Python Sklearn.metrics 简介及应用示例 利用Python进行各种机器学习算法的实现时,经常会用到sklearn(scikit-learn)这个模块/库. 无论利用机器学习算法进行回归.分类或者聚类时,评价指标,即检验机器学习模型效果的定量指标,都是一个不可避免且十分重要的问题.因此,结合scikit-learn主页上的介绍,以及网上大神整理的一些资料,对常用的评价指标及其实现.应用进行简单介绍. 一. scikit-learn安装 网上教程很多,此处不再赘述,具体可以参照:…

一.简介 贝叶斯定理是关于随机事件A和事件B的条件概率的一个定理.通常在事件A发生的前提下事件B发生的概率,与在事件B发生的前提下事件A发生的概率是不一致的.然而,这两者之间有确定的关系,贝叶斯定理就是这种关系的陈述.其中,L(A|B)表示在B发生的前提下,A发生的概率.L表示要取对数的意思. 关键词解释: 1.p(A),p(B)表示A,B发生的概率,也称先验概率或边缘概率. 2.p(B|A)表示在A发生的前提下,B发生的概率,也称后验概率. 基本公式:p(A|B) = p(AB)/p(B) 图…

Python生态环境简介 作者: Mir Nazim 原文: Python Ecosystem - An Introduction 译者: dccrazyboy  原译: Python生态环境简介 当开发人员从PHP,Ruby或者别的开发环境转换到Python时,所面对的最大问题是缺乏对Python开发的生态环境的充分理解.开发人员非常想得到一份关于完成大多数任务的指南或资源,而不论使用的方法是否规范. 下文所讲到的基本上都来源于我的网站,那存储着Python环境下对于网络应用开发的一些基本资料…

Python生态环境简介 作者: Mir Nazim 原文: Python Ecosystem - An Introduction 译者: dccrazyboy  原译: Python生态环境简介 当开发人员从PHP,Ruby或者别的开发环境转换到Python时,所面对的最大问题是缺乏对Python开发的生态环境的充分理解.开发人员非常想得到一份关于完成大多数任务的指南或资源,而不论使用的方法是否规范. 下文所讲到的基本上都来源于我的网站,那存储着Python环境下对于网络应用开发的一些基本资料…

之前提到过聚类之后,聚类质量的评价: 聚类︱python实现 六大 分群质量评估指标(兰德系数.互信息.轮廓系数) R语言相关分类效果评估: R语言︱分类器的性能表现评价(混淆矩阵,准确率,召回率,F1,mAP.ROC曲线) . 一.acc.recall.F1.混淆矩阵.分类综合报告 1.准确率 第一种方式:accuracy_score # 准确率 import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0,…

本篇文章用于对Kivy框架官方所给出的一个「乒乓球」小游戏的源码进行简单地解析.我会尽可能的将方方面面的内容都说清楚.在文章的最下方为官方所给出的这个小游戏的教程以及游戏源码. 由于篇幅所限,本文只简单介绍Kivy框架,对于Python语言的简介,请大家通过别的文章进行学习. Kivy简介 Kivy 是基于Python编程语言的一种用于开发跨平台GUI客户端程序的框架.可以打包成iOS.Android.Windows.OSX等多种平台.目前已经实现一次编码,到处运行的目的. Kivy框架主要包含…

Table of Contents 1. 有序字典-OrderedDict简介 1.1. 示例 1.2. 相等性 1.3. 注意 2. 参考资料 有序字典-OrderedDict简介 示例 有序字典和通常字典类似,只是它可以记录元素插入其中的顺序,而一般字典是会以任意的顺序迭代的.参见下面的例子: import collections print 'Regular dictionary:' d = {} d['a'] = 'A' d['b'] = 'B' d['c'] = 'C' d['d']…

要求:使用10-fold交叉验证方法实现SVM的对人脸库识别,列出不同核函数参数对识别结果的影响,要求画对比曲线. 使用Python完成,主要参考文献[4],其中遇到不懂的功能函数一个一个的查官方文档和相关资料.其中包含了使用Python画图,遍历文件,读取图片,PCA降维,SVM,交叉验证等知识. 0.数据说明预处理 下载AT&T人脸数据(http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html),解压缩后为40个文件夹…

机器学习入门 (注:无基础可快速入门,想提高准确率还得多下功夫,文中各名词不做过多解释) Python语言.pandas包.sklearn包   建议在Jupyter环境操作 操作步骤 1.pandas包加载给机器学习训练的表格 依照机器学习领域的习惯,我们把特征叫做X,目标叫做y,通常一列数据最后一列作为目标列 2.映射数据列为整型(Python做决策树需要整型或者实数) 3.拆分训练集.测试集 4.sklearn创建训练模型.测试模型准确率等 5.预测结果导出 算法 1.PCA算法2.LDA…

1 accuracy_score:分类准确率分数是指所有分类正确的百分比.分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解,但是它不能告诉你响应值的潜在分布,并且它也不能告诉你分类器犯错的类型.常常误导初学者:呵呵. sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None) normalize:默认值为True,返回正确分类的比例:如果为False,返回正确分类的样本数 import numpy…