of Digits num_labels = 10; % 10 labels, from 1 to 10 % (note that we have mapped "0" to…

写这个系列是因为最近公司在搞技术分享,学习Spark,我的任务是讲PySpark的应用,因为我主要用Python,结合Spark,就讲PySpark了.然而我在学习的过程中发现,PySpark很鸡肋(至少现在我觉得我不会拿PySpark做开发).为什么呢?原因如下: 1.PySpark支持的算法太少了.我们看一下PySpark支持的算法:(参考官方文档) 前面两个pyspark.sql和pyspark.streaming是对sql和streaming的支持.主要是读取数据,和streaming处…

上节介绍了机器学习的决策树算法,它属于分类算法,本节我们介绍机器学习的另外一种分类算法:最近邻规则分类KNN,书名为k-近邻算法. 它的工作原理是:将预测的目标数据分别跟样本进行比较,得到一组距离的数据,取最近的K个数据,遵循少数服从多数的原则,从而获得目标数据的分类. 简单的说,就是[近朱者赤,近墨者者黑],下面我们一起通过KNN算法来演示这句名言的内涵. 案例背景: 我的一个表弟,自幼聪明过人,读书的时候称得上名列前茅,父母以此为骄傲.但是好景不长,自从参加工作后,结识了几个狐朋狗友,从此进…

KNN原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9670187.html 1. KNN原理 KNN(k-Nearest Neighbour):K-近邻算法,主要思想可以归结为一个成语:物以类聚 1.1 工作原理 给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的 k (k <= 20)个实例,这 k 个实例的多数属于某个类, 就把该输入实例分为这个类. https://w…

AdaBoost原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9642899.html 基本思路 Adaboost体现的是“三个臭皮匠,胜过一个诸葛亮”,它是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器), 然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器).训练过程如下(参考Andy的机器学习--浅析Adaboost算法,他说得非常形象,贴切.) 简单的…

支持向量机—SVM原理代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9596898.html 1. 解决什么问题? 最基本的应用是数据分类,特别是对于非线性不可分数据集.支持向量机不仅能对非线性可分数据集进行分类,对于非线性不可分数据集的也可以分类 (我认为这才是支持向量机的真正魅力所在,因为现实场景中,样本数据往往是线性不可分的). 现实场景一 :样本数据大部分是线性可分的,但是只是在样本中含有少量…