import numpy as np from sklearn import svm X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]]) y = np.array([1, 1, 2, 2]) clt = svm.SVC(probability = True) clt.fit(X, y) print clt.predict([[-0.8, -1]]) print clt.predict_proba([[-0.8, -1]])

秒懂机器学习---分类回归树CART 一.总结 一句话总结: 用决策树来模拟分类和预测,那些人还真是聪明:其实也还好吧,都精通的话想一想,混一混就好了 用决策树模拟分类和预测的过程:就是对集合进行归类的过程(归类自然也就给出了预测,因为某类的结果一般是一样的) 1.CART( Classification And Regression Tree)算法是什么? 分类回归树算法 决策树的一种实现 2.CART( Classification And Regression Tree)算法的实质是什么?

也许大家有时候会遇到需要将把数据库中的某张表的数据按照该表的某个字段分类输出,比如一张数据表area如下 我们需要将里面的area按照serialize字段进行分类输出,比如这种形式: areas          serialize 阿蓝色,艾沙云      A 重庆森林,传承家园  C 红军楼小区,海员新村 H ......... 要以这种形式放映出来,于是可以这样做,使用mysql中的group_concat() .group by(点击)实现, select serialize,grou

Naive Bayes-朴素贝叶斯 Bayes' theorem(贝叶斯法则) 在概率论和统计学中,Bayes' theorem(贝叶斯法则)根据事件的先验知识描述事件的概率.贝叶斯法则表达式如下所示 P(A|B) – 在事件B下事件A发生的条件概率 P(B|A) – 在事件A下事件B发生的条件概率 P(A), P(B) – 独立事件A和独立事件B的边缘概率 顺便提一下,上式中的分母P(B)可以根据全概率公式分解为: Bayesian inferenc(贝叶斯推断) 贝叶斯定理的许多应用之一就是

机器学习的定义 Arthur Samuel给出的定义,Field of Study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.(在不直接针对问题进行编程的情况下,赋予计算机学习能力的一个研究领域) Tom Mitchell给出的定义,A computer program is said to learn from experience E with respect to some t

分类问题 分类问题是人工智能领域中最常见的一类问题之一,掌握合适的评价指标,对模型进行恰当的评价,是至关重要的. 同样地,分割问题是像素级别的分类,除了mAcc.mIoU之外,也可以采用分类问题的一些指标来评价. 本文对分类问题的常见评价指标进行介绍,并附上利用sklearn库的python实现. 将从以下三个方面分别介绍: 常用评价指标 混淆矩阵绘制及评价指标计算 ROC曲线绘制及AUC计算 1. 常用评价指标 混淆矩阵(confusion matrix) 一般用来描述一个分类器分类的准确程度

开篇介绍 比如有这样的一个需求,旧的一个业务系统通常将产出的文件输出到同一个指定的目录下的不同子目录,输出的文件类型有 XML,EXCEL, TXT 这些不同后缀的文件.现在需要在 SSIS 中将它们分类整理到不同的文件夹下,比如 XML 的全部拷贝到 A 文件夹, EXCEL 全部拷贝到 B 文件夹. 案例分析 其实文件操作在 C# 中直接编程可能更好解决,不需要特别多的代码就可以完成这个拷贝的任务.SSIS 中比 C# 编程优势的地方可以体现在 SSIS 可以直接解析文件并作为数据源输出到指

监督学习下的分类模型,主要运用sklearn实践 kNN分类器 决策树 朴素贝叶斯 实战一:预测股市涨跌 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Aug 28 15:42:55 2017 @author: Administrator """ # unit4 classify #数据介绍: #网易财经上获得的上证指数的历史数据,爬取了20年的上证指数数据. #实验目的: #根据给出当前时间前150天的历

一个log4j的问题也是折磨了我两天了. 终于算是实现了个符合需求的小demo.然而,我必须吧log4j搞定,这个乐塞. 需求描述: 用xml配置文件,将debug.info.warn.error分类且单独放各自相应的日志文件中. 实现: xml文件: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE log4j:configuration SYSTEM "log4j.dtd"&

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-

在介绍ROC曲线之前,先说说混淆矩阵及两个公式,因为这是ROC曲线计算的基础. 1.混淆矩阵的例子(是否点击广告): 说明: TP:预测的结果跟实际结果一致,都点击了广告. FP:预测结果点击了,但是真实情况是未点击. FN:预测结果没有点击,但是真实情况是点击了. TN:预测结果没有点击,真实情况也是没有点击. 2.两个公式: 1)真正率: TPR=TP/(TP+FN) 2)假正率 FPR=FP/(FP+TN) 3.ROC曲线就是真正率随假正率的变化情况.下面用一段代码展示一下(sklearn

下面简单列举几种常用的推荐系统评测指标: 1.准确率与召回率(Precision & Recall) 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量.其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率:召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率. 一般来说,Precision就是检索出来的条目(比如:文档.网页等)有多少是准确的,Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了. 正确率.召回

import org.apache.hadoop.io.Text; import java.io.IOException;import java.util.Iterator;import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Configured;import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;impor

应用场景: 比如我们系统有5个任务,每个任务都是独立的流程,按照传统的方式这些流程的数据会输出到一起,这无疑给我们排查问题增加了难度,因为我们需要的是每一个任务一个独立的输出文件,比如任务A输出到log/a/log.log,任务B输出到log/b/log.log. 上面提到了场景,下面说几个log4net的概念 Repository:存储库,表示一个日志记录全局对象,我们可以理解为平时使用的一个xml配置文件映射出来就是一个存储库 Logger:日志记录器,一个存储库下面有多个日志记录器,日志记

一.概念 KNN主要用来解决分类问题,是监督分类算法,它通过判断最近K个点的类别来决定自身类别,所以K值对结果影响很大,虽然它实现比较简单,但在目标数据集比例分配不平衡时,会造成结果的不准确.而且KNN对资源开销较大. 二.计算 通过K近邻进行计算,需要: 1.加载打标好的数据集,然后设定一个K值: 2.计算预测对象与打标对象的欧式距离, 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式: 二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: 三维空间两点a(x1

No.1. 通常情况下,直接将训练得到的模型应用于真实环境中,可能会存在很多问题 No.2. 比较好的解决方法是,将原始数据中的大部分用于训练数据,而留出少部分数据用于测试,即,将数据集切分成训练数据集和测试数据集两部分,先通过训练数据集得到一个模型,然后通过测试数据集来检验模型的性能是否满足我们的要求,根据测试结果的好坏判断模型是否需要进行改进和优化 No.3. 我们通过鸢尾花数据集来测试kNN算法的分类准确性,首先是数据准备工作 No.4. 我们可以将上述过程封装到函数中 No.5. 调用我

此appender有顺序,最好不要乱调顺序,输出日志如下: drwxr-xr-x 2 root root 4096 Dec 3 00:00 2019-12-02drwxr-xr-x 2 root root 4096 Dec 4 13:48 2019-12-03drwxr-xr-x 2 root root 4096 Dec 5 09:55 2019-12-04 -rw-r--r-- 1 root root 29712 Dec 5 10:16 error.log-rw-r--r-- 1 root r

http://www.ijrter.com/papers/volume-2/issue-4/dns-tunneling-detection.pdf <DNS Tunneling Detection>In this paper we have presented a method of the DNS tunneling detection based on the clustering of the DNS traffic images.检测手段也分为两种:DNS packet analysi

Simonyan, Karen, and Andrew Zisserman. "Very deep convolutional networks for large-scale image recognition." arXiv preprint arXiv:1409.1556 (2014). pdf (VGGNet,Neural Networks become very deep!) VGGNet,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google De

VGGNet,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司一起研发,深度卷积神经网络.VGGNet反复堆叠3x3小型卷积核和2x2最大池化层,成功构筑16~19层深卷积神经网络.比state-of-the-art网络结构,错误率幅下降,取得ILSVRC 2014比赛分类第2名和定位第1名.拓展性强,迁移其他图片数据泛化性好.结构简洁,整个网络都用同样大小卷积核尺寸和最大池化尺寸.VGGNet训练后模型参数官方开源,domain speci

Matconvnet 的一些记录 Example code from ADNet: Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning [Paper] GitHub:https://github.com/hellbell/ADNet 1. 加载一个模型,然后去掉某些层,,如将 Conv + fc 改为 全卷机的(only Conv): function [net, net_conv, net_