分类准确度 分类准确度 以sklearn中的手写数字datasets.load_digits为例,其是8*8的图形,具有64个特征值,类别由0到9 我们挑选出666这个图形,将其可视化 X = digits.data some_digit = X[666] some_digit_image = some_digit.reshape(8,8) plt.imshow(some_digit_image,cmap = matplotlib.cm.binary) 我们使用自己的算法(见前笔记) 将比例设置

示例数据: 0.00632 18.00 2.310 0 0.5380 6.5750 65.20 4.0900 1 296.0 15.30 396.90 4.98 24.00 0.02731 0.00 7.070 0 0.4690 6.4210 78.90 4.9671 2 242.0 17.80 396.90 9.14 21.60 0.02729 0.00 7.070 0 0.4690 7.1850 61.10 4.9671 2 242.0 17.80 392.83 4.03 34.70 0.0

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

下午于屋中闲居,于是翻开<机器学习实战>一书看了看“k-邻近算法”的内容,并学习了一位很厉害的博主Jack Cui的代码,自己照着码了一遍.在此感谢博主Jack Cui的知识分享. 一.k-邻近算法简介 k-邻近算法作为最简单的机器学习算法之一,其原理也浅显易懂,即:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别. 事实上,k-邻近算法并没有进行数据的训练,而是直接将未知数据与已知数据进行比较的.因此,k-邻近算法不具有显式的学

(2017-04-10 银河统计) KNN算法即K Nearest Neighbor算法.这个算法是机器学习里面一个比较经典的.相对比较容易理解的算法.其中的K表示最接近自己的K个数据样本.KNN算法是用来做归类的,也就是说,一个样本空间里的样本已经分成很几个类型,然后,给定一个待分类的数据,通过计算接近自己最近的K个样本来判断这个待分类数据属于哪个分类.你可以简单的理解为由那离自己最近的K个点来投票决定待分类数据归为哪一类. 一个比较经典的KNN图如下: 从上图中我们可以看到,图中的有两个类型

作者:大树 更新时间:01.20 email:59888745@qq.com 数据处理,机器学习 回主目录:2017 年学习记录和总结 .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { bac

散点图和KNN预测 一丶案例引入 # 城市气候与海洋的关系研究 # 导包 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 使用画图模块时,jupyter工具需要声明 from pylab import mpl # mpl 提供画图的包 mpl.rcParams['font.sans-seri

人们一直追求CPU分支预测的准确率,论文Simultaneous Subordinate Microthreading (SSMT)中给了一组数据,如果分支预测的准确率是100%,大多数应用的IPC会提高2倍左右. 为了比较不同分支预测算法的准确率,有个专门的比赛:Championship Branch Prediction(CPB).CPB-5的冠军是TAGE-SC-L,在TAGE-SC-L Branch Predictors Again中有详细描述: 但是分支预测准确率高意味着更复杂的算法,

摘要:这篇文章将讲解TensorFlow如何保存变量和神经网络参数,通过Saver保存神经网络,再通过Restore调用训练好的神经网络. 本文分享自华为云社区<[Python人工智能] 十一.Tensorflow如何保存神经网络参数 丨[百变AI秀]>,作者: eastmount. 一.保存变量 通过tf.Variable()定义权重和偏置变量,然后调用tf.train.Saver()存储变量,将数据保存至本地"my_net/save_net.ckpt"文件中. # -*

摘要:本篇文章主要通过Tensorflow+Opencv实现CNN自定义图像分类案例,它能解决我们现实论文或实践中的图像分类问题,并与机器学习的图像分类算法进行对比实验. 本文分享自华为云社区<Tensorflow+Opencv实现CNN自定义图像分类及与KNN图像分类对比>,作者:eastmount . 一.图像分类 图像分类(Image Classification)是对图像内容进行分类的问题,它利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的区域划分为若干个类别,以代替人的视觉判断.图像分

目录 1.理解关联规则 1)基本认识 2)Apriori算法 2.关联规则应用示例 1)收集数据 2)探索和准备数据 3)训练模型 4)评估性能 5)提高模型性能 1.理解关联规则 1)基本认识 购物篮分析:用来判别事务型数据中商品之间关联的机器学习方法,在零售店之间广泛使用. 购物篮分析的结果是一组指定商品之间关系模式的关联规则. 表现形式:{花生酱,果冻}-->{面包},即如果购买了花生酱和果冻,就很有可能购买面包.商品的集合称为项集. 特点:无监督学习,不能预测,智能发现知识:不能衡量算法

Self-taught 自我学习器实验报告 1.Self-taught 自我学习实验描述 自我学习是无监督特征学习算法,自我学习意味着算法能够从未标注数据中学习,从而使机器学习算法能够获得更大数量的数据,因而更有可能取得更好的性能.在本实验中,我们将按照自我学习的步骤,使用稀疏自编码器和softmax分类器去构造一个手写数字分类器. 实现流程 Step 1 :产生训输入和测试样本集 Step 2 :训练稀疏自编码器 Step 3 :提取特征 Step 4 :训练和测试softMax分类器 Ste

在此动手实践中,我们将在Azure机器学习Studio中一步步地开发预测分析模型,首先我们从UCI机器学习库的链接下载普查收入数据集的样本并开始动手实践: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Census+Income. 然后我们在此数据集上开发和训练预测分析模型,并将预测分析模型作为web服务发布至云端给其他程序调用,整个过程大致包含下几个步骤: 下载.处理和上传收入普查的数据集: 创建一个新的Azure机器学习实验: 训练和评价一个预测模型: 从公共

监督学习 0.线性回归(加L1.L2正则化) from __future__ import print_function from pyspark.ml.regression import LinearRegression from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession\ .builder\ .appName("LinearRegressionWithElasticNet")\ .getOrCreate() # 加载数

多层感知器(MLP) from __future__ import print_function from pyspark.ml.classification import MultilayerPerceptronClassifier from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession\ .buil

为什么会叫YOLO呢? YOLO:you only look once.只需要看一眼,就可以检测识别出目标,主要是突出这个算法 快 的特点.(原文:Yolo系列之前的文章:主要是rcnn系列的,他们的基本思想都是通过产生大量的 region proposal,然后再用分类器去判断分类和对bounding box进行修正.为检测一个对象,在检测图像上的各个位置.不同尺度进行评估. yolo系列的文章提出了一个不一样的思路.大致思想就是将物体检测任务当做一个回归问题来处理,在输出层对bounding

Caffe学习笔记(三):Caffe数据是如何输入和输出的? Caffe中的数据流以Blobs进行传输,在<Caffe学习笔记(一):Caffe架构及其模型解析>中已经对Blobs进行了简单的介绍.下面对caffe数据是如何输入和输出做更加详细的分析. 1.输入/输出之Blobs caffe使用blobs结构来存储.交换并处理网络中正向和反向迭代时的数据和导数信息,blob是caffe的标准数组结构,是caffe中处理和传递实际数据的数据封装包,它提供了一个统一的内存接口,从数学意义上说,bl

转载于 https://mp.weixin.qq.com/s/VDN1qAZGIMol6prwQW4umw Docking非原生配体 在前面的例子中,AutoDock Vina能把配体构象调整到几乎原生的构象,验证了这一预测方法的准确度.下面,我们尝试docking另外一个配体药物nelfinavir奈非那韦,来展示如何寻找小分子在蛋白内的结合位点.这个过程可以进一步地凝练和扩展作为“虚拟筛选(virtual screening)”的步骤. 重复上述步骤执行docking 获取nelfinavi

前言 用过一段时间的彩云天气 APP,最吸引我的地方是精确到局部区域的天气预测,虽然准确度并不算高,但是对于预测下雨还是不错的选择.在 Domoticz 中添加彩云天气的数据,利用的是彩云天气提供的 API,本文参考了 Domoticz 官方文档 和 http/https poller 的使用,在此表示感谢. 步骤 在设置 → 硬件中添加一项 HTTP/HTTPS poller,填入 URL,此处需要加入自己的经纬度,点此处查询,URL 中的 API_KEY 来源于 github https:/

一.MSE.RMSE.MAE 思路:测试数据集中的点,距离模型的平均距离越小,该模型越精确 # 注:使用平均距离,而不是所有测试样本的距离和,因为距离和受样本数量的影响 1)公式: MSE:均方误差 RMSE:均方根误差 MAE:平均绝对误差 二.具体实现 1)自己的代码 import numpy as np from sklearn.metrics import r2_score class SimpleLinearRegression: def __init__(self): ""

繁琐复杂的执行计划.可能迷了开发人员的眼.导致一条性感又傻X的SQL 在服务器上跑得特欢乐     有介于此.重点抓住几个部分.至于其他的嘛.当然是.非礼勿视咯..          ㈠ 返回行的数量                Oracle优化器是基于成本的.评估成本的一个主要指标便是查询多少行                一般的.返回值在100W或者大表返回值超过总记录50%.可优化的空间就非常小 标记图为: ㈡ 返回行与逻辑读的比率                经验值是:每行5个以下