function out1 = plotroc(varargin) %PLOTROC Plot receiver operating characteristic. % % <a href="matlab:doc plotroc">plotroc</a>(targets,outputs) takes target data in 1-of-N form (each column % vector is all zeros with a single 1 indi…

现简单对屏幕回显信息进行说明: #iter 为迭代次数, nu  与前面的操作参数 -n nu  相同, obj 为 SVM 文件转换为的二次规划求解得到的最小值, rho  为判决函数的常数项 b , nSV  为支持向量个数, nBSV 为边界上的支持向量个数, Total nSV 为支持向量总个数. 训练后的模型保存为文件 *.model ,用记事本打开其内容如下: svm_type c_svc %  训练所采用的 svm 类型,此处为 C- SVC kernel_type rbf % 训…

Adaboost提升算法是机器学习中很好用的两个算法之一,另一个是SVM支持向量机:机器学习面试中也会经常提问到Adaboost的一些原理:另外本文还介绍了一下非平衡分类问题的解决方案,这个问题在面试中也经常被提到,比如信用卡数据集中,失信的是少数,5:10000的情况下怎么准确分类? 一 引言 1 元算法(集成算法):多个弱分类器的组合:弱分类器的准确率很低 50%接近随机了 这种组合可以是 不同算法 或 同一算法不同配置 或是 数据集的不同部分分配给不同分类器; 2 bagging:把原始数…

ROC 曲线绘制 个人的浅显理解:1.ROC曲线必须是针对连续值输入的,通过选定不同的阈值而得到光滑而且连续的ROC曲线,故通常应用于Saliency算法评价中,因为可以选定0~255中任意的值进行阈值分割,从而得到ROC曲线: 2.对于图像分割算法的评价不适合用ROC曲线进行评价,除非能够得到连续值,而不是二值图像:图像分割算法适合采用准确率.召回率.F1指标的平均值进行评价. 3.针对已经分割好的二值图像:分割出了一系列的分割二值图,除非分割的结果足够大,否则很难得到良好的ROC曲线,一般都…

从TP.FP.TN.FN到ROC曲线.miss rate.行人检测评估 想要在行人检测的evaluation阶段要计算miss rate,就要从True Positive Rate讲起:miss rate = 1 - true positive rate true positive rate毕竟是一个rate,是一个比值.是谁和谁比呢?P 要从TP.FP.TN.FN讲起. 考虑一个二分类问题:一个item,它实际值有0.1两种取值,即负例.正例:而二分类算法预测出来的结果,也只有0.1两种取值,…

% 生成训练样本集 clear all; clc; P=[110 0.807 240 0.2 15 1 18 2 1.5; 110 2.865 240 0.1 15 2 12 1 2; 110 2.59 240 0.1 12 4 24 1 1.5; 220 0.6 240 0.3 12 3 18 2 1; 220 3 240 0.3 25 3 21 1 1.5; 110 1.562 240 0.3 15 3 18 1 1.5; 110 0.547 240 0.3 15 1 9 2 1.5]; 0…

根据决策值和真实标签画ROC曲线,同时计算AUC的值 步骤: 根据决策值和真实标签画ROC曲线,同时计算AUC的值: 计算算法的决策函数值deci 根据决策函数值deci对真实标签y进行降序排序,得到新的排序$roc_y$ 根据$roc_y$分别对正负类样本进行累积分布$stack_x$,$stack_y$ 根据$stack_x$,$stack_y$计算RUC的值 \[AUC = \sum_{i=2}^{n}(stack_x(i)-stack_x(i-1))*stack_y(i) \] 分别以$…

原文:http://blog.csdn.net/meredith_leaf/article/details/6714144 Linux下的Libsvm使用历程录 首先下载Libsvm.Python和Gnuplot: libsvm的主页http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/上下载libsvm (偶用3.1版本) python的主页http://www.python.org下载 python (偶用3.2.1版本) gnuplot的主页http://www…

一.使用matlab2010b以后的版本会有完整的神经网络工具箱,使用nnstart可以调出toolbox,然后选择需要的功能,导入数据,选择训练参数和每层神经元个数,最后训练会输出网络与结果. 二. >> help nnet   神经网络工具箱   版本7.0(R2010b中)03月 - 2010     图形用户界面功能.     nnstart - 神经网络的启动界面     nctool - 神经网络分类工具     nftool - 神经网络拟合工具     nntraintool…

第7章 集成方法 ensemble method 集成方法: ensemble method(元算法: meta algorithm) 概述 概念:是对其他算法进行组合的一种形式. 通俗来说: 当做重要决定时,大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见. 机器学习处理问题时又何尝不是如此? 这就是集成方法背后的思想. 集成方法: 投票选举(bagging: 自举汇聚法 bootstrap aggregating): 是基于数据随机重抽样分类器构造的方法 再学习(boosting): 是基于…

步骤: def buildStump(dataArr,classLabels,D): 1.循环取出数据集中的一个特征(一列)输入 (for:) 2.循环调整阀值threshVal  (for:) 3,.分成两个子树 左边:特征值xi<=threshVal 为-1,否则为1 获得预测结果1 右边:特征值xi>threshVal 为-1,否则为-1 获得预测结果2 4.分别把预测结果同真实标签比较,获得一个向量(对的为零,错误为1) 5.和权重向量D相乘,获得一个值(权重错误值,用来计算alpha…

[下面列出每个步骤最有用的一些R包] .数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据: feather:一种快速,轻量级的文件格式:在R和python上都可使用 readr:实现表格数据的快速导入 readxl:读取Microsoft Excel电子表格数据 openxlsx:读取Microsoft Excel电子表格数据 googlesheets:读取google电子表格数据 haven:读取SAS,SPSS和Stata统计软件格式的数据 httr:从网站开放的API中读取数据 rvest:网…

Adaboost:多个弱分类器组成一个强分类器,按照每个弱分类器的作用大小给予不同的权重 一.Adaboost理论部分 1.1 adaboost运行过程 注释:算法是利用指数函数降低误差,运行过程通过迭代进行.其中函数的算法怎么来的,你不用知道!当然你也可以尝试使用其它的函数代替指数函数,看看效果如何. 1.2 举例说明算法流程 略,花几分钟就可以看懂的例子.见:<统计学习方法>李航大大 博客都是借鉴(copy)李航博士的:http://blog.csdn.net/v_july_v/artic…

数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather:一种快速,轻量级的文件格式.在R和python上都可使用readr:实现表格数据的快速导入.中文介绍可参考这里readxl:读取Microsoft Excel电子表格数据openxlsx:读取Microsoft Excel电子表格数据googlesheets:读取google电子表格数据haven:读取SAS,SPSS和Stata统计软件格式的数据httr:从网站开放的API中读取数据rvest:网页数据抓取包xml2:读取HTML和…

[在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程.具体如下]   [下面列出每个步骤最有用的一些R包] 1.数据导入以下R包主要用于数据导入和保存数据:feather:一种快速,轻量级的文件格式:在R和python上都可使用readr:实现表格数据的快速导入readxl:读取Microsoft Excel电子表格数据openxlsx:读取Microsoft Excel电子表格数据googlesheets:读取google电子表格数据haven:读取SAS,SPSS和Stata…

原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_57a1cae80101bit5.html 举例说明 svmtrain -s 0 -?c 1000 -t 1 -g 1 -r 1 -d 3 data_file 训练一个由多项式核(u'v+1)^3和C=1000组成的分类器. svmtrain -s 1 -n 0.1 -t 2 -g 0.5 -e 0.00001 data_file 在RBF核函数exp(-0.5|u-v|^2)和终止允许限0.00001的条件下,训练一个?-SV…

一.从生物到计算机 神经细胞利用电-化学过程交换信号.输入信号来自另一些神经细胞.这些神经细胞的轴突末梢(也就是终端)和本神经细胞的树突相遇形成突触(synapse),信号就从树突上的突触进入本细胞.信号在大脑中实际怎样传输是一个相当复杂的过程,但就我们而言,重要的是把它看成和现代的计算机一样,利用一系列的0和1来进行操作.就是说,大脑的神经细胞也只有两种状态:兴奋(fire)和不兴奋(即抑制).发射信号的强度不变,变化的仅仅是频率.神经细胞利用一种我们还不知道的方法,把所有从树突突触上进来的信…

# -*- coding: utf-8 -*- # __author__ = "JieYao" from biocluster.agent import Agent from biocluster.tool import Tool import os import string import types import subprocess from biocluster.core.exceptions import OptionError class RocAgent(Agent):…

为了看懂师兄的文章中使用的方法,研究了一下神经网络 昨天花了一天的时间查怎么写程序,但是费了半天劲,不能运行,百度知道里倒是有一个,可以运行的,先贴着做标本 % 生成训练样本集 clear all; clc; P=[110 0.807 240 0.2 15 1 18 2 1.5; 110 2.865 240 0.1 15 2 12 1 2; 110 2.59 240 0.1 12 4 24 1 1.5; 220 0.6 240 0.3 12 3 18 2 1; 220 3 240 0.3 25…

本章内容 组合类似的分类器来提高分类性能 应用AdaBoost算法 处理非均衡分类问题 主题:利用AdaBoost元算法提高分类性能 1.基于数据集多重抽样的分类器 - AdaBoost 长处 泛化错误率低,易编码,能够应用在大部分分类器上,无需參数调整 缺点 对离群点敏感 适合数据类型 数值型和标称型数据 bagging:基于数据随机重抽样的分类器构建方法 自举汇聚法(bootstrap aggregating),也称为bagging方法,是从原始数据集选择S次后得到S个新数据集的一种技术.…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def loadSimpData(): dataMat = np.matrix([[1., 2.1], [2., 1.1], [1.3, 1.], [1., 1.], [2., 1.]]) classLabels = [1.0, 1.0, -1.0, -1.0, 1.0] return dataMat, classLabels def showDataSet(dataMat, label): "…

Adaboost算法原理分析和实例+代码(简明易懂)(转载) [尊重原创,转载请注明出处] http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/70995333     本人最初了解AdaBoost算法着实是花了几天时间,才明白他的基本原理.也许是自己能力有限吧,很多资料也是看得懵懵懂懂.网上找了一下关于Adaboost算法原理分析,大都是你复制我,我摘抄你,反正我也搞不清谁是原创.有些资料给出的Adaboost实例,要么是没有代码,要么省略很多步骤,…

Adaboost也是一种原理简单,但很实用的有监督机器学习算法,它是daptive boosting的简称.说到boosting算法,就不得提一提bagging算法,他们两个都是把一些弱分类器组合起来来进行分类的方法,统称为集成方法(ensemble method),类似于投资,“不把鸡蛋放在一个篮子”,虽然每个弱分类器分类的不那么准确,但是如果把多个弱分类器组合起来可以得到相当不错的结果,另外要说的是集成方法还可以组合不同的分类器,而Adaboost和boosting算法的每个弱分类器的类型都…

adaboost是boosting方法多个版本号中最流行的一个版本号,它是通过构建多个弱分类器.通过各个分类器的结果加权之后得到分类结果的.这里构建多个分类器的过程也是有讲究的,通过关注之前构建的分类器错分的那些数据而获得新的分类器. 这种多个分类器在训练时非常easy得到收敛. 本文主要介绍了通过单层决策树构建弱分类器.同理,也能够用其它的分类算法构建弱分类器. boost 算法系列的起源来自于PAC Learnability(PAC 可学习性).这套理论主要研究的是什么时候一个问题是可被学习…

第7章 集成方法 ensemble method 集成方法: ensemble method(元算法: meta algorithm) 概述 概念:是对其他算法进行组合的一种形式. 通俗来说: 当做重要决定时,大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见. 机器学习处理问题时又何尝不是如此? 这就是集成方法背后的思想. 集成方法: 投票选举(bagging: 自举汇聚法 bootstrap aggregating): 是基于数据随机重抽样分类器构造的方法 再学习(boosting): 是基于…

//目的是学习在BP神经网络的基础上添加遗传算法,蚁群算法等优化算法来优化网络,这是后话. 先简单了解了MATLAB中的神经网络工具箱,工具箱功能还是非常强大的,已经可以拟合出非常多的曲线来分析了. 神经网络工具箱选择(4种) 今天下载了自带的example跑了一次试一下 选择隐藏神经元个数 训练结束后可以在plot查看各种图表,这里只对工具箱操作做简单介绍 最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数,在网上搜索了一下,发现了很多模型来预测,比如利用回归模型.时间序列模型,GM(1,1)模型,可是…

ROC曲线 对于0,1两类分类问题,一些分类器得到的结果往往不是0,1这样的标签,如神经网络,得到诸如0.5,0,8这样的分类结果.这时,我们人为取一个阈值,比如0.4,那么小于0.4的为0类,大于等于0.4的为1类,可以得到一个分类结果.同样,这个阈值我们可以取0.1,0.2等等.取不同的阈值,得到的最后的分类情况也就不同. 如下面这幅图: 蓝色表示原始为负类分类得到的统计图,红色为正类得到的统计图.那么我们取一条直线,直线左边分为负类,右边分为正,这条直线也就是我们所取的阈值. 阈值不同,可…

function [tpr,fpr,thresholds] = roc(targets,outputs) %ROC Receiver operating characteristic. % % The receiver operating characteristic is a metric used to check % the quality of classifiers. For each class of a classifier, % threshold values across t…

1. AMORE 1.1 newff newff(n.neurons, learning.rate.global, momentum.global, error.criterium, Stao, hidden.layer, output.layer, method) n.neurons:包含每层神经元的数值向量.第一个元素是输入神经元的数量,最后一个元素是输出神经元的数量,剩余的是隐含层神经元的数量: learning.rate.global:每个神经元训练时的学习效率: momentum.gl…

一.算法简介 Adaboost算法是一种集成算法,所谓集成算法就是将多个弱的分类器组合在一起变成一个强的分类器.弱分类器通常是指分类效果比随机分类稍微好一点的分类器.就像我们在做一个重要决定的时候,通常会请教多个人的意见而不是一个人的意见,我们会综合考虑多个方面最终才会下决定.假如此时远处走来一个人,你要判断他是否是你的朋友.这时候你会从他的穿着,身高,走路姿势等多个特征来进行判断,如果仅仅是看其中一个特征都是很难做出正确判断的.这就是adaboost算法的主要思想了,下面我们来看一看计算机是怎…