今天在学习PCA的时候,使用mnist数据集遇到一个问题,代码是这样的: import numpy as np from sklearn.datasets import fetch_mldata mnist = fetch_mldata("MNIST original") 遇到了报错:[WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应,连接尝试失败. 原因: 以为是源地址被墙了,就搭梯子试试,结果还是不行 搜了一下原因,是因为源地址已经不能用了 解…

在SKLearn中,StratifiedShuffleSplit 类实现了对数据集进行洗牌.分割的功能.但在今晚的实际使用中,发现该类及其方法split()仅能够对二分类样本有效. 一个简单的例子如下: 1 import numpy as np 2 from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit 3 4 l4 = np.array([[1,2],[3,4],[1,4],[3,5]]) 5 l5 = np.array([0,1,…

sklearn数据集划分方法有如下方法: KFold,GroupKFold,StratifiedKFold,LeaveOneGroupOut,LeavePGroupsOut,LeaveOneOut,LeavePOut,ShuffleSplit,GroupShuffleSplit,StratifiedShuffleSplit,PredefinedSplit,TimeSeriesSplit, ①数据集划分方法——K折交叉验证:KFold,GroupKFold,StratifiedKFold, 将全部…

在使用Sklearn进行加载自带的数据集MNIST时,总是报错,代码及相应的错误显示如下: from sklearn.datasets import fetch_mldata mnist = fetch_mldata('MNIST original', transpose_data=True) 由于家中网速并不是太好,初步怀疑是由于网速或者是需要翻墙等原因导致下载不了数据,查阅些资料,发现上述两条语句是为了加载mnist.Mat,MATLAB格式的数据,解决方法就是先把mnist-origina…

使用sklearn中的fetch_mldata的错误情况以及可能可行的解决方法 在notebook使用的时候出现了报错 from sklearn.datasets import fetch_mldata 报错信息为 ImportError: cannot import name 'fetch_mldata' from 'sklearn.datasets' 界面如下 看了网上的建议解决 https://github.com/ageron/handson-ml/issues/529 貌似是因为fet…

sklearn提供的自带的数据集   sklearn 的数据集有好多个种 自带的小数据集(packaged dataset):sklearn.datasets.load_<name> 可在线下载的数据集(Downloaded Dataset):sklearn.datasets.fetch_<name> 计算机生成的数据集(Generated Dataset):sklearn.datasets.make_<name> svmlight/libsvm格式的数据集:sklea…

Html5 中获取镜像图像 - 解决 WebGL 中纹理倒置问题 太阳火神的漂亮人生 (http://blog.csdn.net/opengl_es) 本文遵循"署名-非商业用途-保持一致"创作公用协议 转载请保留此句:太阳火神的漂亮人生 -  本博客专注于 敏捷开发及移动和物联设备研究:iOS.Android.Html5.Arduino.pcDuino.否则,出自本博客的文章拒绝转载或再转载.谢谢合作. 我等 Web 前端之外行,解决起来这类问题,确实有些辣手! 幸好,还能查到一些实…

解决 vscode 中 nuget 插件无法获取包版本的问题 1.问题描述 大概在今年的7月份左右,我忽然发现 NuGet Package Manager 拓展没法正常使用了,只能查询到包: 选完包之后总是提示无法获取版本信息: 上一次正常使用大概还是在今年3月份 2.问题原因 后来在GitHub的 issue 上找到了原因: 国内访问 api.nuget.org 会被重定向到 nuget.cdn.azure.cn 然而 nuget.cdn.azure.cn 是区分大小写的-- 这个问题感觉有点…

1 概述 1.1 决策树是如何工作的 1.2 构建决策树 1.2.1 ID3算法构建决策树 1.2.2 简单实例 1.2.3 ID3的局限性 1.3 C4.5算法 & CART算法 1.3.1 修改局部最优化条件 1.3.2 连续变量处理手段 1.4 sklearn中的决策树 2 DecisionTreeClassifier与红酒数据集 2.1 重要参数 2.1.1 criterion 2.1.2 random_state & splitter 2.1.3 剪枝参数 2.1.4 目标权重参…

原创博文,转载请注明出处!本文代码的github地址    博客索引地址 1.数据集 数据集使用sklearn自带的手写数字识别数据集mnist,通过函数datasets导入.mnist共1797个样本,8*8个特征,标签为0~9十个数字. ### 载入数据 from sklearn import datasets # 载入数据集 digits = datasets.load_digits() # 载入mnist数据集 print(digits.data.shape) # 打印输入空间维度 pr…

1. 交叉验证概述 进行模型验证的一个重要目的是要选出一个最合适的模型,对于监督学习而言,我们希望模型对于未知数据的泛化能力强,所以就需要模型验证这一过程来体现不同的模型对于未知数据的表现效果. 最先我们用训练准确度(用全部数据进行训练和测试)来衡量模型的表现,这种方法会导致模型过拟合:为了解决这一问题,我们将所有数据分成训练集和测试集两部分,我们用训练集进行模型训练,得到的模型再用测试集来衡量模型的预测表现能力,这种度量方式叫测试准确度,这种方式可以有效避免过拟合. 测试准确度的一个缺点是其样…

学习机器学习童鞋们应该都知道决策树是一个非常好用的算法,因为它的运算速度快,准确性高,方便理解,可以处理连续或种类的字段,并且适合高维的数据而被人们喜爱,而Sklearn也是学习Python实现机器学习的一个非常好用的库,也是被广大学习机器学习们的童鞋们所喜爱的,那么一个被人们喜爱的算法和一个被人们喜爱的库结合到一起会是什么样子的呢,下面就是在Sklearn库中的分类决策树的函数以及所包含的参数. classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterio…

小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ,沉寂了这么久我又出来啦,这次先不翻译优质的文章了,这次我们回到Python中的机器学习,看一下Sklearn中的数据预处理和特征工程,老规矩还是先强调一下我的开发环境是Jupyter lab,所用的库和版本大家参考: Python 3.7.1(你的版本至少要3.4以上) Scikit-learn 0.20.0 (你的版本至少要0.19) Numpy 1.15.3, Pandas 0.23.4, Matplotlib 3.0.1, SciPy 1.1.0 1 skl…

1.聚类算法又叫做“无监督分类”,其目的是将数据划分成有意义或有用的组(或簇).这种划分可以基于我们的业务需求或建模需求来完成,也可以单纯地帮助我们探索数据的自然结构和分布. 2.KMeans算法将一组N个样本的特征矩阵X划分为K个无交集的簇,直观上来看是簇是一组一组聚集在一起的数据,在一个簇中的数据就认为是同一类.簇就是聚类的结果表现.簇中所有数据的均值通常被称为这个簇的“质心”(centroids).在一个二维平面中,一簇数据点的质心的横坐标就是这一簇数据点的横坐标的均值,质心的纵坐标就是这…

1.集成学习是指对于同一个基础数据集使用不同的机器学习算法进行训练,最后结合不同的算法给出的意见进行决策,这个方法兼顾了许多算法的"意见",比较全面,因此在机器学习领域也使用地非常广泛.生活中其实也普遍存在集成学习的方法,比如买东西找不同的人进行推荐,病情诊断进行多专家会诊等,考虑各方面的意见进行最终的综合的决策,这样得到的结果可能会更加的全面和准确.另外,sklearn中也提供了集成学习的接口voting classifier. sklearn中具体调用集成学习方法的具体代码如下:…

论文从理论的角度出发,对目标检测的域自适应问题进行了深入的研究,基于H-divergence的对抗训练提出了DA Faster R-CNN,从图片级和实例级两种角度进行域对齐,并且加入一致性正则化来学习域不变的RPN.从实验来看,论文的方法十分有效,这是一个很符合实际需求的研究,能解决现实中场景多样,训练数据标注有限的情况.   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild 论…

重要接口inverse_transform  在上周的特征工程课中,我们学到了神奇的接口inverse_transform,可以将我们归一化,标准化,甚至做过哑变量的特征矩阵还原回原始数据中的特征矩阵,这几乎在向我们暗示,任何有inverse_transform这个接口的过程都是可逆的.PCA应该也是如此.在sklearn中,我们通过让原特征矩阵X右乘新特征空间矩阵V(k,n)来生成新特征矩阵X_dr,那理论上来说,让新特征矩阵X_dr右乘V(k,n)的逆矩阵 ,就可以将新特征矩阵X_dr还原为…

PCA中的SVD 1 PCA中的SVD哪里来? 细心的小伙伴可能注意到了,svd_solver是奇异值分解器的意思,为什么PCA算法下面会有有关奇异值分解的参数?不是两种算法么?我们之前曾经提到过,PCA和SVD涉及了大量的矩阵计算,两者都是运算量很大的模型,但其实,SVD有一种惊人的数学性质,即是它可以跳过数学神秘的宇宙,不计算协方差矩阵,直接找出一个新特征向量组成的n维空间,而这个n维空间就是奇异值分解后的右矩阵(所以一开始在讲解降维过程时,我们说”生成新特征向量组成的空间V",并非巧合,而…

处理分类特征:编码与哑变量 在机器学习中,大多数算法,譬如逻辑回归,支持向量机SVM,k近邻算法等都只能够处理数值型数据,不能处理文字,在sklearn当中,除了专用来处理文字的算法,其他算法在fit的时候全部要求输入数组或矩阵,也不能够导入文字型数据(其实手写决策树和普斯贝叶斯可以处理文字,但是sklearn中规定必须导入数值型).然而在现实中,许多标签和特征在数据收集完毕的时候,都不是以数字来表现的.比如说,学历的取值可以是["小学",“初中”,“高中”,"大学"…

sklearn中的SVM以及使用多项式特征以及核函数 sklearn中的SVM的使用 SVM的理论部分 需要注意的是,使用SVM算法,和KNN算法一样,都是需要做数据标准化的处理才可以,因为不同尺度的数据在其中的话,会严重影响SVM的最终结果 (在notebook中) 加载好需要的包,使用鸢尾花数据集,为了方便可视化,只取前两个特征,然后将其绘制出来 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import da…

多项式回归以及在sklearn中使用多项式回归和pipeline 多项式回归 线性回归法有一个很大的局限性,就是假设数据背后是存在线性关系的,但是实际上,具有线性关系的数据集是相对来说比较少的,更多时候,数据之间是具有的非线性的关系,那么我们想要用线性回归法来对非线性的数据进行处理应该怎么办呢,我们可以使用多项式回归的手段来改进线性回归法,使线性回归法也可以对非线性的数据进行处理,并进行预测 通过多项式回归可以引出一个很重要的概念,即模型泛化的问题 什么是多项式回归呢? 对于线性回归来说,对于数…

Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录 前言 问题探索 采样说明 实现方案 总结 一.前言        上一篇文章讲了通过Geotrellis导出自定义的Tiff文件(见geotrellis使用(十四)导出定制的GeoTiff),但是实际中有时会有BUG,就是数据值发生非常明显的变化,理论上只进行了切割.重投影操作,数据值不应该会发生特别大的变化.今天认认真真查找了下问题,发现是因为采样方式造…

下面两种现象,用同一种方法解决 1.解决MWPhotoBrowser中的SDWebImage加载大图导致的内存警告问题 2.突然有一天首页访问图片很慢,至少隔20多秒所有图片才会出来.(解析:app使用了SDWebImage的sd_setImageWithURL获取图片,SDWebImage获取图片的原理是先从本地缓存获取,如果没有从本地磁盘获取,如果没有再根据url从网络获取.具体可查看 http://www.cnblogs.com/Kingly/p/5235004.html ,通过跟踪代码,…

解决hibernate中的懒加载(延迟加载)问题   我们在开发的时候经常会遇到延迟加载问题,在实体映射时,多对一和多对多中,多的一样的属性默认是lazy="true"(即,默认是延迟加载), 如:<many-to-one name="parent" class="Department" column="parentId" lazy="true"/> 延迟加载表现在:比如:我们要查询id为2的部…

PHP用正则批量替换Img中src内容,用正则表达式获取图片路径实现缩略图功能 网上很多正则表达式只能获取或者替换一个img的src内容,或者只能替换固定的字符串,要动态替换多个图片内容的试了几个小时才解决. /** * 图片地址替换成压缩URL * @param string $content 内容 * @param string $suffix 后缀 */function get_img_thumb_url($content="",$suffix="!c550x260.j…

此次项目开发过程中用到了Jquery的Datatables插件,无疑他是数据列表展示,解决MVC中同步过程中先走控制器后返回视图,查询数据过程中无法提示等待的弊端, 而且他所提供的各种方法也都有较强的实用性.但是再好的程序也会有瑕疵,项目开发中就遇到了其提供的设置隐藏显示列的方法 table.fnSetColumnVis(colShowDic_key[i], true);//colShowDic_key[i]为列的索引.会多次提交刷新数据(有多少列会提交刷新多少次). 为解决这个问题尝试了很多种…

2012-12-29 02:26 by 老赵, 1745 visits 众所周知,.NET中Dictionary的键不能为null,否则会抛出NullReferenceException,这在某些时候会显的很麻烦.与此相对的是Java中的HashMap支持以null为键,则方便许多.尽管null的确不是个好东西,但它既然已经存在,既然给我们造成了麻烦,我们就要想办法去解决它.实现一个自己的字典类自然可行,但要精心实现一个高效的字典并不是件容易的事情,例如BCL中的Dictionary.cs就有超…

原文:如何解决FormView中实现DropDownList连动选择时出现 "Eval().XPath() 和 Bind() 这类数据绑定方法只能在数据绑定控件的上下文中使用" 的错误 FormView控件是可及显示.修改.添加.删除为一体的控件,感觉很好用,可是昨天发现了一个可以说是它的一个Bug吧,我是想要实现下拉框的联动效果,比如在A下拉框选择了省对应B的下拉框会把对应A中省的市显示在B下拉框中,我想要实现的是校区和对应校区建筑的联动效果,单纯的这种效果很好实现比如下面的代码  …

我们知道大多数程序都不会是单线程程序,单线程程序的功能非常有限,我们假设一下所有的程序都是单线程程序,那么会带来怎样的结果呢?假如淘宝是单线程程序,一直都只能一个一个用户去访问,你要在网上买东西还得等着前面千百万人挑选购买,最后心仪的商品下架或者售空......假如饿了吗是单线程程序,那么一个用户得等前面全国千万个用户点完之后才能进行点餐,那饿了吗就该倒闭了不是吗?以上两个简单的例子,就说明一个程序能进行多线程并发访问的重要性,今天就让我们去了解一下Java中多线程并发访问这个方向吧. **第一…

第十三次作业——回归模型与房价预测 1. 导入boston房价数据集 2. 一元线性回归模型,建立一个变量与房价之间的预测模型,并图形化显示. 3. 多元线性回归模型,建立13个变量与房价之间的预测模型,并检测模型好坏,并图形化显示检查结果. 4.  一元多项式回归模型,建立一个变量与房价之间的预测模型,并图形化显示. 代码: #导入boston房价数据集 from sklearn.datasets import load_boston import pandas as pd boston =…