OneClassSVM两个功能:异常值检测.解决极度不平衡数据 因为之前一直在做非平衡样本分类的问题,其中如果有一类比例严重失调,就可以直接用这个方式来做:OneClassSVM:OneClassSVM还有一个功能就是异常值检测. 其他我的相关博客: 1.机器学习︱非平衡数据处理方式与评估 2.RFM模型+SOM聚类︱离群值筛选问题 3.R语言︱异常值检验.离群点分析.异常值处理 台湾大学林智仁所设计和实现的库LibSVM(地址:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin

1  明确目标——为啥费老大劲儿学习OpenFOAM 学习OpenFOAM主要出于课题需要,希望实现以下几个目标: l  [ ]学会用SnappyHexMesh生成高质量网格: l  [ ]学习使用OpenFOAM自带的 Immersed Boundary Method (IBM)处理复杂几何边界: l  [ ]实现LES算例: l  [ ]实现CFD的批处理以完成大量算例. 2 前期准备——在Win10上安装OpenFOAM 这部分主要参CFD大佬[流沙]提供的方法,详情见网页: https:

感谢西安交通大学en_phert的问题和尝试 Fluent版本:Fluent 19.0 Visual Studio版本:Visual Studio 2013 在UDF的宏的调用中大家常看见下图: 这个图很容易给大家造成一个误解就是DEFINE_PROFILE是在初始化以后,在运算的过程当中更新物性参数的时候才会调用DEFINE_PROFILE宏 而帮助文档当中各个宏的调用顺序如下图: 从上面两幅图中我们可以看出其实在初始化以前,我们就会调用DEFINE_PROFILE宏,这也就能说明为什么我们在

批量在一系列算例的同一位置截取面,并显示截面的速度分布云图 现在我们有一系列的算例 我们打开CFD-Post 我们编写如下的Python代码来实现在一系列算例的同一位置截面,并显示界面的速度分布云图 源代码如下: 处理结果:

本算例使用的软件:fluent.icem 通过学习本算例您将获得? 1.学会周期区域创建 2.学会瞬态求解器及滑移网格边界条件设置 3.学会周期面.滑移面设置 4.学会如何监测压力脉动(声学仿真) 5.学会瞬态结果快速傅里叶变换 思考问题: 计算声学第一步一般是采用SRS模型计算出高精度流场信息,对于流场监测点的压力脉动如果不是周期性变化,是否说明计算有误? 如何获取本算例全部原始文档(mesh.cas.dat)? 请搜索微信公众号:cfd入门到精通,或者扫描下面二维码,联系小编免费获取啦,仅供

通过学习本算例您将获得? 1.学会基本的VOF模型设置流程 2.学会利用蒸发-冷凝模型来模拟传热沸腾 目录 1摘要4 2传热沸腾模型介绍4 3前处理4 4求解设置5 4.1启动Fluent5 4.2网格缩放6 4.3求解器设置7 4.4多相流模型设置8 4.5能量方程求解设置9 4.6紊流模型设置10 4.7添加材料11 4.8多相流中相设置12 4.9操作条件设置14 4.10边界条件设置15 4.10.1heatsource边界条件设置15 4.10.2wall_surface边界条件设置1

流体体积法(Volume ofFluid)是一种典型的界面追踪方法,这种方法选取流体体积分数为界面函数S.它通过定义一个体积分数$ C $(指定的流体体积分数占网格体积的百分比)来描述界面.因此只有所在网格体积分数来描述 $ 0<C<1 $ ,而界面两侧的网格内体积分数分别满足 $ C=0 $ 和$ C=1 $.体积分数 $ C $的输运方程为: $$ {\partial C \over \partial t}+ \vec v \cdot \nabla C =0 $$ 由体积分数的物理意义可知

函数文件: function [x,n,flag]=sor(A,b,eps,M,max1) %sor函数为用松弛迭代法求解线性方程组 %A为线性方程组的系数矩阵 %b为线性方程组的常数向量 %eps为精度要求 %M为超弛因子 %max1为最大迭代次数 %u为线性方程组的解 %n为迭代次数 %flag为指标变量,flag='OK!'表示迭代收敛达到指标要求 %flag='fail!'表示迭代失败 if nargin<5 max1=10000; end if nargin<4 M=1; end i

源视频链接:https://pan.baidu.com/s/1HdU3nsti8qLZhXvISxsSFA 提取码: 3kfu 模型链接:https://pan.baidu.com/s/1CQCGL7rF5L29JCI6TT4Htg 提取码: mn1b

原视频下载地址: https://yunpan.cn/cMpyBHSEvC7T4  (提取码:dca4)

前言: 上一篇比较详细的介绍了卡方检验和卡方分布.这篇我们就实际操刀,找到一些训练集,正所谓纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行.然而我在躬行的时候,发现了卡方检验对于文本分类来说应该把公式再变形一般,那样就完美了. 目录: 文本分类学习(一)开篇 文本分类学习(二)文本表示 文本分类学习(三)特征权重(TF/IDF)和特征提取        文本分类学习(四)特征选择之卡方检验 文本分类学习(五)机器学习SVM的前奏-特征提取(卡方检验续集) 一,回顾卡方检验 1.公式一: 先回顾一下卡方检验: 卡

1.前言 SVM(Support Vector Machine)是一种寻求最大分类间隔的机器学习方法,广泛应用于各个领域,许多人把SVM当做首选方法,它也被称之为最优分类器,这是为什么呢?这篇文章将系统介绍SVM的原理.推导过程及代码实践. 2.初识SVM 首先我们先来看看SVM做的是什么样的事,我们先看下面一张图 图中有三个分类实例,都将数据正确分类,我们直观上看,会觉得图中第三个效果会比较好,这是为什么呢?个人觉得人的直观感受更偏向于数据均匀对称的结构.当然,这只是直观感受,我们从专业的角度

做机器学习的一定对支持向量机(support vector machine-SVM)颇为熟悉,因为在深度学习出现之前,SVM一直霸占着机器学习老大哥的位子.他的理论很优美,各种变种改进版本也很多,比如latent-SVM, structural-SVM等.这节先来看看SVM的理论吧,在(图一)中A图表示有两类的数据集,图B,C,D都提供了一个线性分类器来对数据进行分类?但是哪个效果好一些? (图一) 可能对这个数据集来说,三个的分类器都一样足够好了吧,但是其实不然,这个只是训练集,现实测试的样本

Svm(support Vector Mac)又称为支持向量机,是一种二分类的模型.当然如果进行修改之后也是可以用于多类别问题的分类.支持向量机可以分为线性核非线性两大类.其主要思想为找到空间中的一个更够将所有数据样本划开的超平面,并且使得本本集中所有数据到这个超平面的距离最短. 一.基于最大间隔分隔数据 1.1支持向量与超平面 在了解svm算法之前,我们首先需要了解一下线性分类器这个概念.比如给定一系列的数据样本,每个样本都有对应的一个标签.为了使得描述更加直观,我们采用二维平面进行解释,高维

依据机器学习算法如何学习数据可分为3类:有监督学习:从有标签的数据学习,得到模型参数,对测试数据正确分类:无监督学习:没有标签,计算机自己寻找输入数据可能的模型:强化学习(reinforcement learning):计算机与动态环境交互,学习错误反馈达到更优的目的. 依据机器学习期望结果来分类:分类:输入被分为N个类别的一种:回归:输出是连续值:如依据房子的大小,时间,位置来预测房子的价格:聚类:使用无监督学习将输入聚为N类:密度估计(density estimation):找到输入可能的分

一:如何判断调参范围是否合理 正常来说,当我们参数在合理范围时,模型在训练集和测试集的准确率都比较高:当模型在训练集上准确率比较高,而测试集上的准确率比较低时,模型处于过拟合状态:当模型训练集和测试集上准确率都比较低,模型处于欠拟合状态.正常来说测试集上的准确率都会比训练集要低. 二:如何确定参数的调节方向 当使用线性支持向量机时,我们只需调节正则化参数C的范围即可. 这里我们以RBF作为核的SVM为例,这时候我们需要调节的参数是正则化参数C和核函数参数gamma.为了保证调参的精确度,一般我们

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 本篇来介绍SVM 算法,它的英文全称是 Support Vector Machine,中文翻译为支持向量机. 之所以叫作支持向量机,是因为该算法最终训练出来的模型,由一些支持向量决定.所谓的支持向量,也就是能够决定最终模型的向量. SVM 算法最初是用来解决二分类问题的,而在这个基础上进行扩展,也能够处理多分类问题以及回归问题. 1,SVM 算法的历史 早在1963 年,著名的前苏联统计学家弗拉基米尔·瓦普

前面已经对感知机和SVM进行了简要的概述,本节是SVM算法的实现过程用于辅助理解SVM算法的具体内容,然后借助sklearn对SVM工具包进行实现. SVM算法的核心是SMO算法的实现,首先对SMO算法过程进行实现,先对一些辅助函数进行定义: 1 # 先定义一些辅助函数 2 # 选取第二变量函数 3 def select_J_rand(i, m): 4 j=i 5 while(j==i): 6 j = int(random.uniform(0, m)) 7 return j 8 9 # 定义对α

在机器学习中,我们常常会遇到不均衡的数据集.比如癌症数据集中,癌症样本的数量可能远少于非癌症样本的数量:在银行的信用数据集中,按期还款的客户数量可能远大于违约客户的样本数量.   比如非常有名的德国信用数据集,正负样本的分类就不是很均衡:     如果不做任何处理简单地进行训练,那么训练结果中(以SVM为例),大部分好客户(约97%)能被正确地识别为好客户,但是大部分的坏客户(约95%)却会被识别为好客户.这个时候,如果我们仅仅使用accuracy来评价模型,那么银行可能会承受违约带来的巨大损失

blueCFD其实安装起来听简单,不过还是有点问题.最大的问题是该软件没有文档,不过想来也是,人家只是提供一个linux外壳,剩下的工作还是OpenFoam,该干嘛干嘛,也用不着文档.问题在于我们需要将其调整到使用标准OF的程度才好. 1 软件下载 blueCFD是免费的运行在windows下的OpenFoam,可以在git上进行下载. 下载那个710 MB的就可以了. 2 软件的安装 软件的安装很简单. 双击安装文件blueCFD-Core-2016-1-win64-setup.exe 选择N

转载自实验室陈家雷学长发在bbs 上的帖子,讲解了自己制作ppt的心得体会.学习下. 附件中是我昨天晚上我的组会ppt的pdf版本,另外我对ppt的制作有点自己的理解,基本上都是去年暑假在Harvard交流的时候总结的(我在那的第一次组会讲的非常的不好,然后就自己看参加各种workshop去体会别人怎么做presentation)1. ppt很多人有自己的模板但也有很多用学校的或是实验室的.个人觉得都可以.2. ppt总体的效果要简洁,最好是一个色调.太花哨太多装饰的图片可能会起到相反的效果,相