数据集——iris(R语言自带鸢尾花包) 一.scale函数 scale函数默认的是对制定数据做均值为0,标准差为1的标准化.它的两个参数center和scale: 1)center和scale默认为真,即T 2)center为真表示数据中心化 3)scale为真表示数据标准化 中心化:所谓数据的中心化是指数据集中的各项数据减去数据集的均值. 标准化:标准化就是数据在中心化之后再除以标准差.变换后值域为[0,1]. # 标准化与中心化data(iris) # 读入数据head(iris) #查看

写在前面:本来这篇应该是上周四更新,但是上周四写了一篇深度学习的反向传播法的过程,就推迟更新了.本来想参考PRML来写,但是发现里面涉及到比较多的数学知识,写出来可能不好理解,我决定还是用最通俗的方法解释PCA,并举一个实例一步步计算,然后再进行数学推导,最后再介绍一些变种以及相应的程序.(数学推导及变种下次再写好了) 正文: 在数据处理中,经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况,如果拿到实际工程中去跑,效果不一定好.一是因为冗余的特征会带来一些噪音,影响计算的结果:二是因为无关的特征会加大计

之前总结过关于PCA的知识:深入学习主成分分析(PCA)算法原理.这里打算再写一篇笔记,总结一下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维. 在数据处理中,经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况,如果拿到实际工程中去跑,效果不一定好.一是因为冗余的特征会带来一些噪音,影响计算的结果:二是因为无关的特征会加大计算量,耗费时间和资源.所以我们通常会对数据重新变换一下,再跑模型.数据变换的目的不仅仅是降维,还可以消除特征之间的相关性,并发现一些潜在的特征变量. 降维算法由很多,比如PCA

由于论文需要,开始逐渐的学习CNN关于文本抽取的问题,由于语言功底不好,所以在学习中难免会有很多函数不会用的情况.....￣へ￣ 主要是我自己的原因,但是我更多的把语言当成是一个工具,需要的时候查找就行~~~~但是这也仅限于搬砖的时候,大多数时候如果要自己写代码,这个还是行不通的. 简单的说一下在PCA,第一次接触这个名词还是在学习有关CNN算法时,一篇博客提到的数据输入层中,数据简单处理的几种方法之一,有提到PCA降维,因为论文需要CNN做一些相关的工作,想做一篇综述类文章,所以思路大概是这样

# _*_coding:UTF-8_*_ from sklearn.externals.six import StringIO from sklearn import tree import pydot import sklearn import numpy as np import sys import pickle import os from sklearn.cross_validation import train_test_split import sklearn.ensemble f

先看数据: 特征如下: Time Number of seconds elapsed between each transaction (over two days) numeric V1 No description provided numeric V2 No description provided numeric V3 No description provided numeric V4 No description provided numeric V5 No description

Python:SMOTE算法 直接用python的库, imbalanced-learn imbalanced-learn is a python package offering a number of re-sampling techniques commonly used in datasets showing strong between-class imbalance. It is compatible with scikit-learn and is part of scikit-l

案例背景 银行评判用户的信用考量规避信用卡诈骗 ▒ 数据 数据共有 31 个特征, 为了安全起见数据已经向了模糊化处理无法读出真实信息目标 其中数据中的 class 特征标识为是否正常用户 (0 代表正常, 1 代表异常) ▒ 目标 本质依旧是一个分类问题, 0/1 的问题判断是否为信用卡诈骗用户 而在数据中 class 已经进行标识, 而且这次的样本数据的两项结果是极度的不均衡 既正常用户的样本数量是远远大于异常数据的. 不均衡的数据处理方式可以进行 下采样, 或者上采样 ▨ 下采样 -  对

SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique),合成少数类过采样技术．它是基于随机过采样算法的一种改进方案,由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本,这样容易产生模型过拟合的问题,即使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(General),SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分析并根据少数类样本人工合成新样本添加到数据集中,具体如下图所示,算法流程如下. (1)对于少数类中每一个样本x,以欧氏距离为标准计算它

俗话说,自己写的代码,6个月后也是别人的代码……复习!复习!复习! 涉及到的知识点总结如下: 为什么使用接口? 接口和抽象类的区别 简单工厂模式总结 Java中new和newInstance的区别 Java的Class.forName(xxx); Java里创建对象的几个方式总结 Java类加载机制总结 Java WEB的三层架构和MVC的关系 工厂方法模式总结 抽象工厂模式总结 一道面试题的分析 一个服务提供者框架的学习 接口的另一常用法:策略模式 参考资料 先看这样一个场景:某个果园里现在有

1.在notepad里,(中文系统下) 按住Alt 然后按52946最后放开Alt 按住Alt 然后按45230最后放开Alt 按住Alt 然后按50403最后放开Alt 你会看到"我爱你"三个字. 2.原理:Alt+[Unicode编码]对应的十进制数字即可打出该[Unicode编码] 比如52946是"我"在Unicode下的十进制编码,45230是"爱"在Unicode下的十进制编码,50403是"你"在Unicode下

再回顾Ajax相关的内容,再次梳理学习还是很有必要的,尤其是实际的开发中,ajax更是必不可少,仔细学习以便避免不必要的错误. 文章导读: --1.使用XMLHttpRequest---------- 1.1 必备知识点 1.2 send()方法 1.3  再看CORS --2.HTTP请求和响应---------------- 2.1 Request Header中的参数 2.2 Response Header中的参数 2.3 GET请求和POST请求的区别 --3.jQuery中的Ajax-

Atitit常见的标准化组织与规范数量jcp ecma iso 1. 常见的标准化组织1 1.1. 重要的基金会apache1 1.2. 美国国家标准学会(American NationalStandards Institute,ANSI)1 1.3. W3c组织 开展1500个规范大概2 1.4. Gb系列  52133条2 1.5. iso系列 ,有10750个国际标准和2700个国际标准草案的录入数据.2 1.6. Jcp  400个jsr3 1.7. ecma  European Com

Atitit usbQb212 oo 面向对象封装的标准化与规范解决方案java c# php js 1.1. 封装性是面象对象编程中的三大特性之一  三个基本的特性:封装.继承与多态1 1.2. 魔术方法 预定义方法2 1.3. 魔术常量(Magic constants) 预定义变量2 1.4. 适用领域 js php java c#2 1.5. 构造函数 __construct( ) vs xxxCls()3 1.6. 析构函数名称必须是__destruct( )  finally()3 1

http://developer.huawei.com/cn/ict/news/cn/2016/06/onem2m [韩国,首尔,2016年6月] 国际权威的物联网组织oneM2M召开第23次技术全会,Release 3新版本的标准化工作被正式提上日程.在华为主导提议下,面向垂直行业应用的数据分发服务DDS应用.和支持异构设备接入的开放服务网关OSGi互通成为oneM2M Release 3率先成立的两个特性项目,华为同时担任这两个项目的报告人职位. 华为云核心网标准总监张朝辉介绍:“物联网产业

Linux就这个范儿 第19章 团结就是力量  LSB是Linux标准化基地(Linux Standards Base)的简称 这个图片好可爱,它是LSB组织的图标.你肯定会问:“图标这么设计一定有说法吧?”回答:“YES”.LSB是Linux标准化基地(Linux Standards Base)的简称,目前是FSG(Free Standards Group)中最为活跃的一个工作组.它诞生的目的是为了推进Linux二进制兼容性,即二进制程序不需要重新编译,就可以在其他发行版上运行.一直以来,Li

本文介绍下JavaScript和 ECMAScript的诞生及发展历史,以及标准化过程. 一.JavaScript诞生 1994年,网景公司(Netscape)发布了Navigator浏览器0.9版.这是历史上第一个比较成熟的网络浏览器,轰动一时.但是,这个版本的浏览器只能用来浏览,不具备与访问者互动的能力.比如,如果网页上有一栏"用户名"要求填写,浏览器就无法判断访问者是否真的填写了,只有让服务器端判断.如果没有填写,服务器端就返回错误,要求用户重新填写,这太浪费时间和服务器资源了.

随着工作的深入,每次读这7层协议,每次都有不同的理解. 分层名                                                               分层号           描述                                                                   比喻  应用层Application Layer (台湾翻:应用层)               7              用户的应用程序和网

在前段时间做本科毕业设计的时候,遇到了各个类别的样本量分布不均的问题——某些类别的样本数量极多,而有些类别的样本数量极少,也就是所谓的类不平衡(class-imbalance)问题. 本篇简述了以下内容: 什么是类不平衡问题 为什么类不平衡是不好的 几种解决方案 SMOTE过采样算法 进一步阅读 什么是类不平衡问题 类不平衡(class-imbalance)是指在训练分类器中所使用的训练集的类别分布不均.比如说一个二分类问题,1000个训练样本,比较理想的情况是正类.负类样本的数量相差不多:而如

系统架构.自底向上,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层.核心层,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.最下层是网络通信层和设备管理层.网络通信层包括gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct Memory Access,RDMA),分布式计算需要.设备管理层包手包括TensorFlow分别在CPU.GPU.FPGA等设备上的实现.对上层提供统一接口,上层只需处理卷积等逻辑,不需要关心硬件

数据的标准化 数据标准化就是将不同取值范围的数据,在保留各自数据相对大小顺序不变的情况下,整体映射到一个固定的区间中.根据具体的实现方法不同,有的时候会映射到 [ 0 ,1 ],有时映射到 0 附近的一个较小区间内. 这样做的目的是消除数据不同取值范围带来的干扰. 数据标准化的方法,我在这里介绍两种 min-max标准化 min-man 标准化会把结果映射到 0 与 1 之间,下面是映射的公式. min 是整个样本的最小值,max是整个样本的最大值 Z-score标准化 Z-score会把结果映