library(ConsensusClusterPlus)library(factoextra)library(cluster)library(NbClust)# 读入数据data = read.table("T_405_ex.txt",header = T, row.names = 1)b = matrix(data, nrow = 1, ncol = 1)new<-as.matrix(t(data))is.matrix(new) #标准化 my_data <- na.o

1.神经网络工具箱概述 Matlab神经网络工具箱几乎包含了现有神经网络的最新成果,神经网络工具箱模型包括感知器.线性网络.BP网络.径向基函数网络.竞争型神经网络.自组织网络和学习向量量化网络.反馈网络.本文只介绍BP神经网络工具箱. 2.BP神经网络工具箱介绍 BP神经网络学习规则是不断地调整神经网络的权值和偏值,使得网络输出的均方误差和最小.下面是关于一些BP神经网络的创建和训练的名称: (1)newff:创建一前馈BP网络(隐含层只有一层) (2)newcf:创建一多层前馈BP网络(隐含

1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR) 参数说明:image表示输入图片,image_size表示变化后的图片大小,0, 0表示dx和dy, cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式为线性插值 2.image.get_shape[1:4].num_elements() 获得最后三个维度的大小之和 参数说明:image表示输入的图片 3. saver.save(sess, path, glob

% example5_7.m x=-:; y=*x-; randn(); % 设置种子,便于重复执行 y=y+randn(,length(y))*1.5; % 加入噪声的直线 plot(x,y,'o'); P=x;T=y; lr=maxlinlr(P,'bias') % 计算最大学习率 net=linearlayer(,lr); % 用linearlayer创建线性层,输入延迟为0 tic;net=train(net,P,T);toc % 用train函数训练 tic和toc是用来记录matla

在前面的几篇文章中,我们介绍了EasyPR中车牌定位模块的相关内容.本文开始分析车牌定位模块后续步骤的车牌判断模块.车牌判断模块是EasyPR中的基于机器学习模型的一个模块,这个模型就是作者前文中从机器学习谈起中提到的SVM(支持向量机). 我们已经知道,车牌定位模块的输出是一些候选车牌的图片.但如何从这些候选车牌图片中甄选出真正的车牌,就是通过SVM模型判断/预测得到的.   图1 从候选车牌中选出真正的车牌 简单来说,EasyPR的车牌判断模块就是将候选车牌的图片一张张地输入到SVM模型中,

批量梯度下降的逻辑回归可以参考这篇文章:http://blog.csdn.net/pakko/article/details/37878837 看了一些Scala语法后,打算看看MlLib的机器学习算法的并行化,那就是逻辑回归,找到package org.apache.spark.mllib.classification下的LogisticRegressionWithSGD这个类,直接搜train()函数. def train( input: RDD[LabeledPoint], numIter

运用对偶的(对应原始)感知机算法实现线性分类. 参考书目:<统计学习方法>(李航) 算法原理: 代码实现: 环境:win7 32bit + Anaconda3 +spyder 和原始算法的实现基本框架是类似的,只是判断和权值的更新算法有点变化. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Nov 18 01:29:35 2016 @author: Administrator """ impor

运用最简单的原始(对应的有对偶)感知机算法实现线性分类. 参考书目:<统计学习方法>(李航) 算法原理: 踩到的坑:以为误分类的数据只使用一次,造成分类结果很差,在train函数内加个简单的递归,解决问题:不同的学习率结果差别很大,通过循环学习率取最优解决. AND:个人理解尚浅,理论和代码都未免有差错,欢迎指出错误共同学习,不胜感激. 代码如下:win7 32bit + python3.4 + pycharm import numpy as np from matplotlib import

第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集.Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现需要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度会有差异.我们现有一批已知品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度的数据. 一种解决方法是用已有的数据训练一个

补:主要函数运行顺序: main>>GetBrewFunction>>train>>Solve 從main函數說起: 1.gflags庫中爲main函數設置usage信息 是google的一個開源的處理命令行的參數的庫.在使用命令行參數的文件夾文件中(源文件或頭文件),首先使用以下定義語句進行變量的定義. DEFINE_int32, DEFINE_int64, DEFINE_bool等, 語法爲:DEFINE_int32(name,default_value,"

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

螃蟹的分类 这个例子的目的是根据螃蟹的品种.背壳的长宽等等属性来判断螃蟹的性别,雄性还是雌性. 训练数据一共有六个属性: species, frontallip, rearwidth, length, width and depth. 这里每个属性所对应的是螃蟹哪一部分的真实性状并不是关键.我们关心的只是已知样本是6维的向量,输出是0/1值, 求分类效果最好的网络模型. 首先载入样本数据 [x,t] = crab_dataset;% size(x) = [6, 200];% size(t) =

转载:http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/6967515 PS:很多时候,我们并不需要特别精通某个理论,而且有的时候即便你非常精通,但是当你真正去用它时,也会错误百出. 也就是说,要做到会用(这是终极目标),出现问题时,能够快速解决就ok了.对理论的熟悉,可以通过简单的实例来加深. 最厉害的,往往是那些深入浅出的人... openCV中贝叶斯分类器相关的API及其用法举例 openCV中与贝叶斯分类器相关的API函数有以下几个: (

OpenCV2.3中Random Trees(R.T.)的继承结构: API: CvRTParams 定义R.T.训练用参数,CvDTreeParams的扩展子类,但并不用到CvDTreeParams(单一决策树)所需的所有参数.比如说,R.T.通常不需要剪枝,因此剪枝参数就不被用到.max_depth  单棵树所可能达到的最大深度min_sample_count  树节点持续分裂的最小样本数量,也就是说,小于这个数节点就不持续分裂,变成叶子了regression_accuracy  回归树的终

我在项目中应用的SVM库是国立台湾大学林智仁教授开发的一套开源软件,主要有LIBSVM与LIBLINEAR两个,LIBSVM是对非线性数据进行分类,大家也比较熟悉,LIBLINEAR是对线性数据进行分类,时间复杂度较之LIBSVM要低得多,而且运用于嵌入式领域的话产生的训练集占用芯片内存也要少得多,所以如果需要分类的数据有比较好的区分度的话,推荐使用LIBLINEAR. LIBLINEAR主要解决大规模数据分类,先来看一下前几章提到的最优间隔分类器模型: 基于上面的模型,LIBLINEAR提供了

LibLinear(SVM包)使用说明之(二)MATLAB接口 LibLinear(SVM包)使用说明之(二)MATLAB接口 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 一.介绍 LIBLINEAR是一个简单的求解大规模规则化线性分类和回归的软件包.本文介绍在Matlab中如何使用该软件包.(http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear) 二.安装 在Windows系统中,预编译好的可执行文件在..\wind

我正在做一个开源的中文车牌识别系统,Git地址为:https://github.com/liuruoze/EasyPR. 我给它取的名字为EasyPR,也就是Easy to do Plate Recognition的意思.我开发这套系统的主要原因是因为我希望能够锻炼我在这方面的能力,包括C++技术.计算机图形学.机器学习等.我把这个项目开源的主要目的是:1.它基于开源的代码诞生,理应回归开源:2.我希望有人能够一起协助强化这套系统,包括代码.训练数据等,能够让这套系统的准确性更高,鲁棒性更强等等

转自:http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/07/1976443.html 第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集.Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现需要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽

今天我们来解析下Tensorflow的Seq2Seq的demo.继上篇博客的PTM模型之后,Tensorflow官方也开放了名为translate的demo,这个demo对比之前的PTM要大了很多(首先,空间上就会需要大约20个G,另外差点把我的硬盘给运行死),但是也实用了很多.模型采用了encoder-decoder的框架结果,佐以attention机制来实现论文中的英语法语翻译功能.同时,模型的基础却来自之前的PTM模型.下面,让我们来一起来了解一下这个神奇的系统吧! 论文介绍及基础描写: