import numpy as np import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.linear_model.logistic import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score, GridSearchCV from s

penalty term 和 loss function 看起来很相似,但其实二者完全不同. 惩罚因子: penalty term的作用是把受限优化问题转化为非受限优化问题. 比如我们要优化: min f(x) = $x^2 - 10x$  x 受限于 g(x) = x -3 <= 0 我们可以利用惩罚因子,将上述问题转化为非受限约束问题,也就是拿掉g(x)的限制. 函数变为: min P(x,s,r) = $x^2 - 10x + sr\phi(x - 3)$ 其中s = +1 或-1, r

上一回有个读者问我:回归模型与分类模型的区别在哪?有什么不同,我在这里给他回答一下 : : : : 回归问题通常是用来预测一个值,如预测房价.未来的天气情况等等,例如一个产品的实际价格为500元,通过回归分析预测值为499元,我们认为这是一个比较好的回归分析.   分类问题是用于将事物打上一个标签.分类有多个特征,一个标签  .例如判断一幅图片上的动物是一只猫还是一只狗,分类通常是建立在回归之上,分类的最后一层通常要使用softmax函数进行判断其所属类别.分类并没有逼近的概念,最终正确结果只有

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法

转载:https://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 特征选择主要从两个方面入手: 特征是否发散:特征发散说明特征的方差大,能够根据取值的差异化度量目标信息. 特征与目标相关性:优先选取与目标高度相关性的. 对于特征选择,有时候我们需要考虑分类变量和连续变量的不同. 1.过滤法:按照发散性或者相关性对各个特征进行评分,设定阈值或者待选择阈值的个数选择特征 方差选择法:建议作为数值特征的筛选方法 计算各个特征的方差,然后根据阈值,选择方差大于阈值

1. train_test_split(under_x, under_y, test_size=0.3, random_state=0)  # under_x, under_y 表示输入数据, test_size表示切分的训练集和测试集的比例, random_state 随机种子 2. KFold(len(train_x), 5, shuffle=False)  # len(train_x) 第一个参数数据数据大小, 5表示切分的个数,即循环的次数, shuffle表示是否进行打乱数据 3. r

C是一个由用户去指定的系数,表示对分错的点加入多少的惩罚,当C很大的时候,分错的点就会更少,但是过拟合的情况可能会比较严重,当C很小的时候,分错的点可能会很多,不过可能由此得到的模型也会不太正确,所以如何选择C是有很多学问的,不过在大部分情况下就是通过经验尝试得到的. Trade-off between Maximum Margin and Classification Errors http://mi.eng.cam.ac.uk/~kkc21/thesis_main/node29.html T

装载自:https://blog.csdn.net/u012467880/article/details/52852242 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while r

1.损失函数和风险函数 (1)损失函数:常见的有 0-1损失函数  绝对损失函数  平方损失函数  对数损失函数 (2)风险函数:损失函数的期望      经验风险:模型在数据集T上的平均损失 根据大数定律,当N趋向于∞时,经验风险趋向于风险函数 2.模型评估方法 (1)训练误差与测试误差 训练误差:关于训练集的平均损失 测试误差:定义模型关于测试集的平均损失.其反映了学习方法对未知测试数据集的预测能力 (2)泛化误差:学到的模型对未知数据的预测能力.其越小,该模型越有效.泛化误差定义为所学习模

import scipy from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import GridS

import scipy from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import GridS

机器学习算法参数的网格搜索实现: //2019.08.031.scikitlearn库中调用网格搜索的方法为:Grid search,它的搜索方式比较统一简单,其对于算法批判的标准比较复杂,是一种复合交叉批判方式,不仅仅是准确率.其具体的实现方式如下(以KNN算法的三大常用超参数为例):#使用scikitlearn中的gridsearch来进行机器学习算法的超参数的最佳网格搜索方式#1-1首先使用字典的方式对KNN算法中的不同超参数组合进行定义param_grid=[{ "weights&quo

Atitit 项目语言的选择 java c#.net  php?? 1.1. 编程语言与技术,应该使用开放式的目前流行的语言趋势1 1.2. 从个人职业生涯考虑,java优先1 1.3. 从项目实际来说,java优先2 1.1. 编程语言与技术,应该使用开放式的目前流行的语言趋势 目前来看,工业型的语言只有java 和c#.net系列可以入选.不过综合考虑历史与未来长期趋势,java是唯一的选择. 如果确实要使用一些其他语言,建议限制在小范围模块内使用,防止扩散 1.2. 从个人职业生涯考虑,j

常用技能:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#skill 逆天博客:http://dnt.dkil.net 逆天通用水印扩展篇~新增剪贴板系列的功能和手动配置,卸除原基础不常用的功能:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/5377097.html 好几天没上QQ了,今天上了个QQ,,额....额...貌似消息还挺多,没及时回复的还请见谅~~刚好昨天无聊把水印这快封装出来了,支持图片水印,文字水印,索引图水印和

PHP是世界上最受欢迎的编程语言之—.最近发布的PHP7令这种服务器的编程语言比以前变得更好,更稳定了. PHP被广泛应用于重大的项目.例如Facebook就是使用PHP来维护和创建它们的内部系统的.WordPress使用PHP来驱动它的内部构件,得到的回报是超过59%的网站都在使用WordPress作为内容管理系统.目前,有82%的网站,它们的服务器端使用的编程语言就是 PHP. 本文将介绍三种最流行的PHP框架:Symfony, Laravel和Yii.将通过三种框架的比较,帮助你选择哪种框

2016年11月,接受了一个工作,是对"悟空CRM"进行一些修补.这是一个不错的 CRM,开源,并提供一个 SaaS 的服务.正好微软的 .NET Core 和 ASP.NET Core 也发布了.于是就有了这个想法:使用 ASP.NET Core 来开发一个 CRM.当然这里面的私心是:朝后坦白讲,悟空CRM 的代码真的是不怎么样.大量的代码堆在 Controller 里,多个功能在一个 EndPoint 里混合.权限管理也有些乱来.View 里充满了"临时解决方案&quo

大家好,今天我们要讲的是http模块的第二部分,主要学习ng2中Jsonp.URLSearchParams.observable中断选择数据流的用法. 例子

本篇博客中的代码实现依然采用Swift3.0来实现.在前几篇博客连续的介绍了关于查找的相关内容, 大约包括线性数据结构的顺序查找.折半查找.插值查找.Fibonacci查找,还包括数结构的二叉排序树以及平衡二叉树的构建与查找,然后还聊了哈希表的构建与查找.接下来的几篇博客中我们就集中的聊一下常见的集中排序方式,并并给出相应的时间复杂度.本篇博客我们将会详细的介绍冒泡排序.插入排序.希尔排序以及选择排序,下篇博客将继续介绍堆排序.归并排序以及快速排序的相关内容.当然上述内容的代码实现我们依然采用S

0x00 Mysql数据库常用存储引擎 Mysql数据库是一款开源的数据库,支持多种存储引擎的选择,比如目前最常用的存储引擎有:MyISAM,InnoDB,Memory等. MyISAM存储引擎 MyISAM是Mysql的默认存储引擎,它支持B-tree/FullText/R-tree索引类型,并且MyISAM的锁级别是表锁,表锁的开销小,加锁快:锁粒度大,发生锁冲突的概率较高,并发度低:表锁适合查询.MyISAM引擎不支持事务性,也不支持外键. InnoDB存储引擎 InnoDB 存储引擎最大

在我上篇随笔<在DevExpress程序中使用Winform分页控件直接录入数据并保存>中介绍了在GridView以及在其封装的分页控件上做数据的直接录入的处理,介绍情况下数据的保存和校验等操作,不过还没有涉及到数据列表选择的这种方式,而这种在项目应用也是比较广泛的一种输入方式.本篇随笔继续探讨在GridView上直接录入数据,并增加字典选择列表的功能. 1.GridView直接录入数据回顾 在之前整合的数据录入案例里面,我们可以看到可以在列表里面直接录入速度的便捷性,如下所示. 1)直接在G

安装过程中,SQL Server 数据库引擎设置为 Windows 身份验证模式或 SQL Server 和 Windows 身份验证模式.本文介绍如何在安装后更改安全模式. 如果在安装过程中选择"Windows 身份验证模式",则 sa 登录名将被禁用.如果稍后将身份验证模式更改为"SQL Server 和 Windows 身份验证模式",则 sa 登录名仍处于禁用状态.若要启用 sa 登录帐户,请使用 ALTER LOGIN 语句. 安全说明: sa 帐户是一个