注:数据是机器学习模型的原材料,当下机器学习的热潮离不开大数据的支撑.在机器学习领域,有大量的公开数据集可以使用,从几百个样本到几十万个样本的数据集都有.有些数据集被用来教学,有些被当做机器学习模型性能测试的标准(例如ImageNet图片数据集以及相关的图像分类比赛).这些高质量的公开数据集为我们学习和研究机器学习算法提供了极大的便利,类似于模式生物对于生物学实验的价值. Iris数据集概况 Iris Data Set(鸢尾属植物数据集)是我现在接触到的历史最悠久的数据集,它首次出现在著名的英国…

[机器学习]Iris Data Set(鸢尾花数据集) 注:数据是机器学习模型的原材料,当下机器学习的热潮离不开大数据的支撑.在机器学习领域,有大量的公开数据集可以使用,从几百个样本到几十万个样本的数据集都有.有些数据集被用来教学,有些被当做机器学习模型性能测试的标准(例如ImageNet图片数据集以及相关的图像分类比赛).这些高质量的公开数据集为我们学习和研究机器学习算法提供了极大的便利,类似于模式生物对于生物学实验的价值. Iris数据集概况 Iris Data Set(鸢尾属植物数据集)是…

iris.data 5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa 4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa 4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa 5.0,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa 5.4,3.9,1.7,0.4,Iris-setosa 4.6,3.4,1.4,0.3,Iris-setosa 5.0,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa 4.4,2.9,1.4,0.2,…

2.特征工程 2.1 数据集 2.1.1 可用数据集 Kaggle网址:https://www.kaggle.com/datasets UCI数据集网址: http://archive.ics.uci.edu/ml/ scikit-learn网址:http://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html#datasets 2.1.2 安装scikit-learn工具 pip3 install Scikit-learn==0.19.1 安装好之后可以通过…

通过搜索原因,发现有可能是在对文件读取是编译出现了问题,并且Keyword中提示b'Iris-setosa',而我们的string转float函数中没有字母b,很奇怪.所以尝试将转换函数所有的string前加b.结果发现数据读取正常.下边附上转换函数: def iris_type(s): it = {b, b, b} return it[s]…

import tensorflow as tf import numpy as np def _parse_function(x): num_list = np.arange(10) return num_list def _from_tensor_slice(x): return tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x) softmax_data = tf.data.Dataset.range(1000) # 构造一个队列 softmax_data = sof…

注:最近在工作中,高频率的接触到了SVM模型,而且还有使用SVM模型做回归的情况,即SVR.另外考虑到自己从第一次知道这个模型到现在也差不多两年时间了,从最开始的腾云驾雾到现在有了一点直观的认识,花费了不少时间.因此在这里做个总结,比较一下使用同一个模型做分类和回归之间的差别,也纪念一下与SVM相遇的两周年!这篇总结,不会涉及太多公式,只是希望通过可视化的方法对SVM有一个比较直观的认识. 由于代码比较多,没有放到正文中,所有代码都可以在github中:link 0. 支持向量机(support…

序: 监督型学习与无监督学习,其最主要区别在于:已知的数据里面有没有标签(作为区别数据的内容). 监督学习大概是这个套路: 1.给定很多很多数据(假设2000个图片),并且给每个数据加上标签(与图片一一对应的2000个标签数据),以上统称为样本数据: 2.取一定比例的样本数据集(剩下的数据还有别的作用,此处一般可设为取90%)放入到训练模型,训练之后得到一个目标模型: 3.出模型后,还需要确定模型(识别或分类等的)准确度, 此时,需要投入测试数据集(即剩下那10%的数据集),从模型得到结果之后比…

学习框架 01-人工智能概述 机器学习.人工智能与深度学习的关系 达特茅斯会议-人工智能的起点 机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来(人工神经网络) 从图上可以看出,人工智能最开始是用于实现人机对弈,到后面的开始处理垃圾邮件过滤[机器学习,机器去模仿人工神经网络],到最后的图片识别效果显著[深度神经网络,在图像识别中取得好的成绩],也就是人工智能发展的3个历程. 机器学习.深度学习的应用 传统预测: 店铺销量预测,移动用户流量消费预测,图像识别: 人脸识别.无人驾…

高频率的接触到了SVM模型,而且还有使用SVM模型做回归的情况,即SVR.另外考虑到自己从第一次知道这个模型到现在也差不多两年时间了,从最开始的腾云驾雾到现在有了一点直观的认识,花费了不少时间.因此在这里做个总结,比较一下使用同一个模型做分类和回归之间的差别,也纪念一下与SVM相遇的两周年!这篇总结,不会涉及太多公式,只是希望通过可视化的方法对SVM有一个比较直观的认识. 由于代码比较多,没有放到正文中,所有代码都可以在github中:https://github.com/OnlyBelter/…