一.Hard Voting 与 Soft Voting 的对比 1)使用方式 voting = 'hard':表示最终决策方式为 Hard Voting Classifier: voting = 'soft':表示最终决策方式为 Soft Voting Classifier: 2)思想 Hard Voting Classifier:根据少数服从多数来定最终结果: Soft Voting Classifier:将所有模型预测样本为某一类别的概率的平均值作为标准,概率最高的对应的类型为最终的预测结果

经典分类CNN模型系列其五:Inception v2与Inception v3 介绍 Inception v2与Inception v3被作者放在了一篇paper里面,因此我们也作为一篇blog来对其讲解. Google家的Inception系列模型提出的初衷主要为了解决CNN分类模型的两个问题,其一是如何使得网络深度增加的同时能使得模型的分类性能随着增加,而非像简单的VGG网络那样达到一定深度后就陷入了性能饱和的困境(Resnet针对的也是此一问题):其二则是如何在保证分类网络分类准确率提升或

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import neighbors, datasets from sklearn.model_selection import train_test_split def load_classification_data(): # 使用 scikit-learn 自带的手写识别数据集 Digit Dataset digits=datasets.load_digits() X

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

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文本情感分类: 文本情感分类(一):传统模型 摘自:http://spaces.ac.cn/index.php/archives/3360/ 测试句子:工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作 分词工具 测试结果 结巴中文分词 工信处/ 女干事/ 每月/ 经过/ 下属/ 科室/ 都/ 要/ 亲口/ 交代/ 24/ 口/ 交换机/ 等/ 技术性/ 器件/ 的/ 安装/ 工作 中科院分词 工/n 信/n 处女/n 干事/n 每月/r 经过/p 下属/v 科室/n 都

文本提取特征常用的模型有:1.Bag-of-words:最原始的特征集,一个单词/分词就是一个特征.往往一个数据集就会有上万个特征:有一些简单的指标可以帮助筛选掉一些对分类没帮助的词语,例如去停词,计算互信息熵等等,但不管怎么训练,特征维度都很大,每个特征的信息量太小:2.统计特征:包括Term frequency(TF) , Inverse document frequency(IDF), 以及合并起来的TF-IDF.这种语言模型主要是用词汇的统计特征来作为特征集,每个特征都能够说得出物理意义

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier,DecisionTreeRegressor def load_data(): ''' 加载用于分类问题的数据集.数据集采用 scikit-

matlab2016版本无法兼容matlab2018版本Classification Learner创建的分类器 在java环境下,使用matlab2016版本调用matlab2018版本Classification Learner创建的分类器,步骤如下: 保持matlab java版本与系统版本一致,eclipse版本可不一致 1. 提取模型:使用显式函数调用模型(类似MATLAB Coder方式,因为java不支持函数句柄) saveCompactModel(trainedModel.Cla

原始的github可以参考这里: https://github.com/FudanNLP/nlpcc2017_news_headline_categorization 我的经验文章可以参考这里: https://www.cnblogs.com/charlesblc/p/8204587.html

前面我们说过二分类Logistic回归模型,但分类变量并不只是二分类一种,还有多分类,本次我们介绍当因变量为多分类时的Logistic回归模型. 多分类Logistic回归模型又分为有序多分类Logistic回归模型和无序多分类Logistic回归模型 一.有序多分类Logistic回归模型 有序多分类Logistic回归模型拟合的基本方法是拟合因变量水平数-1个Logistic回归模型,也称为累积多分类Logit模型,实际上就是将因变量依次分割成两个等级,对这两个等级建立二分类Logistic

小书匠深度学习 分类方法常用的评估模型好坏的方法. 0.预设问题 假设我现在有一个二分类任务,是分析100封邮件是否是垃圾邮件,其中不是垃圾邮件有65封,是垃圾邮件有35封.模型最终给邮件的结论只有两个:是垃圾邮件与 不是垃圾邮件. 经过自己的努力,自己设计了模型,得到了结果,分类结果如下: 不是垃圾邮件70封(其中真实不是垃圾邮件60封,是垃圾邮件有10封) 是垃圾邮件30封(其中真实是垃圾邮件25封,不是垃圾邮件5封) 现在我们设置,不是垃圾邮件.为正样本,是垃圾邮件为负样本 我们一般使用四

写在前面 文本分类是nlp中一个非常重要的任务,也是非常适合入坑nlp的第一个完整项目.虽然文本分类看似简单,但里面的门道好多好多,作者水平有限,只能将平时用到的方法和trick在此做个记录和分享,希望大家看过都能有所收获,享受编程的乐趣. 第一部分 模型 Bert模型是Google在2018年10月发布的语言表示模型,一经问世在NLP领域横扫了11项任务的最优结果,可谓风头一时无二.有关于Bert中transformer的模型细节,推荐看这篇.在此不做赘述. ​ ​图一:bert分类模型结构

第11章函数 函数提供了一个有力代码复用机制, 并且让你的代码保持简洁和易懂. 它们同样也是EF运行时能利用的数据库层代码.函数有几类: Rowset Functions, 聚合函数, Ranking Functions, 和标量值函数. 函数要么确定,要么不确定.当用一些指定的值调用函数,而函数返回的结果总是一样时,它就是确定的函数.当甚至用同样的一些值调用时,而函数每次返回的结果也可能不一样,它就是不确定的函数. 在前七小节,我们探讨“模型定义”的函数,这些函数允许我们在概念层上创建.这些函

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概

k近邻法是一种基本分类与回归方法.本章只讨论k近邻分类,回归方法将在随后专题中进行. 它可以进行多类分类,分类时根据在样本集合中其k个最近邻点的类别,通过多数表决等方式进行预测,因此不具有显式的学习过程.其本质是利用训练数据集对特征向量空间进行划分,并作为其分类的模型.k值选择.距离度量以及分类决策规则是其三个基本要素. 一.模型: 特征空间中,对每个训练点,距离该点比其他点更近的所有点组成一个区域(单元),每个训练点拥有一个区域(单元),所有训练点的区域(单元)构成对特征空间的一个划分.最近邻

机器学习算法 原理.实现与实践 —— 分类.标注与回归 1. 分类问题 分类问题是监督学习的一个核心问题.在监督学习中,当输出变量$Y$取有限个离散值时,预测问题便成为分类问题. 监督学习从数据中学习一个分类决策函数或分类模型,称为分类器(classifier).分类器对新的输入进行输出的预测,这个过程称为分类. 分类问题包括学习与分类两个过程.在学习的过程中,根据已知的训练样本数据集利用有效的学习方法学习一个分类器:在分类中,利用学习的分类器对新的输入实例进行分类. 对于训练数据集$(x_1,

1.      weka简单介绍 1)  weka是新西兰怀卡托大学WEKA小组用JAVA开发的机器学习/数据挖掘开源软件. 2)  相关资源链接 http://sourceforge.net/projects/weka/files/ http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ 3)  主要特点 集数据预处理.学习算法(分类.回归.聚类.关联分析)和评估方法等为一体的综合性数据挖掘工具 具有交互式可视化界面 提供算法学习比較环境 通过其接口.可实现自己的数据挖掘算法

k近邻模型主要包含三个基本要素:距离度量.k值的选择.分类决策规则 模型: k近邻法中,当训练集.距离度量.k值及分类决策规则确定后,对于一个新的输入实例,它所属的类唯一确定,这相当于根据上述要素将特征空间划分为一些子空间,确定子空间里的每一点所属的类. 距离度量: 特征空间中的两个实例点的距离是两个实例点相似程度的反映,k近邻模型的特征空间一般是n维实数向量空间Rn.使用的距离时欧氏距离,但也可以使用其他的距离,如Lp距离.当p=1时,称为曼哈顿距离,相应点的坐标之差的绝对值.当p=2时,是欧

模型融合 有的时候我们手头可能有了若干个已经训练好的模型,这些模型可能是同样的结构,也可能是不同的结构,训练模型的数据可能是同一批,也可能不同.无论是出于要通过ensemble提升性能的目的,还是要设计特殊作用的网络,在用Caffe做工程时,融合都是一个常见的步骤. 比如考虑下面的场景,我们有两个模型,都是基于resnet-101,分别在两拨数据上训练出来的.我们希望把这两个模型的倒数第二层拿出来,接一个fc层然后训练这个fc层进行融合.那么有两个问题需要解决:1)两个模型中的层的名字都是相同的

一.聚类: 一般步骤: 1.选择合适的变量 2.缩放数据 3.寻找异常点 4.计算距离 5.选择聚类算法 6.采用一种或多种聚类方法 7.确定类的数目 8.获得最终聚类的解决方案 9.结果可视化 10.解读类 11.验证结果 1.层次聚类分析 案例:采用flexclust的营养数据集作为参考 1.基于5种营养标准的27类鱼,禽,肉的相同点和不同点是什么 2.是否有一种办法把这些食物分成若干各类 1.1计算距离 data(nutrient,package = 'flexclust') head(n