思路 这题问题是对于这一群点和一条直线,我们也不知道直线上方的是A类还是直线下方的是A类.其实对于这个二分类问题,我们也没必要知道.我们只需要判断直线每一测的点是不是一类(A类或B类)就可以了. 至于如何判断这一侧的点是不是一类,用一个set就可以了:把这一侧的点的自身类别(A或B)全都扔进一个set,如果是同一类,那么set的大小肯定是1. 进而,如果直线两侧对应的set大小全都是1,那么就二分类成功了. 代码 m, n = [int(i) for i in input().split()]

KNN分类算法(先验数据中就有类别之分,未知的数据会被归类为之前类别中的某一类!) 1.KNN介绍 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法是最简单的机器学习算法. 机器学习,算法本身不是最难的,最难的是: 1.数学建模:把业务中的特性抽象成向量的过程: 2.选取适合模型的数据样本. 这两个事都不是简单的事.算法反而是比较简单的事. 本质上,KNN算法就是用距离来衡量样本之间的相似度. 2.算法图示 ◊ 从训练集中找到和新数据最接近的k条记录,然后根据多数类来决定新数据类

决策树分类算法 1.概述 决策树(decision tree)——是一种被广泛使用的分类算法. 相比贝叶斯算法,决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置 在实际应用中,对于探测式的知识发现,决策树更加适用. 2.算法思想 通俗来说,决策树分类的思想类似于找对象.现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友,于是有了下面的对话: 女儿:多大年纪了? 母亲:26. 女儿:长的帅不帅? 母亲:挺帅的. 女儿:收入高不? 母亲:不算很高,中等情况. 女儿:是公务员不? 母亲:是,在税务局上班呢

  %%%% Tutorial on the basic structure of using a planar decision boundary %%%% to divide a collection of data-points into two classes. %%%% by Rajeev Raizada, Jan.2010 %%%% %%%% Please mail any comments or suggestions to: raizada at cornell dot edu

1 #CS231n中线性.非线性分类器举例(Softmax) #注意其中反向传播的计算 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt N = 100 # number of points per class D = 2 # dimensionality K = 3 # number of classes X = np.zeros((N*K,D)) # data matrix (each row

CS231n之线性分类器 斯坦福CS231n项目实战(二):线性支持向量机SVM CS231n 2016 通关 第三章-SVM与Softmax cs231n:assignment1——Q3: Implement a Softmax classifier cs231n线性分类器作业:(Assignment 1 ): 二 训练一个SVM: steps: 完成一个完全向量化的SVM损失函数 完成一个用解析法向量化求解梯度的函数 再用数值法计算梯度,验证解析法求得结果 使用验证集调优学习率与正则化强度

监督学习经典模型 机器学习中的监督学习模型的任务重点在于,根据已有的经验知识对未知样本的目标/标记进行预测.根据目标预测变量的类型不同,我们把监督学习任务大体分为分类学习与回归预测两类.监督学习任务的基本流程:首先准备训练数据,可以是文本.图像.音频等:然后抽取所需要的特征,形成特征向量,接着把这些特征向量连同对应的标记/目标(Labels)一并送入学习算法中,训练一个预测模型,然后采用同样的特征抽取方法作用于新测试数据,得到用于测试的特征向量,最后使用预测模型对这些待测试的特征向量进行预测并得

线性分类器的基本模型: f = Wx Loss Function and Optimization 1. LossFunction 衡量在当前的模型(参数矩阵W)的效果好坏 Multiclass SVM Loss: Hinge Loss 样本 \(i\) 的损失:\(L_i = \sum_{j \neq y_i} \max(0, s_j-s_{y_i}+1)\), \(y_i\) 是样本 \(i\) 的正确标签. 损失取值范围是0~正无穷 当网络初始化的时候,参数随机初始化为比较小的值,输出 即

SVM 和线性分类器是分不开的.因为SVM的核心:高维空间中,在线性可分(如果线性不可分那么就使用核函数转换为更高维从而变的线性可分)的数据集中寻找一个最优的超平面将数据集分隔开来. 所以要理解SVM首先要明白的就是线性可分和线性分类器. 可以先解释这张图,通过这张图就可以了解线性分类器了. 这是一个在二维平面的图.其中实心点和空心点是分别属于两类的,Origin 是原点. 先看中间那条直线,中间的直线就是一条可以实心点和空心点分隔开来的直线,所以上图中的数据点是线性可分的. 这条直线其实就是线

编程语言分为 机器语言(直接用二进制01跟计算机直接沟通交流,直接操作硬件) 优点:计算机能够直接读懂,速度快 缺点:开发效率极低 汇编语言(用简单的英文标签来表示二进制数,直接操作硬件) 优点:开发效率高于机器语言 缺点:执行效率较机器语言 高级语言(直接用人类识别的字符去编写程序,不能直接操作硬件,需要借助特殊工具转换成机器语言去操作硬件 高级语言分为 编译型语言:借助编译器转换成机器语言,一次编译生成执行文件再去执行,若要修改源代码需要重新编译生成执行文件,如C.C++.Delphi等 优

风炫安全web安全学习第三十二节课 Python代码执行以及代码防御措施 Python 语言可能发生的命令执行漏洞 内置危险函数 eval和exec函数 eval eval是一个python内置函数,语法为eval(expression, globals=None,locals=None) eval函数接收三个参数:其中 expression 参数是用做运算的字符串类型表达式:globals参数用于指定运行时的全局命名空间:Locals参数用于指定运行时的局部命名空间.globals与 loca

某同学应聘Python岗位被录用.上班第一天,Leader吩咐他写一个获取次日日期信息的函数.该同学信心满满地写下了这样一段代码, 然后就没有然后了. import time def get_next_date(): time.sleep(24*60*60) return time.strftime('%Y-%m-%d') 当然,这只是一个段子,相信没有Python程序员真的会写出这样的代码.不过,很多时候,我们写出来的代码尽管功能满足需求,效率也还说得过去,但可读性较差,且难以维护,和人们通常

使用python进入一个熟练的状态之后就会思考提升代码的性能,尤其是python的执行效率还有很大提升空间(委婉的说法).面对提升效率这个话题,python自身提供了很多高性能模块,很多大牛开发出了高效第三方包,可谓是百花齐放.下面根据我个人使用总结出提升性能的几个层面和相关方法. python代码优化: 语法层面 高效模块 解释器层面 语法层面 变量定义 数据类型 条件判断 循环 生成器 变量定义 多使用局部变量少使用全局变量,命名空间中局部变量优先搜索 条件判断 可以使用字典的key val

上篇介绍了隐马尔科夫模型 本文给出关于问题3解决方法,并给出一个例子的python代码 回顾上文,问题3是什么, 下面给出,维比特算法(biterbi) algorithm 下面通过一个具体例子,来说明维比特算法(biterbi) 下面附上该解决该例题的python代码 import numpy as np #you must install the numpy A=np.array([[0.5,0.2,0.3],[0.3,0.5,0.2],[0.2,0.3,0.5]]) B=np.array(

Liner classifier 线性分类器用作图像分类主要有两部分组成:一个是假设函数, 它是原始图像数据到类别的映射.另一个是损失函数,该方法可转化为一个最优化问题,在最优化过程中,将通过更新假设函数的参数值来最小化损失函数值. 从图像到标签分值的参数化映射:该方法的第一部分就是定义一个评分函数,这个函数将图像的像素值映射为各个分类类别的得分,得分高低代表图像属于该类别的可能性高低.下面会利用一个具体例子来展示该方法.现在假设有一个包含很多图像的训练集 $x_i \in \mathbb{R}

基于sklearn的线性判别分析(LDA)代码实现 一.前言及回顾 本文记录使用sklearn库实现有监督的数据降维技术——线性判别分析(LDA).在上一篇LDA线性判别分析原理及python应用(葡萄酒案例分析),我们通过详细的步骤理解LDA内部逻辑实现原理,能够更好地掌握线性判别分析的内部机制.当然,在以后项目数据处理,我们有更高效的实现方法,这篇将记录学习基于sklearn进行LDA数据降维,提高编码速度,而且会感觉更加简单. LDA详细介绍与各步骤实现请看上回:LDA线性判别分析原理及p

cs231n线性分类器学习笔记,非完全翻译,根据自己的学习情况总结出的内容: 线性分类 本节介绍线性分类器,该方法可以自然延伸到神经网络和卷积神经网络中,这类方法主要有两部分组成,一个是评分函数(score function):是原始数据和类别分值的映射,另一个是损失函数:它是用来衡量预测标签和真是标签的一致性程度.我们将这类问题转化为优化问题,通过修改参数来最小化损失函数. 首先定义一个评分函数,这个函数将输入样本映射为各个分类类别的得分,得分的高低代表该样本属于该类别可能性的高低.现在假设有

线性分类器:一种假设特征与分类结果存在线性关系的模型.该模型通过累加计算每个维度的特征与各自权重的乘积来帮助决策. # 导入pandas与numpy工具包. import pandas as pd import numpy as np # 创建特征列表. column_names = ['Sample code number', 'Clump Thickness', 'Uniformity of Cell Size',                  'Uniformity of Cell S

感知机 要理解svm,首先要先讲一下感知机(Perceptron),感知机是线性分类器,他的目标就是通过寻找超平面实现对样本的分类:对于二维世界,就是找到一条线,三维世界就是找到一个面,多维世界就是要找到一个线性表达式,或者说线性方程: f(x) = ΣθiXi 表达式为0,就是超平面,用来做分界线作为分类:A分类都满足f(x) > 0, B分类都满足f(x) < 0:未来进行分类预测的时候,就是将特征值带入到模型中,根据输出值的正负号即可实现分类.算法实现过程即使初始化一个权重矩阵,然后通过

1. 获取数据 使用MNIST数据集练习分类任务 from sklearn.datasets import fetch_mldata from scipy.io import loadmat mnist = fetch_mldata('MNIST original', transpose_data=True, data_home='files') print(mnist) # *DESCR为description,即数据集的描述 # *CLO_NAMES为列名 # *target键,带有标记的数