一.scikit-learn库中的kNN算法 scikit-learn库中,所有机器学习算法都是以面向对象的形式进行包装的: 所有scikit-learn库中机器学习算法的使用过程:调用.实例化.fit.预测: 1)使用scikit-learn库中的kNN算法解决分来问题: 代码实现过程: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt raw_data_x = [[3.3935, 2.3312], [3.1101, 1.7815], [1.…

scikit-learn官网:http://scikit-learn.org/stable/ 通常情况下,一个学习问题会包含一组学习样本数据,计算机通过对样本数据的学习,尝试对未知数据进行预测. 学习问题一般可以分为: 监督学习(supervised learning) 分类(classification) 回归(regression) 非监督学习(unsupervised learning) 聚类(clustering) 监督学习和非监督学习的区别就是,监督学习中,样本数据会包含要预测的标签(…

目录 5.3 使用LogisticRegressionCV进行正则化的 Logistic Regression 参数调优 一.Scikit Learn中有关logistics回归函数的介绍 1. 交叉验证 交叉验证用于评估模型性能和进行参数调优(模型选择).分类任务中交叉验证缺省是采用StratifiedKFold. sklearn.cross_validation.cross_val_score(estimator, X, y=None, scoring=None, cv=None, n_jo…

一.Scikit Learn中使用estimator三部曲 1. 构造estimator 2. 训练模型:fit 3. 利用模型进行预测:predict 二.模型评价 模型训练好后,度量模型拟合效果的常见准则有: 1.      均方误差(mean squared error,MSE): 2.      平均绝对误差(mean absolute error,MAE) 3.      R2 score:scikit learn线性回归模型的缺省评价准则,既考虑了预测值与真值之间的差异,也考虑了问题…

转自:http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420#OSC_h2_23 Scikit Learn: 在python中机器学习 Warning 警告:有些没能理解的句子,我以自己的理解意译. 翻译自:Scikit Learn:Machine Learning in Python 作者: Fabian Pedregosa, Gael Varoquaux 先决条件 Numpy, Scipy IPython matplotlib scikit-learn 目录 载入…

前面的几篇文章已经比较完整地解释了怎么使用Log4Net,但是我们可能需要将Log4Net的日志类封装在自己的类库中,以便C/S或B/S程序进行调用.下面的示例程序简单地分为两层,一个是应用程序层WebApplication_testLog4Net,另一个就是公用类库Common. 1.首先,我们还是在类库中先添加Log4net的引用 2.直接在类库Common中的AssemblyInfo.cs中添加Log4Net的配置文件地址. 3.log4net.config还是放在应用程序那层(如左图),…

机器学习是AI领域的重要一门学科.前面我描写叙述过.我计划从事的方向是视觉相关的机器学习分类识别,所以可能在每一个算法的分析中,仅仅增加在视频.视觉领域的作用. 我毛华望QQ849886241.技术博客http://blog.csdn.net/my_share SA算法.Fea-G算法.DANOVA算法,SOA算法.Shooting算法. 这个是从网页中,百度说他们特有的算法. Fea-G算法.DANOVA算法,SOA算法.没有不论什么资料. shooting算法.叫射门算法(百度和必应的结果)…

遇到复杂一点的业务,我们常常都会将业务逻辑封装到一个dll中,在流程中调用封装好的API. 业务逻辑库封装到企业库后,是可以在Visual Studio中调试库的哦. [附加到进程] [流程中调用API时,会进入断点] 以前不知道代码都封装成dll文件了还能这样调试,都是写log找问题的,那是相当痛苦啊,想想以前多少时间都浪费在写log查log上了( ⊙ o ⊙ )!…

一般来说,控制器的设计,分为控制框架的选取,跟参数的优化.自适应控制.预测控制.模糊控制等,跟PID一样,是控制算法(我习惯称为控制框架). 而粒子群.遗传算法(类似的还有蚁群算法.神经网络,还有机器学习.人工智能中的很多方法)是优化方法,本来跟控制没关系,只不过有时被拿来参数优化,本来就不是为控制器设计而发明的,只不过是在确定了控制框架之后,控制器的设计问题,转为一个优化问题.于是就用优化算法来解,问题是物理意义不明确,很难调出好效果,很多时候只是组合组合发论文,即使能用,也对模型的精度,以及…

前言: 对于SVM的了解,看前辈写的博客加上读论文对于SVM的皮毛知识总算有点了解,比如线性分类器,和求凸二次规划中用到的高等数学知识.然而SVM最核心的地方应该在于核函数和求关于α函数的极值的方法:SMO算法(当然还有很多别的算法.libsvm使用的是SMO,SMO算法也是最高效和简单的),还有松弛变量..毕设答辩在即,这两个难点只能拖到后面慢慢去研究了. 于是我便是用了LibSvm,也就是台湾大学某某教授写的一个专门用于svm的工具包,其中有java语言的,python语言的,c语言的.我只…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————08.使用FPgrowth算法来高效发现频繁项集 关键字:FPgrowth.频繁项集.条件FP树.非监督学习作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.c…

机器学习 机器学习 概述 什么是机器学习 机器学习是一门能够让编程计算机从数据中学习的计算机科学.一个计算机程序在完成任务T之后,获得经验E,其表现效果为P,如果任务T的性能表现,也就是用以衡量的P,随着E增加而增加,那么这样计算机程序就被称为机器学习系统.自我完善,自我增进,自我适应. 为什么需要机器学习 自动化的升级和维护 解决那些算法过于复杂甚至跟本就没有已知算法的问题 在机器学习的过程中协助人类获得对事物的洞见 机器学习的问题 建模问题所谓机器学习,在形式上可这样理解:在数据对象中通过统…

转自:http://express.ruanko.com/ruanko-express_45/technologyexchange6.html 一.DLL简介 1.什么是DLL? 动态链接库英文为DLL,是Dynamic Link Library 的缩写形式,DLL是一个包含可由多个程序同时使用的代码和数据的库,DLL不是可执行文件.动态链接提供了一种方法,使进程可以调用不属于其可执行代码的函数.函数的可执行代码位于一个 DLL 中,该 DLL 包含一个或多个已被编译.链接并与使用它们的进程分开…

scikit learn 模块 调参 pipeline+girdsearch 数据举例:文档分类数据集 fetch_20newsgroups #-*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.linear_model import SGDClassifier from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sk…

今天给大家讲一下面向对象中的构造,封装: 构造:构造方法有以下几个特点:1.方法名和类名一致.2.无返回类型.接下来的几种构造样式,直接上代码吧: //这是一个宠物类 有一个属性:名字(name) public class Pet { String name; //无参构造 public Pet(){ this.name = "哈士骑"; } //有参构造 public Pet(String name1){ this.name = name1; //这里我没用 this.name =…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————07.使用Apriori算法进行关联分析 关键字:Apriori.关联规则挖掘.频繁项集作者:米仓山下时间:2018-11-2机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharri…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————02.k-邻近算法(KNN) 关键字:邻近算法(kNN: k Nearest Neighbors).python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018-10-21机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiong…

一.功能总述 在博客开始的第一部分,我们先来看一下我们最终要实现的效果.下图中所表述的就是我们今天博客中要做的事情,下方的App One和App Two都植入了我们将要封装的LoginSDK, 两个App中都设置了Keychain Share.当App One通过我们的LoginSDK登录后,在启动App Two时,会去检索是否有账号以及在分享的Keychain中存储了,如果有的话,那么不会弹出“登录”界面,直接进行隐式登录.当然上述这些工作都是在我们的LoginSDK中进行做的事情. 本部分算…

titching模块中对特征提取的封装解析(以ORB特性为例)     OpenCV中Stitching模块(图像拼接模块)的拼接过程可以用PipeLine来进行描述,是一个比较复杂的过程.在这个过程中,特征提取是重要的一个部分.由于OpenCV发展到了3.X以后,Stitching模块的相关函数进行了重新封装,所以对于学习研究造成了一定困难.这里通过解析代码,研究Stitching模块中的特征提取部分,并且和直接进行特征提取的相关函数进行比对. 采用的图片为 parliament2.bmp 和…

(一)KNN依旧是一种监督学习算法 KNN(K Nearest Neighbors,K近邻 )算法是机器学习全部算法中理论最简单.最好理解的.KNN是一种基于实例的学习,通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离,然后选取K(K>=1)个距离近期的邻居进行分类推断(投票法)或者回归.假设K=1.那么新数据被简单分配给其近邻的类.KNN算法算是监督学习还是无监督学习呢?首先来看一下监督学习和无监督学习的定义.对于监督学习.数据都有明白的label(分类针对离散分布,回归针对连续分布),依据机器学习产…

Java中的继承.封装.多态 继承的理解: 1.继承是面向对象的三大特征之一,也是实现代码复用的重要手段.Java的继承具有单继承的特点,每个子类只有一个直接父类. 2.Java的继承通过extends关键字来实现,实现继承的类被称为子类,被继承的类称为父类(有的也称其为基类.超类),父类和子类的关系,是一种一般和特殊的关系.就像是水果和苹果的关系,苹果继承了水果,苹果是水果的子类,水果是苹果的父类,则苹果是一种特殊的水果. 3.Java使用extends作为继承的关键字,extends关键字在…

最近一段时间学习并做的都是对图像进行处理,其实自己也是新手,各种尝试,所以我这个门外汉想总结一下自己学习的东西,图像处理的流程.但是动起笔来想总结,一下却不知道自己要写什么,那就把自己做过的相似图片搜索的流程整理一下,想到什么说什么吧. 首先在进行图片灰度化处理之前,我觉得有必要了解一下为什么要进行灰度化处理. 图像灰度化的目的是什么? 将彩色图像转化为灰度图像的过程是图像的灰度化处理.彩色图像中的每个像素的颜色由R,G,B三个分量决定,而每个分量中可取值0-255,这样一个像素点可以有1600…

什么是递归深度 递归深度就是递归函数在内存中,同时存在的最大次数. 例如下面这段求阶乘的代码: Java: int factorial(int n) { if (n == 1) { return 1; } return factorial(n - 1) * n; } Python: def factorial(n): if n == 1: return 1 return factorial(n-1) * n C++: int factorial(int n) { if (n == 1) { re…

第7.22节 Python中使用super调用父类的方法 前面章节很多地方都引入了super方法,这个方法就是访问超类这个类对象的.由于super方法的特殊性,本节单独谈一谈super方法. 一.super简介 1.        super方法返回一个"super"类型的对象,注意是一个新的类型,并不是父类: 2.    使用"super().方法名"调用并不是用于直接调用当前类的父类的方法,而是Python根据MRO算法去所有父类中查找找到的第一个与"…

在页面交互脚本js中实现窗体交互逻辑是很常见的crm场景,一般情况下使用拓展工具RESTBuilder编辑器,可以很方便的进行操作,增删改查均能实现,但在某些较为特殊的场景下,需要根据条件去拼接查询过滤条件的,使用编辑器生成的代码无法实现,需要结合使用fetchXML,当然这个编辑器中也拓展了结合fetchxml的方式,跟webapi调用一样只不过需要传递fetchxml,项目中使用了一个封装好的JS工具库XrmServiceToolkit.js,使用起来更方便,直接调用方法和传递fetchxm…

尾调用(Tail Call) 尾调用是函数式编程里比较重要的一个概念,它的意思是在函数的执行过程中,如果最后一个动作是一个函数的调用,即这个调用的返回值被当前函数直接返回,则称为尾调用,如下所示: function f(x) { return g(x) } 在 f 函数中,最后一步操作是调用 g 函数,并且调用 g 函数的返回值被 f 函数直接返回,这就是尾调用.而下面这个栗子就不是尾调用: function f(x) { return 1 + g(x) } 原因是它的最后一步操作是将 g 函数…

前几天面试的时候,被问到在Java中是否可以调用一个类中的main方法?回来测试了下,答案是可以!代码如下: main1中调用main2的主方法 package org.fiu.test; import java.lang.reflect.InvocationTargetException; import java.lang.reflect.Method; public class Main1 { /** * @param args */ public static void main(Stri…

在上篇文章Could not obtain information about Windows NT group/user 'xxxx\xxxx', error code 0x5里面,我介绍了SQL Server服务启动账号域账号锁定的情况下,有些Job Owner为域账号的作业执行会报错,其实在域账号被锁定的情况下(该域账号是SQL Server服务的启动账号),执行xp_cmdshell也会出错,错误信息如下所示: 在执行xp_cmdshell的过程中出错,调用'LogonUserW'失败,…

01.Struts 2基本结构 使用Struts2框架实现用登录的功能,使用struts2标签和ognl表达式简化了试图的开发,并且利用struts2提供的特性对输入的数据进行验证,以及访问ServletAPI时实现用户会话跟踪,其简单的程序运行流程图如下 Struts2框架是基于MVC模式.基于MVC模式框架的核心就是控制器对所有请求进行统一处理.Struts2的控制器StrutsPrepareAndExecuteFilter由ServletAPI中的Filter充当,当web容器的接收到登录…

1.PHP中可以静态调用非静态方法么? 今天我被问到PHP中可不可以使用 className::methodName() 的方法来调用一个没有声明static的方法.在我的印象中,我好像是见过这种用法,但又有些不确定.大家都知道,在手册或者教程里,方法被分为静态方法 和非静态方法,通常我们静态调用的方法,肯定是静态方法. 那如果我们调用了非静态方法会怎么样呢?首先做测试. <?php class test{ function test() { echo 'it works'; } } test:…