集成学习 集成算法 随机森林(前身是bagging或者随机抽样)(并行算法) 提升算法(Boosting算法) GBDT(迭代决策树) (串行算法) Adaboost (串行算法) Stacking ———————————————————————————————————————————— 集成算法  集成学习的思想是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一个新学习器. 弱分类器(weaklearner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(准确率稍大于百分之50,可以是之前学过的逻辑

C#中Graphics的画图代码[转] 架上图片了你就可以在画板上涂改了啊 我要写多几个字上去string str = "Baidu"; //写什么字?Font font = Font("宋体",30f); //字是什么样子的?Brush brush = Brushes.Red; //用红色涂上我的字吧:PointF point = new PointF(10f,10f); //从什么地方开始写字捏? //横着写还是竖着写呢?System.Drawing.Strin

机器学习算法及代码实现–K邻近算法 1.K邻近算法 将标注好类别的训练样本映射到X(选取的特征数)维的坐标系之中,同样将测试样本映射到X维的坐标系之中,选取距离该测试样本欧氏距离(两点间距离公式)最近的k个训练样本,其中哪个训练样本类别占比最大,我们就认为它是该测试样本所属的类别. 2.算法步骤: 1)为了判断未知实例的类别,以所有已知类别的实例作为参照 2)选择参数K 3)计算未知实例与所有已知实例的距离 4)选择最近K个已知实例 5)根据少数服从多数的投票法则(majority-voting

这里的p(y=1|x)计算基于朴素贝叶斯模型(周志华老师机器学习书上说的p(xi|y=1)=|Dc,xi|/|Dc|) 也可以基于文本分类的事件模型 见http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/50540429有详细介绍 代码是机器学习实战所呈现的那种方式...... # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Aug 07 23:40:13 2017 @author: mdz

一.scikit-learn概述 1.sklearn模型   sklearn全称是scikit-learn,它是一个基于Python的机器学习类库,主要建立在NumPy.Pandas.SciPy和Matplotlib等类库之上,基本上覆盖了常见了分类.回归.聚类.降维.模型选择和预处理模块. 2.sklearn源码 下图是sklearn在GitHub上的源代码,编程语言主要包括:91.4%的Python,6.5%的Cython,1.3%的C++和0.8%的Other.如下所示: 二.模型选择和预

我要写多几个字上去 string str = "Baidu"; //写什么字? Font font = Font("宋体",30f); //字是什么样子的? Brush brush = Brushes.Red; //用红色涂上我的字吧: PointF point = new PointF(10f,10f); //从什么地方开始写字捏? //横着写还是竖着写呢? System.Drawing.StringFormat sf = new System.Drawing.S

本章主要讲述MLlib包里面的分类算法实现,目前实现的有LogisticRegression.SVM.NaiveBayes ,前两种算法针对各自的目标优化函数跟正则项,调用了Optimization模块下的随机梯度的优化,并行实现的策略主要在随机梯度的计算,而贝叶斯的的并行策略主要是计算类别的先验概率跟特征的条件概率上面,详细情况如下 LogisticRegression.scala文件 第一部分 LogisticRegressionModel 类 /** * Classification mo

       基于Spark的一个生态产品--MLlib,实现了经典的机器学算法,源码分8个文件夹,classification文件夹下面包含NB.LR.SVM的实现,clustering文件夹下面包含K均值的实现,linalg文件夹下面包含SVD的实现(稀疏矩阵的表示),recommendation文件夹下面包含als,矩阵分解实现,regression文件夹下面实现了线性回归,L2的线性回归,L1的线性回归,Util文件夹下面包含了可以为各个算法生成toy-data的文件,另外还有一个Dat

一.基于Sklearn的PCA代码实现 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.decomposition import PCA digits =

X1D=np.linspace(-4, 4, 9).reshape(-1,1) X2D=np.c_[X1D, X1D**2] y = np.array([0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0]) plt.figure(figsize=(11, 4)) #这个范围是怎么知道的?经验值 pprint(np.zeros(4)) plt.subplot(121) plt.grid(True, which="both") plt.axhline(y=0, color='k') #

createPlot(mytree)方法实现. 其中myTree是一个字典,调用retrieveTree(0)可以获得一个字典的样式. Last login: Thu Feb 23 19:07:53 on ttys000 B000000060143:~ zhanghao44$ ls 4 Desktop IdeaProjects Music PycharmProjects 4a Documents Library Pictures CLionProjects Downloads Movies Pu

分类树(决策树)是一种十分常用的分类方法.核心任务是把数据分类到可能的对应类别. 他是一种监管学习,所谓监管学习就是给定一堆样本,每个样本都有一组属性和一个类别,这些类别是事先确定的,通过学习得到一个分类器,这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类. 决策树的理解 熵的概念对理解决策树很重要 决策树做判断不是百分之百正确,它只是基于不确定性做最优判断. 熵就是用来描述不确定性的. 案例:找出共享单车用户中的推荐者 解析:求出哪一类人群更可能成为共享单车的推荐者.换句话说是推荐者与其他变量之间不

参考:机器学习&深度学习算法及代码实现 Python3机器学习 传统机器学习算法 决策树.K邻近算法.支持向量机.朴素贝叶斯.神经网络.Logistic回归算法,聚类等. 一.机器学习算法及代码实现–决策树 决策树学习笔记(Decision Tree) 引自:Python3<机器学习实战>学习笔记(二):决策树基础篇之让我们从相亲说起 github:https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning/tree/master/Decision

Malware detection 目录 可执行文件简介 检测方法概述 资源及参考文献 可执行文件简介 ELF(Executable Linkable Format) linux下的可执行文件格式,按照ELF格式编写的文件包括:.so..a等 PE(Portable Executable) windows下的可执行文件格式,按照PE格式编写的文件包括: .dll..lib..exe等 参考文献[3]中对ELF的各个字段作了详细介绍 Linux和Windows可执行文件分类: ELF文件类型 说明

K-Means算法 K-Means 算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛.K-Means 算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法学起,在其基础上学习K-Means的优化变体方法.包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化 elkan  K-Means 算法和大数据情况下的优化 Mini Batch K-Means算法. 聚类问题的一些概念: 无监督问题:我们的手里没有标签了 聚类:就是将相似的东西分到一组 聚类问题的难点:如何评估,如何调

画图代码 clear % http://www.peteryu.ca/tutorials/matlab/visualize_decision_boundaries % load RankData % NumTrain =200; load RankData2 % X = [X, -ones(size(X,1),1)]; lambda = 20; rho = 2; c1 =10; c2 =10; epsilon = 0.2; result=[]; ker = 'linear'; ker = 'rb

重写View中的onDraw函数可以实现画图.代码如下: @Override public void onDraw(Canvas canvas) { Paint paint = new Paint(); paint.setColor(Color.WHITE); canvas.drawText("Hello world", pX, pY, paint); } 要更新画的形状需要调用invalidate()函数.下面是点哪里在哪里画一行文字的代码. import android.conte

注:关于支持向量机系列文章是借鉴大神的神作,加以自己的理解写成的:若对原作者有损请告知,我会及时处理.转载请标明来源. 序: 我在支持向量机系列中主要讲支持向量机的公式推导,第一部分讲到推出拉格朗日对偶函数的对偶因子α:第二部分是SMO算法对于对偶因子的求解:第三部分是核函数的原理与应用,讲核函数的推理及常用的核函数有哪些:第四部分是支持向量机的应用,按照机器学习实战的代码详细解读. 机器学习之支持向量机(一):支持向量机的公式推导 机器学习之支持向量机(二):SMO算法 机器学习之支持向量机(

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一.画图代码 1.收集处理数据 class GraphGenerator(object): ''' generate graphs ''' def __init__(self,request,redis_obj): self.request = request self.host_id = self.request.GET.get('host_id') self.service_name = self.request.GET.get('service_key') self.index_key =