1,引言 有关模式识别的一个主要问题是维数灾难.我们将在第7章看到维数非常easy变得非常大. 减少维数的必要性有几方面的原因.计算复杂度是一个方面.还有一个有关分类器的泛化性能. 因此,本章的主要任务是:在尽可能保留特征的分类判别信息前提下,来选择重要的和维数少的特征量.这个过程被称作特征选择或者特征降维. 定量描写叙述来讲,选择的特征应该使得类内距离减小,类间距离增大. 一些文献表述中使用feature extraction,而不是我们本文使用的featureselection.这将会和第7…

  在语音识别方面,同样的话都是同一个人,每次说的情况是不同的,难以识别.本章是定义如何适应不同的情况有不同的特性指标. 1,基于最优路径搜索的度量:①贝尔曼最优性原则和动态编程②编辑距离(The Edit Distance)③在语音识别动态时间扭曲(DTW), speaker-dependentrecognition. speaker-independentrecognition. 2,基于相关性的度量:这一部分解决的问题是"给定一组记录数据.查找数据是否包括已知模式.并找出其详细位置&quo…

Coursera课程<数据科学家的工具箱> 约翰霍普金斯大学 Week3 Conceptual Issues Types of Questions Types of Data Science Questions 描述性分析(Descriptive) 在没有额外的统计建模的基础上,这些描述通常没什么普遍性. 美国的人口普查就是一个描述性分析的例子. 探索性分析(Exploratory) 在该分析类型中,我们试着去观察数据并发现之前未知的关系,因此这种分析有利于发现新的关联,同时也有助于确定今后的…

定义 递归是一种解决问题的方法,它把一个问题分解为越来越小的子问题,直到问题的规模小到可以被很简单直接解决. 通常为了达到分解问题的效果,递归过程中要引入一个调用自身的函数. 举例 数列求和 def listsum(numlist): if len(numlist) == 1: return numlist[0] else: return numlist[0]+listsum(numlist[1:]) if __name__ == "__main__": print(listsum([…

最近在瞎折腾Unbunt,喜欢这里的干净和静谧.能留在这里,那么就得在这里工作,于是部署javaweb就成了头件大事了. 咨询了大牛,都说不会命令你玩毛玩linux,但是万万没有想到,原来ubuntu也是脑残版的部署. 都知道javaweb需要几件工具: 1,jdk: 2,eclipse; 3:tomcat; 4:mysql; 于是各种百度教程,都是一堆天书,这权限那那命令.如果你也是和我一样,linux白痴又想从头开始学习linux,那么先从第一步部署环境开始吧. 正文: 一:安装jdk和ec…

上篇文章Zookeeper_阅读源码第一步_在 IDE 里启动 zkServer(单机版)讲了在 idea 里以单机的方式启动zookeeper,这篇介绍一下以集群的方式启动. 集群方式启动,才会真正的用到 Zookeeper 的快速选举算法,单机版不涉及选举.这里我准备启动三个zkServer实例. 修改配置文件 首先要准备三个配置文件,具体配置及配置项解释如下: # 发送心跳的间隔时间,单位:毫秒 tickTime=2000 # 这个配置项是用来配置 Zookeeper 接受客户端(这里所说…

Burpsuite是一个强大web漏洞挖掘工具,截断代理,解码和编码,Fuzzy进行各种注入和暴力破解 插件扩展,有多个模块 Burp Suite没有中文版的,我英语又不好,我虽然精通Burp Suite都是出来版本更新出来功能应为看不懂英语可能自己要摸索好久 花了我好几天时间 好几天的熬夜菜鸟的我终于吧Burp Suite2.xx版破解了和导入汉化包 废话不多说卡死正题 1. 下载 下面是我提供的下载版本和工具 [Burp Suite2.0.1.1版]https://pan.baidu.com…

1. package algorithms.util; /****************************************************************************** * Compilation: javac In.java * Execution: java In (basic test --- see source for required files) * Dependencies: none * * Reads in data of var…

一.简单科普类 (文末附下载链接) 1.<人工智能:李开复谈AI如何重塑个人.商业与社会的未来图谱2> 作者:李开复,王咏刚 推荐理由:文章写得一般,但李开复和王永刚老师总结的还可以,算国内比较简单的一本AI科普作品 图书简介:人工智能被写入2017年政府工作报告,智能革命时代先行者李开复,人工智能工程院副院长王咏刚携手解读:人工智能时代,个人与企业如何找到人机协作的新位置!任何企业都需要尽早引入“AI+”的思维方式! 2.<人工智能>(精) 作者:腾讯研究院,中国信息通信研究院互…

<模式识别中文版(希)西奥多里蒂斯> <学习OpenCV(中文版)> 矩阵计算 英文版 第四版 Matrix Computations OpenCV 3.x with Python By Example(2nd) 扫码时备注或说明中留下邮箱付款后如未回复请至https://shop135452397.taobao.com/联系店主…

希腊诸神大全-中英文名称 希腊诸神的名字_百度搜索 希腊诸神_百度百科 希腊神话人物名字大全_极客百科 希腊神话人物名称大全 希腊神话中的人物名称大全   希腊神话即口头或文字上一切有关古希腊人的神.英雄.自然和宇宙历史的传说.今曰所知的希腊神话或传说大多来源于希腊文学,包括如荷马史诗<伊利亚特>和<奥德赛>,赫西奥德(Hesiod)的<工作与时曰>和<神谱>,奥维德的<变形记>等经典作品,以及艾斯克勒斯.索福克里斯(Sophocles)和尤利比…

(一)朴素贝叶斯多项式事件模型 在上篇笔记中,那个最基本的NB模型被称为多元伯努利事件模型(Multivariate Bernoulli Event Model,以下简称 NB-MBEM).该模型有多种扩展,一种是在上一篇笔记中已经提到的每个分量的多值化,即将p(xi|y)由伯努利分布扩展到多项式分布:还有一种在上一篇笔记中也已经提到,即将连续变量值离散化.本文将要介绍一种与多元伯努利事件模型有较大区别的NB模型,即多项式事件模型(Multinomial Event Model,一下简称NB-M…

真实世界里的钢铁侠--特斯拉汽车公司和SpaceX公司总裁马斯克(31岁).当我们得意于「站在山上踢几块石头下去」或是「站在风口上的猪」的成功理论的时候,我们真的成功了吗?我们到底创造了什么?改变了什么?「特别推荐小伙伴们看看这一期最新的对话节目」 他是Paypal创始人,纯电动汽车制造商Tesla的总裁,全球首位成功发射火箭的私人老板,他的真空管道车Hyperloop计划让世界疯狂,他在10年苦斗近乎破产边缘制造出了一款出色跑车.彻底把同行甩在身后,他也许是下一个改变世界的人--(伊隆·马斯克…

一步步教你轻松学朴素贝叶斯深度篇3(白宁超   2018年9月4日14:18:14) 导读:朴素贝叶斯模型是机器学习常用的模型算法之一,其在文本分类方面简单易行,且取得不错的分类效果.所以很受欢迎,对于朴素贝叶斯的学习,本文首先介绍理论知识即朴素贝叶斯相关概念和公式推导,为了加深理解,采用一个维基百科上面性别分类例子进行形式化描述.然后通过编程实现朴素贝叶斯分类算法,并在屏蔽社区言论.垃圾邮件.个人广告中获取区域倾向等几个方面进行应用,包括创建数据集.数据预处理.词集模型和词袋模型.朴素贝叶斯模…

一些问题: 1. 什么时候我的问题可以用GLM,什么时候我的问题不能用GLM? 2. GLM到底能给我们带来什么好处? 3. 如何评价GLM模型的好坏? 广义线性回归啊,虐了我快几个月了,还是没有彻底搞懂,看paper看代码的时候总是一脸懵逼. 大部分分布都能看作是指数族分布,广义差不多是这个意思,我们常见的线性回归和logistic回归都是广义线性回归的特例,可以由它推到出来. 参考:线性回归.logistic回归.广义线性模型——斯坦福CS229机器学习个人总结(一) 对着上面的教程,手写了…

朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一,也是为数不多的基于概率论的分类算法.对于大多数的分类算法,在所有的机器学习分类算法中,朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同.比如决策树,KNN,逻辑回归,支持向量机等,他们都是判别方法,也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系,要么是决策函数,要么是条件分布.但是朴素贝叶斯却是生成方法,该算法原理简单,也易于实现. 1,基本概念 朴素贝叶斯:贝叶斯分类时一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类.而朴素贝叶斯分类时贝叶斯分类中…

1.朴素贝叶斯实现新闻分类的步骤 (1)提供文本文件,即数据集下载 (2)准备数据 将数据集划分为训练集和测试集:使用jieba模块进行分词,词频统计,停用词过滤,文本特征提取,将文本数据向量化 停用词文本stopwords_cn.txt下载 jieba模块学习:https://github.com/fxsjy/jieba :    https://www.oschina.net/p/jieba (3)分析数据:使用matplotlib模块分析 (4)训练算法:使用sklearn.naive_b…

一.目前的最新版新蒂下午茶体包含了7600+常用汉字,每个字都是手写而成,是一套充满手写感的中文字体,轻松.惬意,如同慢饮一杯下午茶.SentyTEA-Basic.ttf  这个一个新蒂下午茶体基本版 字体下载:http://yunpan.cn/QIiHApufieZAM…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 一.贝叶斯网络与朴素贝叶斯的区别 朴素贝叶斯的假设前提有两个第一个为:各特征彼此独立:第二个为且对被解释变量的影响一致,不能进行变量筛选.但是很多情况这一假设是无法做到的,比如解决文本分类时,相邻词的关系.近义词的关系等等.彼此不独立的特征之间的关系没法通过朴素贝叶斯分类器训练得到,同时这种不独立性也给问题的解决方案引入了更多的复杂性[1].…

华电北风吹 日期:2015/12/12 朴素贝叶斯算法和高斯判别分析一样同属于生成模型.但朴素贝叶斯算法须要特征条件独立性如果,即样本各个特征之间相互独立. 一.朴素贝叶斯模型 朴素贝叶斯算法通过训练数据集学习联合概率分布p(x,y),其中x=(x1,x2,...,xn)∈Rn,y∈R.详细的对于K分类问题就是须要学习一个类别的先验概率分布p(y=ck),k=1,2,...,K和每一个类别下的条件概率分布(如式1-1) p(x|y)=p(x1,x2,...,xn|y)(1-1) 因为朴素贝叶斯算…

详细介绍了Oracle数据里与执行计划有关的各个方面的内容,包括执行计划的含义,加何查看执行计划,如何得到目标SQL真实的执行计划,如何查看执行计划的执行顺序,Oracle数据库里各种常见的执行计划的含义,以及如何在Oracle数据库中稳定执行计划. 2.1什么是执行计划 为了执行SQL语句,Oracle在内部必须实现许多步骤,这些步骤可能是从数据库中物理检索数据行,或者用某种方法来准备数据行等,接着Oracle会按照一定的顺序依次执行这些步骤,最后将其执行结果作为目标SQL的最终执行结果返回给…

接上篇,首先要了解什么是对象的发布与逸出? Java里安全发布对象的四种方法1.单例(注意懒汉和饿汉的区别)2.静态属性,注意类里的静态域和静态代码块的顺序有要求3.枚举4.final…

朴素贝叶斯算法仍然是流行的挖掘算法之一,该算法是有监督的学习算法,解决的是分类问题,如客户是否流失.是否值得投资.信用等级评定等多分类问题.该算法的优点在于简单易懂.学习效率高.在某些领域的分类问题中能够与决策树.神经网络相媲美.但由于该算法以自变量之间的独立(条件特征独立)性和连续变量的正态性假设为前提,就会导致算法精度在某种程度上受影响 朴素贝叶斯的实现流程1.理解先验概率和后验概率的区别?    a.先验概率:是指根据以往经验和分析得到的概率.简单来说,就是经验之谈,打趣来说——不听老人言…

朴素贝叶斯算法 -- 简介 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法.最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBM).        和决策树模型相比,朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,或 NBC)发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率.同时,NBC模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单.        理论上,N…

第4章 基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯 朴素贝叶斯 概述 贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类.本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理.最后,我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类. 贝叶斯理论 & 条件概率 贝叶斯理论 我们现在有一个数据集,它由两类数据组成,数据分布如下图所示: 我们现在用 p1(x,y) 表示数据点 (x,y) 属于类别 1(图中用圆点表示的类别)的概率,用 p2(x,y) 表示数据点 (x,y)…

# 嗯,...因为经常需要使用代理去抓一点东西,就有了下面一段代码,第一版不是很好,后面用到了再来优化 import re,pymysql,time,redis from urllib.request import Request from urllib.request import urlopen headers={ 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)…

§1.1 模式识别的基本概念 一.广义定义 1.模式:一个客观事物的描述,一个可用来仿效的完善的例子. 2.模式识别:按哲学的定义是一个“外部信息到达感觉器官,并被转换成有意义的感觉经验”的过程. 例:识别热水.字迹等 二.狭义的定义 1.模式:对某些感兴趣的客体的定量的或结构的描述.模式类是具有某些共同特性的模式的集合. 2.模式识别:研究一种自动技术,依靠这种技术,计算机将自动地(或人尽量少地干涉)把待别识模式分配到各自的模式类中去.注意: 狭义的“模式”概念——是对客体的描述,不论是待识别…

Function.prototype.call = function(context,...args){ var context = context || window; context.fn = this; var result = eval(`context.fn(...args)`); delete context.fn; return result; } call的实质就是调用函数时候改变函数中this的指向,利用对象中函数调用时候 this指向这个对象的特性我们给函数加上fn属性,指向…

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CityData = { "中国": { "北京": ["东城区", "西城区", "崇文区", "宣武区", "朝阳区", "丰台区", "石景山区", "海淀区", "门头沟区", "房山区", "通州区", "顺义区", &…