SVM：SVM之Classification根据已有大量数据集案例，输入已有病例的特征向量实现乳腺癌诊断高准确率预测—Jason niu

load BreastTissue_data.mat n = randperm(size(matrix,1)); train_matrix = matrix(n(1:80),:); train_label = label(n(1:80),:); test_matrix = matrix(n(81:end),:); test_label = label(n(81:end),:); [Train_matrix,PS] = mapminmax(train_matrix'); Train_matrix…

SVM—PK—BP：SVR(better)和BP两种方法比较且实现建筑物钢筋混凝土抗压强度预测—Jason niu

load concrete_data.mat n = randperm(size(attributes,2)); p_train = attributes(:,n(1:80))'; t_train = strength(:,n(1:80))'; p_test = attributes(:,n(81:end))'; t_test = strength(:,n(81:end))'; [pn_train,inputps] = mapminmax(p_train'); pn_train = pn_tra…

实现手写数字识别(数据集50000张图片)比较3种算法神经网络、灰度平均值、SVM各自的准确率—Jason niu

对手写数据集50000张图片实现阿拉伯数字0~9识别,并且对结果进行分析准确率, 手写数字数据集下载:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 首先,利用图片本身的属性,图片的灰度平均值进行识别分类,我运行出来的准确率是22%左右利用图片的灰度平均值来进行分类实现手写图片识别(数据集50000张图片)——Jason niu 其次,利用SVM算法,我运行出来的准确率是93%左右,具体代码请点击 SVM:利用SVM算法实现手写图片识别(数据集50000张图片)—Jason…

[开发技巧]·HTML检测输入已完成自动填写下一个内容

[开发技巧]·HTML检测输入已完成自动填写下一个内容个人网站 --> http://www.yansongsong.cn 在上一个博客中简易实现检测输入已完成,我们实现了检测输入已完成,现在我们再进一步,在此基础上,实现检测输入已完成自动填写下一个内容.当我们需要自动填写的内容,不希望被更改的时候,需要加上readonly属性. 功能需求填写报销单据的时候只需填写出差天数自动计算出差补贴金额代码如下 HTML代码: <tbody> <tr style="backg…

程序猿最浪漫的表白，肯定会得到你的她——Jason niu 原文来自GitHub，本人已部分修改

程序猿最浪漫的表白,肯定会得到你的她——Jason niu 原文来自GitHub,主页本人已部分修改,感谢程序猿大神wuxia2001和hackerzhou的开源,感谢这两位大神! 视频结果展示网址:http://v.youku.com/v_show/id_XMzQzNjY5NTgxMg==.html?spm=a2h3j.8428770.3416059.1 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Strict//EN" &q…

如何查看win10已激活密钥？查看win10已激活完整密钥的方法！

如何查看win10已激活密钥?查看win10已激活完整密钥的方法! HKEY_LOCAL_MACHINE/SOFTWARE/Microsoft/Windows NT/CurrentVersion/SoftwareProtectionPlatform : 在右侧双击打开:BackupProductKeyDefault ,其数值数据就是我们当前win10激活密钥了! null…

SVM：根据大量图片来精确实现人脸识别—Jason niu

from __future__ import print_function from time import time import logging import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.datasets import fetch_lfw_people from sklearn.grid_search import GridSearchC…

SVM：利用SVM算法实现手写图片识别(数据集50000张图片)—Jason niu

import mnist_loader # Third-party libraries from sklearn import svm def svm_baseline(): training_data, validation_data, test_data = mnist_loader.load_data() # train clf = svm.SVC() clf.fit(training_data[0], training_data[1]) predictions = [int(a) for…

[吴恩达机器学习笔记]12支持向量机1从逻辑回归到SVM/SVM的损失函数

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 12.1 SVM损失函数从逻辑回归到支持向量机为了描述支持向量机,事实上,我将会从逻辑回归开始展示我们如何一点一点修改来得到本质上的支持向量机. 逻辑回归公式逻辑回归公式如下图所示, 可以看出逻辑回归公式由两个变量x和\(\theta\)构成,其中x表示输入的数据,而\(\theta\)是可学习的变量,如图中右半部分所示,其图像坐标轴横轴为x.\(h…

ASP.NET Aries 2.0 发布（原来的源码SVN已关闭，开源源码已迁移到GitHub）

主要更新: 1:增加子目录部署支持. 2:增加Taurus.MVC支持. 3:优化及Bug修复. 1:增加子目录部署支持: 其实在重写Aries框架的时候,我是去掉了目录部署功能的,主要是为了加快Aries开发的速度. 不过最新有用户反馈,需要部署在子目录下,所以就顺势把子目录部署这块功能给增加上了. 2:增加Taurus.MVC支持: Aries 2.0的目录结构是这样的:原来的Aries.Logic下的Handler变更到Aries.Controllers下,其它变化不大. 在我整个设计的…

SqlServer 案例：已有汽车每日行驶里程数据，计算其每日增量

需求说明某公司某项业务,需要获得用户每日行车里程数.已知能获得该车每日提交的总里程数,如何通过 T-SQL 来获得其每日增量里程? 解决方案首选需要对数据进行编号,利用开窗函数 OVER() 实现隔离(PARTITION)并排序(ORDER BY)车辆数据: 利用公共表表达式(CTE)将上一步虚拟表缓存在本次会话的内存之中: 外部查询语句查询 CTE,将所获记录与前一条记录的里程数进行相减,获得的即为结果. 数据准备 CREATE TABLE [dbo].[CarData]( [CarID]…

Linux大文件已删除，但df查看已使用的空间并未减少解决

在我的生活当中遇到磁盘快满了,这时候准备去删除一些大文件于是我使用ncdu 查看了一下当前系统占用资源比较多的是那些文件,结果一看是elasticsearch的日志文件,好吧,竟然找到源头了,那就把它给删除了吧, 来到相应的路径下之后,然后粗暴一点,执行 rm -rf * 很高兴,终于把这些占用系统资源的坏东西给杀死了.满心欢喜的去查看磁盘情况. 给我当头一棒,磁盘并没有多大的变化,之后释放了100多M,但是我明明删除了30G的文件啊,这是怎么回事. 有问题不可怕,干净找baidu/…

TF：Tensorflow结构简单应用，随机生成100个数，利用Tensorflow训练使其逼近已知线性直线的效率和截距—Jason niu

import os os.environ[' import tensorflow as tf import numpy as np x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data*0.1 + 0.3 Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) biases = tf.Variable(tf.zeros([1])) y = Weights*x_dat…

Dataset：利用Python将已有mnist数据集通过移动像素上下左右的方法来扩大数据集为初始数据集的5倍—Jason niu

from __future__ import print_function import cPickle import gzip import os.path import random import numpy as np print("Expanding the MNIST training set") if os.path.exists("../data/mnist_expanded.pkl.gz"): print("The expanded tra…

Decision Trees：机器学习根据大量数据,已知年龄、收入、是否上海人、私家车价格的人，预测Ta是否有真实购买上海黄浦区楼房的能力—Jason niu

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer import csv from sklearn import tree from sklearn import preprocessing from sklearn.externals.six import StringIO allElectronicsData = open(r'F:/AI/DL_month1201/01DTree/niu.csv', 'rt') reader = csv…

Linux大文件已删除，使用df查看已使用的空间并未减少

今天在一台Linux系统里,使用df命令查看磁盘使用情况,发现/根分区使用了100% 然后删除一大文件/var/lib/pgsql/9.1/pgstartup.log,再使用df查看使用情况,显示内容不变.如下图所示: 在网上查了下,好像说是inode的原因,还没真正删除,也没怎么说清楚,于是笔者使用如下命令进行查看: [root@ ~]# lsof |grep deleted //lsof命令可显示系统打开的文件经过命令我们可以看出虽然/var/lib/pgsql/9.1/pgstartup…

CF MVC3此操作要求连接到 'master' 数据库。无法创建与 'master' 数据库之间的连接，这是因为已打开原始数据库连接，并且已从连接字符串中删除凭据。请提供未打开的连接解决方法

<add name="ProwebEntities" connectionString ="Data Source=.;Integrated Security=true;Initial Catalog=Saienyitai;User ID=sa;Password=sa;MultipleActiveResultSets=true" providerName ="System.Data.SqlClient"/> 注意在连接字符串里一定要添…

【BIEE】超过了已配置的最大允许输入记录数

声明:BIEE版本为Oracle Business Intelligence 11.1.1.7.160719 BIEE打开报表报错如下: 如果你是英文版的错误如下: "View Display ErrorExceeded configured maximum number of allowed input records.Error DetailsError Codes: EKMT3FK5:OI2DL65P 出现这个问题,我们需要到路径biee\instances\instance1\confi…

K8S集群证书已过期且etcd和apiserver已不能正常使用下的恢复方案

在这种比较极端的情况下,要小心翼翼的规划和操作,才不会让集群彻底死翘翘.首先,几个ca根证书是10年期,应该还没有过期.我们可以基于这几个根证书,来重新生成一套可用的各组件认证证书. 前期,先制定以下方案步骤,能否实现,待验证. 一,制作证书的基本文件. Ca-csr.json(因为根证书是OK的,所以这个文件,可是列在这里,不会用上) { "CN": "kubernetes", "key": { "algo": "…

线性可分支持向量机--SVM（1）

线性可分支持向量机--SVM (1) 给定线性可分的数据集假设输入空间(特征向量)为,输出空间为. 输入表示实例的特征向量,对应于输入空间的点: 输出表示示例的类别. 线性可分支持向量机的定义: 通过间隔最大化或者等价的求出相应的凸二次规划问题得到的分离超平面以及决策函数: *什么是间隔最大化呢? 首先需要定义间隔, 下面介绍了函数间隔和几何间隔,几何间隔可以理解为训练点到超平面的距离, 二维中就是点到直线的距离,我们要做的就是最小化几何间隔. 函数间隔和几何间隔函数间隔给定训练数据…

用Python实现随机森林算法，深度学习

用Python实现随机森林算法,深度学习拥有高方差使得决策树(secision tress)在处理特定训练数据集时其结果显得相对脆弱.bagging(bootstrap aggregating 的缩写)算法从训练数据的样本中建立复合模型,可以有效降低决策树的方差,但树与树之间有高度关联(并不是理想的树的状态). 随机森林算法(Random forest algorithm)是对 bagging 算法的扩展.除了仍然根据从训练数据样本建立复合模型之外,随机森林对用做构建树(tree)的数据特征做…

Java NIO API详解

在JDK 1.4以前,Java的IO操作集中在java.io这个包中,是基于流的同步(blocking)API.对于大多数应用来说,这样的API使用很方便,然而,一些对性能要求较高的应用,尤其是服务端应用,往往需要一个更为有效的方式来处理IO.从JDK 1.4起,NIO API作为一个基于缓冲区,并能提供异步(non-blocking)IO操作的API被引入.本文对其进行深入的介绍. NIO API主要集中在java.nio和它的subpackages中: java.nio 定义了Buffer及…

k-临近算法学习

本章主要内容: k-临近算法是通过对象本身的特征将对象划分到某一类型中去,比如电影中的题材类型的分类是,可能就会考虑到电影中出现的镜头出现的次数的多少将电影划分为动作电影,爱情电影等等,本次的随笔参考了<机器学习实战>中第二章节,将电影自动进行分类. 从文本文件中解析和导入数据使用matplotlib创建散点图归一化数值言归正传,首先介绍一些关于K临近算法(KNN): 工作原理存在已知的数据集,并且已知的数据集中的每个数都有标签,也就是说我们知道已知数据集的每个元素的分类情况,在输入新…

Java NIO API详解（转）

原文连接: http://www.blogjava.net/19851985lili/articles/93524.html 感谢原作者 NIO API 主要集中在 java.nio 和它的 subpackages 中: java.nio 定义了 Buffer 及其数据类型相关的子类.其中被 java.nio.channels 中的类用来进行 IO 操作的 ByteBuffer 的作用非常重要. java.nio.channels 定义了一系列处理 IO 的 Channel 接口以及这些接口在文…

<转>Java NIO API

Java NIO API详解 NIO API 主要集中在 java.nio 和它的 subpackages 中: java.nio 定义了 Buffer 及其数据类型相关的子类.其中被 java.nio.channels 中的类用来进行 IO 操作的 ByteBuffer 的作用非常重要. java.nio.channels 定义了一系列处理 IO 的 Channel 接口以及这些接口在文件系统和网络通讯上的实现.通过 Selector 这个类,还提供了进行非阻塞 IO 操作的办法.这个包可以说…

使用 Dapr 缩短软件开发周期

Microsoft DevOps 文档里的文章(https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/devops/report/dashboards/cycle-time-and-lead-time?view=azure-devops)中的这张图片在给我们介绍了什么是周期时间以及它如何影响我的项目流时非常有影响力. 第一次输入 "正在进行" 或 "已解决" 状态类别到输入 "已完成" 状态类别,计算周期时间. 当开发…

Stanford机器学习---第八讲. 支持向量机SVM

原文: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7849812 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine…

Andrew Ng机器学习课程笔记--week7(SVM)

本周主要学习SVM 一. 内容概要 Large Margin Classification Optimization Objective(优化Objective(损失函数)) Large Margin Intuition(大边距的直观理解) Mathematics Behind Large Magin Classification(最大间距分类器背后的数学推导) Kernels Kernels 1 Kernels 2 SVMs in Practice Using An SVM 二.重点&难点 1…

SVM实现邮件分类

首先学习一下svm分类的使用. 主要有以下步骤: Loading and Visualizing Dataj Training Linear SVM Implementing Gaussian Kernel Training SVM with RBF Kernel 选择最优的C, sigma参数画出边界线线性keneral实现 C = 1; model = svmTrain(X, y, C, @linearKernel, 1e-3, 20); visualizeBoundaryLinear(…

Kernel Methods (4) Kernel SVM

(本文假设你已经知道了hard margin SVM的基本知识.) 如果要为Kernel methods找一个最好搭档, 那肯定是SVM. SVM从90年代开始流行, 直至2012年被deep learning打败. 但这个打败也仅仅是在Computer Vision 领域. 可以说对现在的AI研究来说, 第一火的算法当属deep learning. 第二火的仍是SVM. 单纯的SVM是一个线性分类器, 能解决的问题不多. 是kernel methods为SVM插上了一双隐形的翅膀, 让它能翱翔…

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