1.线性可分 对于一个数据集: 如果存在一个超平面X能够将D中的正负样本精确地划分到S的两侧,超平面如下: 那么数据集D就是线性可分的,否则,不可分. w称为法向量,决定了超平面的方向:b为位移量,决定了超平面与原点的距离. 样本空间中的任意点x到超平面X的距离(不太熟悉的可以复习高数中空间几何那一章的内容)可以写为: 使得下面两式成立的训练样本称为支持向量: 两个异类支持向量(一个等于+1,一个等于-1)到超平面的距离之和为: 它称之为“间隔” 想找到最大间隔的划分超平面,就是使最大: 等价于

iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集,英文全称是Anderson’s Iris data set.iris包含150个样本,对应数据集的每行数据.每行数据包含每个样本的四个特征和样本的类别信息,所以iris数据集是一个150行5列的二维表.通俗地说,iris数据集是用来给花做分类的数据集,每个样本包含了花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度四个特征(前4列),我们需要建立一个分类器,分类器可以通过样本的四个特征来判断样本属于山鸢尾.变色鸢尾还是维吉尼亚鸢尾(这三个名词都是花的品种). 数

本博客只用于学习,如果有错误的地方,恳请指正,如需转载请注明出处. 看机器学习也是有一段时间了,这两天终于勇敢地踏出了第一步,实现了HOG+SVM对图片分类,具体代码可以在github上下载,https://github.com/subicWang/HOG-SVM-classifer.大家都说HOG+SVM是在行人检测中很合拍的一对.至于为啥,我也讲不清楚.我猜想这么合拍的一对应用在图片分类上效果应该也不错吧,事实证明确实还行,速度挺快,分类正确率还行.我用的数据集是http://www.cs.

一. 前言 由于最近有一个邮件分类的工作需要完成,研究了一下基于SVM的垃圾邮件分类模型.参照这位作者的思路(https://blog.csdn.net/qq_40186809/article/details/88354825),使用trec06c这个公开的垃圾邮件语料库(https://plg.uwaterloo.ca/~gvcormac/treccorpus06/)作为数据进行建模.并对代码进行优化,提升训练速度. 工作过程如下: 1,数据预处理,提取每一封邮件的内容,进行分词,数据清洗.

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的SVM 代码如下: # !/usr/bin/env python # encoding: utf-8 __author__ = 'Xiaolin Shen' from sklearn import svm import numpy as np from sklearn import model_selection import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from m

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的NaiveBayes 代码如下: # !/usr/bin/env python # encoding: utf-8 __author__ = 'Xiaolin Shen' from sklearn.naive_bayes import GaussianNB,BernoulliNB import numpy as np import pandas as pd from sklearn import preprocessing from sk

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的LogisticRegression 一. 逻辑回归 逻辑回归(Logistic Regression)是用于处理因变量为分类变量的回归问题,常见的是二分类或二项分布问题,也可以处理多分类问题,它实际上是属于一种分类方法. 概率p与因变量往往是非线性的,为了解决该类问题,我们引入了logit变换,使得logit(p)与自变量之  间存在线性相关的关系,逻辑回归模型定义如下: 1 #Sigmoid曲线: 2 import matplotli

详细代码已上传到github: click me Abstract:    Sentiment classification is the process of analyzing and reasoning the sentimental subjective text, that is, analyzing the attitude of the speaker and inferring the sentiment category it contains. Traditional mac

基于SVM的字母验证码识别 摘要 本文研究的问题是包含数字和字母的字符验证码的识别.我们采用的是传统的字符分割识别方法,首先将图像中的字符分割出来,然后再对单字符进行识别.首先通过图像的初步去噪.滤波.形态学操作等一系列预处理过程,我们能够将图像中的噪点去除掉.为了将字符分割开来,我们利用Kmeans聚类算法对图像中的像素点聚成五类,分别代表五个字符,结果表明Kmeans算法的聚类准确度能够达到99.2%.对字符分割完成之后,我们采用支持向量机的算法对字符进行识别,通过调节参数能够使得准确率达到

基于Spark Mllib的文本分类 文本分类是一个典型的机器学习问题,其主要目标是通过对已有语料库文本数据训练得到分类模型,进而对新文本进行类别标签的预测.这在很多领域都有现实的应用场景,如新闻网站的新闻自动分类,垃圾邮件检测,非法信息过滤等.本文将通过训练一个手机短信样本数据集来实现新数据样本的分类,进而检测其是否为垃圾消息,基本步骤是:首先将文本句子转化成单词数组,进而使用 Word2Vec 工具将单词数组转化成一个 K 维向量,最后通过训练 K 维向量样本数据得到一个前馈神经网络模型,以

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 首先很感觉这篇文章的作者,将这篇文章写的这么好.我呢,也是拿来学习,觉得太好,所以忍不住就进行了转载. 因为我个人现在手上也有个验证码识别的项目,只是难度高一些,不过看完后觉得收获不少. 这个后面可以优化,cnn(卷积神经网络),能处理的更好. 1   摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于

SVM是Support Vector Machine的缩写,中文叫支持向量机,通过它可以对样本数据进行分类.以股票为例,SVM能根据若干特征样本数据,把待预测的目标结果划分成“涨”和”跌”两种,从而实现预测股票涨跌的效果. 1 通过简单案例了解SVM的分类作用 在Sklearn库里,封装了SVM分类的相关方法,也就是说,我们无需了解其中复杂的算法,即可用它实现基于SVM的分类.通过如下SimpleSVMDemo.py案例,我们来看下通过SVM库实现分类的做法,以及相关方法的调用方式. 1 #!/

[面试思路拓展] 对时间序列进行预测的方法有很多, 但如果只有几周的数据,而没有很多线性的趋势.各种实际的背景该如何去预测时间序列? 或许可以尝试下利用SVM去预测时间序列,那么如何提取预测的特征呢? 传统的做法是提取1.2.3.4.5.7.9.13个单位时间的数据作为特征进行预测: 举个例子进行分析,比如每天都有口香糖的销量,那么如何通过几周的数据预测明天的数据, 就可以选择前1.2.3.4.5.7.14天的数据作为特征,从而预测明天的数据, 通过构建特征,再选择核函数进行预测,其中调参的参数

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

单向LSTM笔记, LSTM做minist数据集分类 先介绍下torch.nn.LSTM()这个API 1.input_size: 每一个时步(time_step)输入到lstm单元的维度.(实际输入的数据size为[batch_size, input_size]) 2. hidden_size: 确定了隐含状态hidden_state的维度. 可以简单的看成: 构造了一个权重, 隐含状态 3 . num_layers: 叠加的层数.如图所示num_layers为 3 4. batch_firs

一.二次代价函数 1. 形式: 其中,C为代价函数,X表示样本,Y表示实际值,a表示输出值,n为样本总数 2. 利用梯度下降法调整权值参数大小,推导过程如下图所示: 根据结果可得,权重w和偏置b的梯度跟激活函数的梯度成正比(即激活函数的梯度越大,w和b的大小调整的越快,训练速度也越快) 3. 激活函数是sigmoid函数时,二次代价函数调整参数过程分析 理想调整参数状态:距离目标点远时,梯度大,参数调整较快:距离目标点近时,梯度小,参数调整较慢.如果我的目标点是调整到M点,从A点==>B点的调整

网络安全领域中基于PCAP流量的数据集 MAWI Working Group Traffic Archive URL:http://mawi.wide.ad.jp/mawi/ CIC dataset Canadian Institute for Cybersecurity datasets are used around the world by universities, private industry and independent researchers. URL:https://www

转自:http://blog.csdn.net/wh_springer/article/details/51842496 近十年来,随着Hadoop生态系统的不断完善,Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一.   1  Hive基本原理 Hadoop是一个流行的开源框架,用来存储和处理商用硬件上的大规模数据集.对于HDFS上的海量日志而言,编写Mapreduce程序代码对于类似数据仓库的需求来说总是显得相对于难以维护和重用,Hive作为一种基于Hadoop的数据仓库解决方案应运而生,并得

基于Docker搭建大数据集群(六)Hive搭建 前言 之前搭建的都是1.x版本,这次搭建的是hive3.1.2版本的..还是有一点细节不一样的 Hive现在解析引擎可以选择spark,我是用spark做解析引擎的,存储还是用的HDFS 我是在docker里面搭建的集群,所以都是基于docker操作的 一.安装包准备 Hive官网下载 微云下载 | 在 tar 目录下 二.版本兼容 我使用的相关软件版本 Hadoop ~ 2.7.7 Spark ~ 2.4.4 JDK ~ 1.8.0_221 S

基于Docker搭建大数据集群(七)Hbase搭建 一.安装包准备 Hbase官网下载 微云下载 | 在 tar 目录下 二.版本兼容 三.角色分配 节点 Master Regionserver cluster-master yes no cluster-slave1 backup yes cluster-slave2 no yes cluster-slave3 no yes 四.配置修改 hbase-env.sh export JAVA_HOME=/opt/jdk/jdk1.8.0_221 h

本篇文章是基于Docker搭建大数据集群系列的开篇之作 主要内容 docker搭建 docker部署CentOS 容器免密钥通信 容器保存成镜像 docker镜像发布 环境 Linux 7.6 一.Docker安装 安装工具包 bash yum install -y yum-utils #安装工具包,缺少这些依赖将无法完成 设置远程仓库 bash yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/dock