SVM全称是Support Vector Machine,即支持向量机,是一种监督式学习算法.它主要应用于分类问题,通过改进代码也可以用作回归.所谓支持向量就是距离分隔面最近的向量.支持向量机就是要确保这些支持向量距离超平面尽可能的远以保证模型具有相当的泛化能力. 当训练数据线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性可分支持向量机:当训练数据近似线性可分时,通过软间隔最大化,也学习一个线性分类器,即线性支持向量机:当训练数据线性不可分时,通过使用核技巧,将低维度的非线性问题转化为高

''' Created on 2017年5月21日 @author: weizhen ''' #Tensorflow的另外一个高层封装TFLearn(集成在tf.contrib.learn里)对训练Tensorflow模型进行了一些封装 #使其更便于使用. #使用TFLearn实现分类问题 #为了方便数据处理,本程序使用了sklearn工具包, #更多信息可以参考http://scikit-learn.org from sklearn import model_selection from sk

前言 本篇我会使用scikit-learn这个开源机器学习库来对iris数据集进行分类练习. 我将分别使用两种不同的scikit-learn内置算法--Decision Tree(决策树)和kNN(邻近算法),随后我也会尝试自己实现kNN算法.目前为止,我还是在机器学习的入门阶段,文章中暂不详细解释算法原理,如果想了解细节信息可自行搜索. 代码分解 读取数据集 scikit-learn中预制了很多经典数据集,非常方便我们自己练习用.使用方式也很容易: # 引入datasets from skle

本次主要围绕Iris数据集进行一个简单的数据分析, 另外在数据的可视化部分进行了重点介绍. 环境 win8, python3.7, jupyter notebook 目录 1. 项目背景 2. 数据概览 3. 特征工程 4. 构建模型 正文 1. 项目背景 鸢尾属(拉丁学名:Iris L.), 单子叶植物纲, 鸢尾科多年生草本植物, 开的花大而美丽, 观赏价值很高. 鸢尾属约300种, Iris数据集中包含了其中的三种: 山鸢尾(Setosa),  杂色鸢尾(Versicolour), 维吉尼亚

代码多来自<Introduction to Machine Learning with Python>. 该文集主要是自己的一个阅读笔记以及一些小思考,小总结. 前言 在开始进行模型训练之前,非常有必要了解准备的数据:数据的特征,数据和目标结果之间的关系是什么?而且这可能是机器学习过程中最重要的部分. 在开始使用机器学习实际应用时,有必要先回答下面几个问题: 解决的问题是什么?现在收集的数据能够解决目前的问题吗? 该问题可以转换成机器学习问题吗?如果可以,具体属于哪一类?监督 or 非监督 从

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model,svm from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classfication(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 iris 数据集 iris=datasets.lo

R语言实现分层抽样(Stratified Sampling)以iris数据集为例 1.观察数据集 head(iris) Sampling)以iris数据集为例">  选取数据集中前6个数据,我们可以看出iris数据集一共有5个字段. dim(iris) Sampling)以iris数据集为例">  iris数据集一共有150条数据,5个字段 summary(iris) Sampling)以iris数据集为例">  观察各个变量的内容,可以看出前四个变量(Se

用CNN及MLP等方法识别minist数据集 2017年02月13日 21:13:09 hnsywangxin 阅读数:1124更多 个人分类: 深度学习.keras.tensorflow.cnn   前几天用CNN识别手写数字集,后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP,准确率只有98.19%,然后不断改进,现在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 =

返回目录 本篇文章可以说是第六回 Microsoft.Practices.EnterpriseLibrary.Caching实现基于方法签名的数据集缓存(可控更新,WEB端数据缓存)的续篇,事实上,有EnterpriseLibrary.Caching也只是实现缓存持久化的一种方式,而Redis做为成熟的分布式存储中间件来说,实现这个数据集缓存功能显得更加得心应手,也更加满足大型网站的设计规则.(在多web服务器时(web端实现负载均衡,反向代理),EnterpriseLibrary.Cachin

返回目录 上一讲主要是说如何将数据集存储到redis服务器里,而今天主要说的是缓存里的键名,我们习惯叫它key. redis或者其它缓存组件实现的存储机制里,它将很多方法对应的数据集存储在一个公共的空间里,这个空间足够大,当然它也是共享的,没有具体的分区,也就是说,如果你的key重复了,那这事就有点坏味道了,对于一个项目肯定没什么问题,只要做到方法名不相同就可以,但是,如果是多个项目共享一个缓存服务器(缓存中间件,这是很正常的,没有什么公司一个项目对应一个缓存服务器,没必要,当你的项目足够大时,

上节提及如何使用IDatasetContainer2接口访问到网络数据集,上例可以封装为一个方法. 这节就使用IDatasetContainer2接口(Geodatabase类库)的CreateDataset()方法创建网络数据集. 涉及到的接口(全在Geodatabase类库中) IDatasetContainer2.IDataset.INetworkDataset.IDEDataset.IDENetworkDataset4(重点) 涉及到的枚举类型(全在Geodatabase类库中) esr

我看CSDN下载的iris数据集都需要币,我愿意免费共享,希望下载后的朋友们给我留个言 分享iris数据集(供学习使用): 链接: https://pan.baidu.com/s/1Knsp7zn-CGkPs8k-akpiww 密码: ejnw ( 1.有header:2.有.csv和.txt两种格式)

用pytorch进行文本分类,数据集为keras内置的imdb影评数据(二分类),代码包含六个部分(详见代码) 使用环境: pytorch:1.1.0 cuda:10.0 gpu:RTX2070 (1)导入相应的库.定义常量以及加载imdb数据 (2)使用DataLoader加载数据 (3)定义LSTM模型用于文本二分类 (4)定义训练函数和测试函数 (5)开始模型的训练(并保存最优模型权重),训练较快,2min左右 (6)加载模型权重并测试

解题方法分类 1. 滑动窗口. 2. 双指针. 3. 快慢指针. 4. 区间合并. 5. 循环排序. 6. 原地反转链表. 7. 树上的BFS. 8. 树上的DFS. 9. 双堆. 10. 子集. 11. 变种二分. 12. 最大前K个元素. 13. K-路归并. 14. 拓扑排序. 1. 滑动窗口. 2. 双指针. 3. 快慢指针. 4. 区间合并. 5. 循环排序. 6. 原地反转链表. 7. 树上的BFS. 8. 树上的DFS. 9. 双堆. 10. 子集. 11. 变种二分. 12. 最

iris数据集预测(对比随机森林和逻辑回归算法) 随机森林 library(randomForest) #挑选响应变量 index <- subset(iris,Species != "setosa")ir <- droplevels(index) set.seed(1) ind<-sample(2,nrow(ir),replace=TRUE,prob=c(0.7,0.3)) train<-ir[ind==1,] test<-ir[ind==2,] rf&

利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 1.训练词向量 数据预处理参考利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) ,现在我们有了分词后的train_jieba.txt和test_jieba.txt,看一下部分内容: fenci_path = '/content/drive/My Drive/NLP/dataset/Fudan/train_jieba.txt' with open(fenci_path,'r',encoding='

利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用RNN进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 上一节我们利用了RNN(GRU)对中文文本进行了分类,本节我们将继续使用CNN对中文文本进行分类. 数据处理还是没有变,只是换了个模型,代码如下: # coding: utf-8 from __future__ import print_function import os import sys import time from datetime import time

IPC 方法分类 进程间通信 shell out 被调用程序在执行完毕之前接管用户的键盘和显示,退出后,调用程序重新控制键盘和显示并继续运行. 专门程序通常有文件系统与父进程进行通信,方法是在指定位置读取或修改文件: 编辑器或邮件器的shellout就是这样工作的. 管道.重定向和过滤器 管道 单向 通常有两个I/O数据流可用:标准输入和标准输出. Unix shell 支持重定向操作 ls > foo 把ls命令的输出写入到foo文件内. wc < foo 将foo内容作为wc文件的输入.

基本流程: 1.计算测试实例到所有训练集实例的距离: 2.对所有的距离进行排序,找到k个最近的邻居: 3.对k个近邻对应的结果进行合并,再排序,返回出现次数最多的那个结果. 交叉验证: 对每一个k,使用验证集计算,记录k对应的错误次数,取错误数最小的k # -*- coding: utf-8 -*- import os import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import math import operator #按照8:2的比例

作者有话说 最近学习了一下BP神经网络,写篇随笔记录一下得到的一些结果和代码,该随笔会比较简略,对一些简单的细节不加以说明. 目录 BP算法简要推导 应用实例 PYTHON代码 BP算法简要推导 该部分用一个$2\times3\times 2\times1$的神经网络为例简要说明BP算法的步骤. 向前计算输出 反向传播误差  权重更新  应用实例 鸢尾花数据集一共有150个样本,分为3个类别,每个样本有4个特征,(数据集链接:http://archive.ics.uci.edu/ml/datas