K均值算法(K-means)聚类 [关键词]K个种子,均值 一.K-means算法原理 聚类的概念:一种无监督的学习,事先不知道类别,自动将相似的对象归到同一个簇中. K-Means算法是一种聚类分析(cluster analysis)的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出现了我们的K-Mea

机器学习是python语言的长处,而Java在web开发方面更具有优势,如何通过java来调用python中训练好的模型进行在线的预测呢?在java语言中去调用python构建好的模型主要有三种方法: 1.在Java语言中,通过python的解释器执行python代码,简单来说就是在java中通过python解释器对象,传入写好的python代码,进行执行,这样的方式运行的效率非常低,而且存在很多python包无法使用的情况,只适合做简单的python代码的运行,并不推荐使用. 2.通过PMML

  从概率分布的角度考虑,对于一堆样本数据,每个均有特征Xi对应分类标记yi. 生成模型:学习得到联合概率分布P(x,y),即特征x和标记y共同出现的概率,然后求条件概率分布.能够学习到数据生成的机制. 判别模型:学习得到条件概率分布P(y|x),即在特征x出现的情况下标记y出现的概率. 数据要求:生成模型需要的数据量比较大,能够较好地估计概率密度:而判别模型对数据样本量的要求没有那么多. 两者的优缺点如下图,摘自知乎 生成模型:以统计学和Bayes作为理论基础 1.朴素贝叶斯: 通过学习先验概

加载数据 加载的是完整版的数据 happiness_train_complete.csv . import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns sns.set_style('whitegrid') # 将 id 列作为 DataFrame 的 index 并且指定 survey_time 为时间序列 data_origin

简介 TensorFlow-Bitcoin-Robot:一个基于 TensorFlow LSTM 模型的 Bitcoin 价格预测机器人. 文章包括一下几个部分: 1.为什么要尝试做这个项目? 2.为什么选取了这个模型? 3.模型的数据从哪里来? 4.模型的优化过程? 5.项目可以进一步提升的方向. 对于以比特币为首的数字货币近期的表现,只能用疯狂来形容.来自比特币交易平台的最新价格行情显示,就在此前一天,比特币盘中最高价格达到29838.5元,距离3万元大关仅有咫尺之遥.比特币最近火热的行情,

TensorFlow常用的示例一般都是生成模型和测试模型写在一起,每次更换测试数据都要重新训练,过于麻烦, 以下采用先生成并保存本地模型,然后后续程序调用测试. 示例一:线性回归预测 make.py import tensorflow as tf import numpy as np def train_model(): # prepare the data x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) print (x_data) y_data

简介 TensorFlow-Bitcoin-Robot:一个基于 TensorFlow LSTM 模型的 Bitcoin 价格预测机器人. 文章包括一下几个部分: 1.为什么要尝试做这个项目? 2.为什么选取了这个模型? 3.模型的数据从哪里来? 4.模型的优化过程? 5.项目可以进一步提升的方向. 对于以比特币为首的数字货币近期的表现,只能用疯狂来形容.来自比特币交易平台的最新价格行情显示,就在此前一天,比特币盘中最高价格达到29838.5元,距离3万元大关仅有咫尺之遥.比特币最近火热的行情,

机器学习算法 原理.实现与实践——模型评估与模型选择 1. 训练误差与测试误差 机器学习的目的是使学习到的模型不仅对已知数据而且对未知数据都能有很好的预测能力. 假设学习到的模型是$Y = \hat{f}(X)$,训练误差是模型$Y = \hat{f}(X)$关于训练数据集的平均损失: $$R_{emp}(\hat{f}) = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^NL(y_i,\hat{f}(x_i))$$ 其中$N$是训练样本容量. 测试误差是模型$Y = \hat{f}(X)$关于测

监督学习的任务就是学习一个模型,应用这一模型,对给定的输入预测相应的输出.这个模型的一般形式为决策函数:$$ Y=f(X) $$或者条件概率分布:$$ P(Y|X) $$监督学习方法又可以分为生成方法(generative approach)和判别方法(discriminative approach).所学到的模型分别称为生成模型(generative model)和判别模型(discriminative model). 生成方法由数据学习联合概率分布P(X,Y),然后求出条件概率分布P(Y|X

转自http://dongzipnf.blog.sohu.com/189983746.html 产生式模型与判别式模型 产生式模型(Generative Model)与判别式模型(Discrimitive Model)是分类器常遇到的概念,它们的区别在于: 对于输入x,类别标签y:产生式模型估计它们的联合概率分布P(x,y)判别式模型估计条件概率分布P(y|x) 产生式模型可以根据贝叶斯公式得到判别式模型,但反过来不行. Andrew Ng在NIPS2001年有一篇专门比较判别模型和产生式模型的

Asp.net管道模型(管线模型)   前言 为什么我会起这样的一个标题,其实我原本只想了解asp.net的管道模型而已,但在查看资料的时候遇到不明白的地方又横向地查阅了其他相关的资料,而收获比当初预想的大了很多. 有本篇作基础,下面两篇就更好理解了: 理解并自定义HttpHandler 理解并自定义HttpModule 目录 一般不写目录,感觉这次要写的东西有些多就写一个清晰一下吧. 1.Asp.net管道模型: 2.进程的子进程与进程的线程: 3.应用程序域(AppDomain): 4.II

背景 一个类型可以充当多个角色,这个角色可以是显式的(实现了某个接口或基类),也可以是隐式的(承担的具体职责和上下文决定),本文就讨论四个角色:数据模型.领域模型.视图模型和命令模型. 四个角色 数据模型:面向持久化,数据的载体. 领域模型:面向业务,行为的载体. 视图模型:面向UI(向外),数据的载体. 命令模型:面向UI(向内),数据的载体. 这是四种角色,可以由一至四个类型来承担,具体选择几个类型需要考虑项目的上下文,但不同的选择对编程的要求是不同的,下面举几个例子. 数据模型和领域模型采

Fixflow引擎解析(四)(模型) - 通过EMF扩展BPMN2.0元素 Fixflow引擎解析(三)(模型) - 创建EMF模型来读写XML文件 Fixflow引擎解析(二)(模型) - BPMN2.0读写 Fixflow引擎解析(一)(介绍) - Fixflow开源流程引擎介绍 关于EMF EMF(全称Eclipse Modeling Framework),是Eclipse组织推出的建模框架.它能够帮助软件开发人员将模型(UML, XSD等)转换成为健壮且功能丰富的Java代码.通过使用E

一,在我使用自动生成数据库的时候,当你改变了数据库就会出现下面问题 "ApplicationDbContext"(泛指之类的数据库上下文模型)上下文的模型已在数据库创建后发生更改.请考虑使用 Code First 迁移更新数据库. 原因一,是我在控制器用写了这句代码:private ApplicationDbContext db = new ApplicationDbContext(); 原因二,是MVC自动生成数据库中会自动生成一张表[dbo].[__MigrationHistory

遇见C++ AMP:在GPU上做并行计算 Written by Allen Lee I see all the young believers, your target audience. I see all the old deceivers; we all just sing their song.– Marilyn Manson, Target Audience (Narcissus Narcosis) 从CPU到GPU 在<遇见C++ PPL:C++的并行和异步>里,我们介绍了如何使用

字段选项 以下参数是全部字段类型都可用的,而且是可选的 null 如果为True,Django将在数据库中将空值存储为NULL.默认值为False 对于字符串字段,如果设置了null=True意味着"无数据"有两个可能的值,NULL和空字符串,在大多数情况下,我们在数据库中存储无数据的字符串时,不会区分到底是NULL还是空字符串,如果存储了两个值势必会增加操作数据的难度.django的惯例是使用空字符串,所以我们在创建字符串字段(如:CharField.TextField)尽量不要设置

关系模型的基本术语 定义:用二维表格来表示实体集,用关键码表示实体之间联系的数据模型称为关系模型 有时也习惯称呼关系为表或表格,元组为行(Row),属性为列.关系中属性个数称为“元数”,元组个数称为“基数” 关键码(Key,简称键):由一个或多个属性组成 超键(Super Kry):在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模型的超键 候选键:不含有多余属性的超键称为候选键 主键:(Primary Key):用户选作元组标识的候选键称为主键,一般不加说明,键是指主键 外键:(Foreign Key)

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7419352.html 参考网址: https://github.com/ethereon/caffe-tensorflow https://github.com/ethereon/caffe-tensorflow/issues/53 http://blog.csdn.net/zchang81/article/details/76229017 提醒:1. 目前该开源程序不支持caffe中全连接层的bi

1. 简介 生成式模型(generative model)会对\(x\)和\(y\)的联合分布\(p(x,y)\)进行建模,然后通过贝叶斯公式来求得\(p(y|x)\), 最后选取使得\(p(y|x)\)最大的\(y_i\). 具体地, \(y_{*}=arg \max_{y_i}p(y_i|x)=arg \max_{y_i}\frac{p(x|y_i)p(y_i)}{p(x)}=arg \max_{y_i}p(x|y_i)p(y_i)=arg \max_{y_i}p(x,y_i)\). 判别式

TP框架----Model模型层---------------做模型对象 Model模型层是用来做什么的呢???? 主要是用来做操作数据库访问的. 也就说明TP框架自带了一种访问数据库的方式,使用的是Model模型. Model模型怎样使用呢??? 要使用Model模型层访问数据库的话,需要做配置,因为必须把数据库的一些参数配置好之后,才能连接,所以找到Config.php 配置文件,打开 这些是关于数据库的配置, 要把这些粘贴到config.php 进行修改. config.php配置文件(修

最近由于要将训练好的模型移植到硬件上,因此需要将TensorFlow转为caffe模型. caffe模型需要两个文件,一个是定义网络结构的prototxt,一个是存储了参数的caffemodel文件.只要生成这两个文件,caffe模型就算转好了. 在模型转换的过程中,我主要参考了https://github.com/lFatality/tensorflow2caffe. 首先根据已有的tensorflow模型定义caffe模型需要的网络结构prototxt文件,这个可以参考一些现有的protot