(简单介绍一下支持向量机,详细介绍尤其是算法过程可以查阅其他资) 在机器学习领域,支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别.分类(异常值检测)以及回归分析. 其具有以下特征: (1)SVM可以表示为凸优化问题,因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值.而其他分类方法都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空间,这种方法一般只能获得局部最优解. (2) SVM通过最大化决策边界的边缘来实现控制模型的能力.尽管如此,用户必须

前言 最近写了一个小小的检测程序,python写起来只需要短短一百行,可是打包起来就没有C那么容易了.下面记录一下我艰难的"打包"过程. 方法一:py2exe py2exe是一种经典的方法,为什么说他经典呢?因为这玩意取了个这么好听的名字,但是只支持到python3.4,你这让我们这种紧跟时代潮流的弄潮儿怎么打包? 好吧,放弃. 方法二:pyinstaller 这是一个看起来比较靠谱的方法,只需要用pip安装,然后在命令窗里面一通操作就可以了.在这里,我参考了另一位老哥的博客(http

至少很长一段时间内,我个人用的一直是pycharm,也感觉挺好用的,也没啥大毛病 但是pycharm确实有点笨重,啥功能都有,但是有很多可能这辈子我也不会用到,并且pycharm打开的速度确实不敢恭维,即使固态硬盘也只能快了那么一丢丢.所以就尝试了很多IDE工具,最终选择了Sublime我也相信,通过我的介绍,你也会爱上它的. 首先其他语言有的sublime也必须得有,并且更好用,主要有: 集成代码分析 代码的自动补全 git功能的集成 Sublime command-line 工具 不过上述的

一.决策树 决策树是用于分类和预测的主要技术之一,决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法,它着眼于从一组无次序.无规则的实例中 推理出以决策树表示的分类规则.构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系,用它来预测将来未知类别的记录的类别.它采用自顶向下的递归方式,在决策树的 内部节点进行属性的比较,并根据不同属性值判断从该节点向下的分支,在决策树的叶节点得到结论. 主要的决策树算法有ID3.C4.5(C5.0).CART.PUBLIC.SLIQ和SPRINT算法等.它们在选择测试属性采用的技术.生

实验设备与软件环境 硬件环境:内存ddr3 4G及以上的x86架构主机一部 系统环境:windows 软件环境:Anaconda2(64位),python3.5,jupyter 内核版本:window10.0 实验内容和原理 (1)实验内容: 使用k近邻算法改进约会网站的配对效果.海伦使用约会网址寻找适合自己的约会对象,约会网站会推荐不同的人选.她将曾经交往过的的人总结为三种类型:不喜欢的人.魅力一般的人.极具魅力的人.尽管发现了这些规律,但依然无法将约会网站提供的人归入恰当的分类.使用KNN算

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 上一篇介绍了 SVM 的原理和一些基本概念,本篇来介绍如何用 SVM 处理实际问题. 1,SVM 的实现 SVM 算法即可以处理分类问题,也可以处理回归问题. sklearn 库的 svm 包中实现了下面四种 SVM 算法: LinearSVC:用于处理线性分类问题. SVC:用于处理非线性分类问题. LinearSVR:用于处理线性回归问题. SVR:用于处理非线性回归问题. LinearSVC/R 中默

首先,说下多类分类和多标签分类的区别 多标签分类:一个样本可以属于多个类别(或标签),不同类之间是有关联的,比如一个文本被被划分成“人物”和“体育人物”两个标签.很显然这两个标签不是互斥的,而是有关联的: 多类分类:一个样本属于且只属于多个分类中的一个,一个样本只能属于一个类,不同类之间是互斥的,比如一个文本只能被划分成“人物”,或者被划分成“文化”,而不能同时被划分成“人物”和“文化”,“文化”和“人物”这两个分类就是互斥的 那么,如何用softmax和sigmoid来做多类分类和多标签分类呢

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21932911?refer=baina 参考:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/05/02/basic-of-svm.html http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 SVM(支持向量机)主要用于分类问题,主要的应用场景有字符识别.面部识别.行人检测.文本分类等领域. 通常SVM用于二元分类问题,对于多

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习笔记,这次是第7章 - 利用AdaBoost元算法提高分类性能. 核心思想 在使用某个特定的算法是,有时会发现生成的算法\(f(x)\)的错误率比较高,只使用这个算法达不到要求. 这时\(f(x)\)就是一个弱算法. 在以前学习算法的过程中,我们认识到算法的参数很重要,所以把公式改写成这样: \[ f(x,arguments) \\ where \\ \qquad x \text{ : calculated

算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification) 0.写在前面的话 我个人一直很喜欢算法一类的东西,在我看来算法是人类智慧的精华,其中蕴含着无与伦比的美感.而每次将学过的算法应用到实际中,并解决了实际问题后,那种快感更是我在其它地方体会不到的. 一直想写关于算法的博文,也曾写过零散的两篇,但也许是相比于工程性文章来说太小众,并没有引起大家的兴趣.最近面临毕业找工作,为了能给自己增加筹码,决定再次复习算法方面的知识,我决定趁这个机会,写一系列关于

算法第四版jar包下载地址:https://algs4.cs.princeton.edu/code/

不多说,直接上干货! 前言   其实啊,无论你是初学者还是具备了有一定spark编程经验,都需要对spark源码足够重视起来. 本人,肺腑之己见,想要成为大数据的大牛和顶尖专家,多结合源码和操练编程. 好一段时间之前,写过这篇博客 使用 IntelliJ IDEA 导入 Spark 最新源码及编译 Spark 源代码(博主强烈推荐) 最近开始进行更新,希望能帮助到开发的你. 下载源码 去github官网 下载   spark最新源码下载并导入到开发环境下助推高质量代码(Scala IDEA fo

一.概述 最近邻规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法 由Cover 和Hart在1968年提出了最初的邻近算法, 这是一个分类(classification)算法 输入基于实例的学习(instance-based learning), 懒惰学习(lazy learning) 二.原理 在一个样本数据集合, 也称作训练样本集, 并且样本集中每个数据都存在标签, 即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后, 将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征

k-近邻算法根据特征比较,然后提取样本集中特征最相似数据(最邻近)的分类标签.那么,如何进行比较呢? 怎么判断红色圆点标记的电影所属的类别呢? 如下图所示. 答:距离度量.这个电影分类的例子有2个特征,也就是在2维实数向量空间,可以使用两点距离公式计算距离,如图所示. k-近邻算法步骤如下: 1.计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离: 2.按照距离递增次序排序: 3.选取与当前点距离最小的k个点: 4.确定前k个点所在类别的出现频率: 5.返回前k个点所出现频率最高的类别作为当前点的预测分

Anaconda包管理工具 / Anaconda Package Management Tools Anaconda is the world’s most popular Python data science platform Anaconda的包管工具使得用户可以针对不同的项目进行特定的环境建立,并且切换十分方便,大大提升了各种安装环境的管理效率. 1 Anaconda安装 / Anaconda Install Anaconda的安装十分的简单,直接在官网下载对应版本的安装包即可,安装时自

不多说,直接上干货! jdk1.8 源码, Linux的同学可以用的上. 由于源码JDK是前版本的超集, 所以1.4, 1.5, 1.6, 1.7都可以用的上.     其实大家安装的jdk路径下,这里面是已经有的.只是有些人安装下来之后,删除了.                   前言:这件事情的重要性不言而喻,对于学习和观摩优秀的代码非常的有用,我喜欢想看什么代码都能 Ctrl+鼠标一点 就能够看到,不过这个不常操作,在这里小记一笔,以备后用.(完全是傻瓜式的记录,就是怕自己还需要来回的找

[TOC] 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ k近邻算法(鸢尾花分类) 一.导入模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from matplotlib.font_manager import Fon

原文地址: https://www.cnblogs.com/steven-yang/p/5686473.html ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 前言 最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”,这是我的学习笔记,这次是第7章 - 利用AdaBoost元算法提高分类性能. 这个思路称之

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

一个好用的快速安装lnmp环境包lnmp1-6 地址:https://lnmp.org/tag/lnmp1-6/

一.前言 半年前,偶然在视频号刷到某机构正在直播讲解Playwright框架的使用,就看了一会,感觉还不错,便被种草,就想着自己有时间也可以自己学一下,这一想着就半年多过去了. 读到这,你可能就去百度这东西到底是干啥用的? 细心的同学,可能会发现,关于Playwright基于Python语言的博文真的是一搜一大把,相对而言Java却少得可怜. 这不最近又看到某号主,一直在更新关于Playwright基于Python语言的文章,这又再次勾起了我的学习欲望. 要做就做和比人不一样的,那我就写个关于J