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…

一 安装python2.7 去https://www.python.org/downloads/ 下载,然后点击安装,记得记住你的安装路径,然后去设置环境变量,这些自行百度一下就好了. 由于2.7没有pip ,所以最好装下.这是下载地址 https://pypi.python.org/pypi/pip#downloads.下载好之后点击开始,搜索 CMD .输入 python setup.py install 你在cmd里面输入pip会显示这个,这表示pip也没有设置环境变量,你只要去你pyth…

Python程序 ''' 数据集:Mnist 训练集数量:60000(实际使用:10000) 测试集数量:10000(实际使用:1000) 层数:40 ------------------------------ 运行结果: 正确率:97% 运行时长:65m ''' import time import numpy as np def loadData(fileName): ''' 加载文件 :param fileName:要加载的文件路径 :return: 数据集和标签集 ''' # 存放数据…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 digits=datasets.load_d…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 digits=datasets.load_d…

写这个系列是因为最近公司在搞技术分享,学习Spark,我的任务是讲PySpark的应用,因为我主要用Python,结合Spark,就讲PySpark了.然而我在学习的过程中发现,PySpark很鸡肋(至少现在我觉得我不会拿PySpark做开发).为什么呢?原因如下: 1.PySpark支持的算法太少了.我们看一下PySpark支持的算法:(参考官方文档) 前面两个pyspark.sql和pyspark.streaming是对sql和streaming的支持.主要是读取数据,和streaming处…

  kmeans聚类相信大家都已经很熟悉了.在Python里我们用kmeans通常调用Sklearn包(当然自己写也很简单).那么在Spark里能不能也直接使用sklean包呢?目前来说直接使用有点困难,不过我看到spark-packages里已经有了,但还没有发布.不过没关系,PySpark里有ml包,除了ml包,还可以使用MLlib,这个在后期会写,也很方便. 首先来看一下Spark自带的例子: from pyspark.mllib.linalg import Vectors from py…

随着机器学习的逐日升温,各种相关开源包也是层出不群,面对如此多种类的工具包,该如何选择,有的甚至还知之甚少或者不知呢,本文简单汇总了一下当下使用比较多的Python版本机器学习工具包,供大家参看,还很不全不详尽,会持续更新,也欢迎大家补充,多谢多谢!~~~ scikit-learn: 基于python的机器学习模块,基于BSD开源许可证.这个项目最早由DavidCournapeau 在2007 年发起的,目前也是由社区自愿者进行维护.基本功能主要被分为六个部分,分类,回归,聚类,数据降维,模型选…

一.R语言的mlr packages install.packages("mlr")之后就可以看到R里面有哪些机器学习算法.在哪个包里面. a<-listLearners() 这个包是听CDA网络课程<R语言与机器学习实战>余文华老师所述,感觉很棒,有待以后深入探讨.以下表格是R语言里面,52个机器学习算法的来源以及一些数据要求. class name short.name package note type installed numerics factors or…

开源机器学习库介绍 MLlib in Apache Spark:Spark下的分布式机器学习库.官网 scikit-learn:基于SciPy的机器学习模块.官网 LibRec:一个专注于推荐算法的java开源库.官网 BigML:连接外部服务器的库.官网 Caffe:考虑了代码清洁.可读性及速度的深度学习框架.官网 TensorFlow:该系统旨在促进对机器学习的研究,同时也让机器学习研究原型过渡到生产系统更加高效容易.官网 解决特定问题的工具 LIBLINEAR  官网  台大出品 LIBS…