Python Scikit-learn *一组简单有效的工具集 *依赖Python的NumPy,SciPy和matplotlib库 *开源 可复用 sklearn库的安装 DOS窗口中输入 pip install ** NumPy(开源科学计算库),SciPy(集成多种数学算法和函数模块)和matplotlib(提供大量绘图工具)库基础上开发的,因此需要先装这些依赖库 安装顺序 SKlearn库中的标准数据集及基本功能 波士顿房价数据集 使用sklearn.datasets.load_bosto

<机器学习实战>kMeans算法(K均值聚类算法) 机器学习中有两类的大问题,一个是分类,一个是聚类.分类是根据一些给定的已知类别标号的样本,训练某种学习机器,使它能够对未知类别的样本进行分类.这属于supervised learning(监督学习).而聚类指事先并不知道任何样本的类别标号,希望通过某种算法来把一组未知类别的样本划分成若干类别,这在机器学习中被称作 unsupervised learning (无监督学习).在本文中,我们关注其中一个比较简单的聚类算法:k-means算法. k

1 概述 两个向量之间的距离(此时向量作为n维坐标系中的点)计算,在数学上称为向量的距离(Distance),也称为样本之间的相似性度量(Similarity Measurement).它反映为某类事物在距离上接近或远离的程度.直觉上,距离越近的就越相似,越容易归为一类:距离越远越不同. 2 常用距离及其python实现 2.1 闵可夫斯基距离(Minkowski Distance) 严格意义上讲,闵可夫斯基距离不是一种距离,而是一组距离的定义.两个n维变量A(x11,x12,...,x1n)与

在机器学习中,选择合适的算法固然重要,但是数据的处理也同样重要.通过对数据的处理,能提高计算效率,提高预测识别精确度等等 以下记录下一些数据处理的方法 一.处理缺失值 对于数据集中有缺失值的,粗暴的方法是直接删除该行或者该列的数据,但是这样不可取.可以通过计算每一列或者每一行的平均值来替代该值. from sklearn.preprocessing import Imputer import pandas as pd df = pd.read_csv(data_dir) imr = Impute

介绍 想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型,并准备好将它交付给客户.但是,你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型? 当然是有的,简而言之,机器学习中损失函数可以解决以上问题. 损失函数是我们喜欢使用的机器学习算法的核心.但大多数初学者和爱好者不清楚如何以及在何处使用它们. 它们并不难理解,反而可以增强你对机器学习算法的理解.那么,什么是损失函数,你如何理解它们的意义? 在本文中,我将讨论机器学习中使用的7种常见损失函数,并解释每种函数的使

(一)KNN依旧是一种监督学习算法 KNN(K Nearest Neighbors,K近邻 )算法是机器学习全部算法中理论最简单.最好理解的.KNN是一种基于实例的学习,通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离,然后选取K(K>=1)个距离近期的邻居进行分类推断(投票法)或者回归.假设K=1.那么新数据被简单分配给其近邻的类.KNN算法算是监督学习还是无监督学习呢?首先来看一下监督学习和无监督学习的定义.对于监督学习.数据都有明白的label(分类针对离散分布,回归针对连续分布),依据机器学习产

Spark机器学习MLlib系列1(for python)--数据类型,向量,分布式矩阵,API 关键词:Local vector,Labeled point,Local matrix,Distributed matrix,RowMatrix,IndexedRowMatrix,CoordinateMatrix,BlockMatrix. 前言:MLlib支持本地向量和存储在单机上的矩阵,当然也支持被存储为RDD的分布式矩阵.一个有监督的机器学习的例子在MLlib里面叫做标签点. 1. 本地向量 一

机器学习中的算法(1)-决策树模型组合之随机森林与GBDT 版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时, 单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有

错误 错误1:An asset is marked as dont save, but is included in the build: unityEditor.HostView:OnGUI() 错误2:Building - Failed to write file: sharedassets0.assetsUnityEditor.HostView:OnGUI() 错误3:Error building Player: Couldn't build player because of unsup

版权声明: 本文由LeftNotEasy所有,发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com.如果转载,请注明出处,在未经作者同意下将本文用于商业用途,将追究其法律责任. 前言: 上次写过一篇关于贝叶斯概率论的数学,最近时间比较紧,coding的任务比较重,不过还是抽空看了一些机器学习的书和视频,其中很推荐两个:一个是stanford的machine learning公开课,在verycd可下载,可惜没有翻译.不过还是可以看.另外一个是prml-pattern recogni

原文:http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41645779 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法,因其英文名为support vector machine,简称SVM.通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. (一)理解SVM基本原理 1,SVM的本质--分类 给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性分类器把这些

转自关于keil中data,idata,xdata,pdata,code的问题 ‍从数据存储类型来说,8051系列有片内.片外程序存储器,片内.片外数据存储器,片内程序存储器还分直接寻址区和间接寻址类型,分别对应code.data.xdata.idata以及根据51系列特点而设定的pdata类型,使用不同的存储器,将使程序执行效率不同,在编写C51程序时,最好指定变量的存储类型,这样将有利于提高程序执行效率(此问题将在后面专门讲述).与ANSI-C稍有不同,它只分SAMLL.COMPACT.LA

1. 偏差与方差 - 机器学习算法泛化性能分析 在一个项目中,我们通过设计和训练得到了一个model,该model的泛化可能很好,也可能不尽如人意,其背后的决定因素是什么呢?或者说我们可以从哪些方面去改进从而使下次得到的model更加令人满意呢? ”偏差-方差分解(bias-variance decomposition)“是解释学习算法泛化能力性能的一种重要工具.偏差-方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解. 假设测试样本为x,yd 为 x 在数据集中的标记(注意,有可能出现噪声使得 y

假设现在有图像数据imgs和对应标签targets.数据维度分别如下 imgs.shape = (num, channel, width, height) targets.shape = (num, class) 因为通常我们需要将数据打散,这样的好处是可以让模型训练更具鲁棒性,那么如何同时打散data和target,而且还需要保持对应顺序不变呢?方法如下 # 得到打乱后的index from random import shuffle index = [i for i in range(len

这篇文章主要介绍了利用Python中的mock库对Python代码进行模拟测试,mock库自从Python3.3依赖成为了Python的内置库,本文也等于介绍了该库的用法,需要的朋友可以参考下    如何不靠耐心测试 通常,我们编写的软件会直接与那些我们称之为“肮脏的”服务交互.通俗地说,服务对我们的应用来说是至关重要的,它们之间的交互是我们设计好的,但这会带来我们不希望的副作用——就是那些在我们自己测试的时候不希望的功能. 比如,可能我们正在写一个社交软件并且想测试一下“发布到Facebook

前两天写了篇文章,给想进程序员这个行当的同学们一点建议,没想到反响这么好,关注和阅读数都上了新高度,有点人生巅峰的感觉呀.今天趁热打铁,聊聊我最喜欢的编程语言——Python. 为什么要说Python 先说说编程语言,这里有一些梗,程序员之间因为使用不同的编程语言一直都存在着很多鄙视链,比如写汇编的鄙视写 C 的,写 C 的鄙视写 C++的,写C++的鄙视 写 C#,写Java 的鄙视前面所有和C相关的程序员,天天写脚本的程序员又一起鄙视 Java 程序员,写静态语言的和写动态语言的相互鄙视,写

从数据存储类型来说,8051系列有片内.片外程序存储器,片内.片外数据存储器,片内程序存储器还分直接寻址区和间接寻址类型,分别对应code.data.xdata.idata以及根据51系列特点而设定的pdata类型,使用不同的存储器,将使程序执行效率不同,在编写C51程序时,最好指定变量的存储类型,这样将有利于提高程序执行效率(此问题将在后面专门讲述).与ANSI-C稍有不同,它只分SAMLL.COMPACT.LARGE模式,各种不同的模式对应不同的实际硬件系统,也将有不同的编译结果. 在51系

规范化(Regularization) 机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项,常用的额外项一般有两种,一般英文称作ℓ1-norm和ℓ2-norm,中文称作L1正则化和L2正则化,或者L1范数和L2范数. L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项.所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制.对于线性回归模型,使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归,使用L2正则化的模型叫做Ridge回归(岭回归).下图是Python中Lasso回归的损失函数,式中加号后面一项α||w

在机器学习中,我们常常会遇到不均衡的数据集.比如癌症数据集中,癌症样本的数量可能远少于非癌症样本的数量:在银行的信用数据集中,按期还款的客户数量可能远大于违约客户的样本数量.   比如非常有名的德国信用数据集,正负样本的分类就不是很均衡:     如果不做任何处理简单地进行训练,那么训练结果中(以SVM为例),大部分好客户(约97%)能被正确地识别为好客户,但是大部分的坏客户(约95%)却会被识别为好客户.这个时候,如果我们仅仅使用accuracy来评价模型,那么银行可能会承受违约带来的巨大损失

原文:Breaking things is easy 译文:机器学习中安全与隐私问题(对抗性攻击) 我是通过Infaraway的那篇博文才发现cleverhans-blog的博客的,这是一个很有意思的议题 ,特此转载到自己的博客保存学习,稍有修改! 一.背景 直到几年前,机器学习算法在许多有意义的任务上都没有很好地发挥作用,比如识别物体或翻译.因此,当机器学习算法没能做正确的事情时,这是规则,而不是例外.今天,机器学习算法已经进入了下一个发展阶段:当呈现自然产生的输入时,它们可以比人类表现得更好

(一)认识回归 回归是统计学中最有力的工具之中的一个. 机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,事实上就是依据类别标签分布类型为离散型.连续性而定义的. 顾名思义.分类算法用于离散型分布预測,如前面讲过的KNN.决策树.朴素贝叶斯.adaboost.SVM.Logistic回归都是分类算法.回归算法用于连续型分布预測.针对的是数值型的样本,使用回归.能够在给定输入的时候预測出一个数值.这是对分类方法的提升,由于这样能够预測连续型数据而不不过离散的类别标签. 回归的目的就是建立一个回归方程