1文本分类过程 例如文档:Good good study Day day up可以用一个文本特征向量来表示,x=(Good, good, study, Day, day , up).在文本分类中,假设我们有一个文档d∈X,类别c又称为标签.我们把一堆打了标签的文档集合<d,c>作为训练样本,<d,c>∈X×C.例如:<d,c>={Beijing joins the World Trade Organization, China}对于这个只有一句话的文档,我们把它归类到 …

关于Keras模型 Keras有两种类型的模型,序贯模型(Sequential)和函数式模型(Model),函数式模型应用更为广泛,序贯模型是函数式模型的一种特殊情况. 两类模型有一些方法是相同的: model.summary():打印出模型概况,它实际调用的是keras.utils.print_summary model.get_config():返回包含模型配置信息的Python字典.模型也可以从它的config信息中重构回去 config = model.get_config() mode…

在逻辑回归中使用多项式特征以及在sklearn中使用逻辑回归并添加多项式 在逻辑回归中使用多项式特征 在上面提到的直线划分中,很明显有个问题,当样本并没有很好地遵循直线划分(非线性分布)的时候,其预测的结果是不太准的,所以可以引用多项式项,从线性回归转换成多项式回归,同理,为逻辑回归添加多项式项,基于这基础,就可以对逻辑回归进行一个比较好的分类,可以使用将degree设置成各种大小来构建任意大小的决策边界 具体实现 (在notebook中) 熟悉的加载包环节,然后设置一个随机数,种子为666,生…

作者:长沙理工大学 交通运输工程学院 王航臣 1.多项式求根 在MATLAB中求取多项式的根用roots函数. 函数:roots 功能:一元高次方程求解. 语法:roots(c) 说明:返回一个列向量,其元素为多项式c的解. 例:求方程x3-8x2+6x–30=0的解. c = [0 -8 6 30]; %注意需包含所有幂次项的系数 r = roots(c) 2.由多项式根反推多项式 在MATLAB中,poly与roots互为逆函数,可以使用函数poly由多项式的根求多项式. 函数:poly 功…

PMML是一种通用的配置文件,只要遵循标准的配置文件,就可以在Spark中训练机器学习模型,然后再web接口端去使用.目前应用最广的就是基于Jpmml来加载模型在javaweb中应用,这样就可以实现跨平台的机器学习应用了. 训练模型 首先在spark MLlib中使用mllib包下的逻辑回归训练模型: import org.apache.spark.mllib.classification.{LogisticRegressionModel, LogisticRegressionWithLBFGS…

转载:https://blog.csdn.net/dongdong9223/article/details/76578120 jeecms是一款很不错的cms产品,之前在文章<基于Java的门户网站管理系统——JEECMS源码版的搭建步骤>中讲述了jeecms的搭建,那个时候还是V6版本,现在已经是V8版本了,功能又比之前增强了不少. 今天来讲解一下jeecms中的“内容”.“栏目”.“模型”.“内容模型”.“栏目模型”这几者之间的关系,它们都与文章的编辑息息相关.注意我这里使用的是jeecm…

[iTyran原创]iPhone中OpenGL ES显示3DS MAX模型之二:lib3ds加载模型 作者:u0u0 - iTyran 在上一节中,我们分析了OBJ格式.OBJ格式优点是文本形式,可读性好,缺点也很明显,计算机解析文本过程会比解析二进制文件慢很多.OBJ还有个问题是各种3D建模工具导出的布局格式还不太一样,face还有多边形(超过三边形),不利于在OpenGL ES里面加载..3ds文件是OBJ的二进制形式,并且多很多信息.有一个C语言写的开源库可以用来加.3ds文件,这就是li…

[iTyran原创]iPhone中OpenGL ES显示3DS MAX模型之一:OBJ文件格式分析作者:yuezang - iTyran     在iOS的3D开发中常常需要导入通过3DS MAX之类的3D设计软件生成的模型.因为OpenGL ES是不能直接读取这些文件的,所以常常需要开发人员增加接口来导入.通常的做法是在建模软件中建立3D模型之后在OpenGL ES中导入并进行控制.    3DS MAX通常的保存格式有*.max(现在生成的版本的格式),*.3ds(低版本的3ds Max生成…

Sequential模型接口 如果刚开始学习Sequential模型,请首先移步这里阅读文档,本节内容是Sequential的API和参数介绍. 常用Sequential属性 model.layers是添加到模型上的层的list Sequential模型方法 add add(self, layer) 向模型中添加一个层 layer: Layer对象 pop pop(self) 弹出模型最后的一层,无返回值 compile compile(self, optimizer, loss, metric…

快速开始序贯(Sequential)模型 序贯模型是多个网络层的线性堆叠,也就是"一条路走到黑". 可以通过向Sequential模型传递一个layer的list来构造该模型: from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation model = Sequential([ Dense(32, units=784), Activation('relu'), Dense(10), Act…