关于数据预处理的几个概念 归一化 (Normalization): 属性缩放到一个指定的最大和最小值(通常是1-0)之间,这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现. 常用的最小最大规范化方法(x-min(x))/(max(x)-min(x)) 除了上述介绍的方法之外,另一种常用的方法是将属性缩放到一个指定的最大和最小值(通常是1-0)之间,这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现. 使用这种方法的目的包括: 1.对于方差非常小的属性可以

特征处理是什么: 通过特定的统计方法(数学方法)将数据转化成为算法要求的数据 sklearn特征处理API: sklearn.preprocessing 代码示例:  文末! 归一化: 公式:        注意:作用于每一列,max为一列的最大值,min为一列的最小值,那么X''为最终结果,mx.mi分别为指定区间,默认mx为1,mi为0 sklearn归一化API: sklearn.preprocessing.MinMaxScaler 归一化总结: 注意在特定场景下最大值与最小值是变化的,另

学习框架 特征工程(Feature Engineering) 数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已 什么是特征工程: 帮助我们使得算法性能更好发挥性能而已 sklearn主要用于特征工程pandas主要用于数据清洗.数据处理 特征工程包含如下3个内容: 1.特征抽取/特征提取 |__>字典特征抽取,应用DiceVectorizer实现对类别特征进行数值化.离散化 |__>文本特征抽取,应用CounterVertorize/TfIdfVectorize实现对文本特征数

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

作者:jostree 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/jostree/p/4156685.html 使用单纯型法来求解线性规划,输入单纯型法的松弛形式,是一个大矩阵,第一行为目标函数的系数,且最后一个数字为当前轴值下的 z 值.下面每一行代表一个约束,数字代表系数每行最后一个数字代表 b 值. 算法和使用单纯性表求解线性规划相同. 对于线性规划问题: Max      x1 + 14* x2 + 6*x3 s . t .  x1 + x2 + x3 <= 4 x1<

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

本文主要内容包含: (1) 介绍神经网络基本原理,(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法,(3) Matlab实现前向神经网络的方法 . 第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的測试数据集.Iris数据集能够在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,现须要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼

1. 异常检测 VS 监督学习 0x1:异常检测算法和监督学习算法的对比 总结来讲: . 在异常检测中,异常点是少之又少,大部分是正常样本,异常只是相对小概率事件 . 异常点的特征表现非常不集中,即异常种类非常多,千奇百怪.直白地说:正常的情况大同小异,而异常各不相同.这种情况用有限的正例样本(异常点)给有监督模型学习就很难从中学到有效的规律 0x2:常见的有监督学习检测算法 这块主要依靠庞大的打标样本,借助像DLearn这样的网络对打标训练样本进行拟合 0x3:常见的异常检测算法 基于模型的技

0. 背景 谱聚类在2007年前后十分流行,因为它可以快速的通过标准的线性代数库来实现,且十分优于传统的聚类算法,如k-mean等. 至于在任何介绍谱聚类的算法原理上,随便翻开一个博客,都会有较为详细的介绍,如这里.当然这些都来自<A Tutorial on Spectral Clustering>一文.为了上下文一致性和便于理解,我就直接截图别人基于这篇论文中翻译好的部分(偷懒): 1 - 无向权重图:谱聚类是基于图论结构,也是数据结构的毗邻矩阵来实现的,即将所有的点的看成是一个相互连接的图

▶ 书中第六章部分程序,加上自己补充的代码,包括高斯消元法求解线性方程组,高斯 - 约旦消元法求解线性方程组 ● 高斯消元法求解线性方程组,将原方程转化为上三角矩阵,然后从最后一个方程开始求解 package package01; import edu.princeton.cs.algs4.StdOut; import edu.princeton.cs.algs4.StdRandom; public class class01 { private static final double EPSI

一:导入R包及需要画热图的数据 library(pheatmap) data<- read.table("F:/R练习/R测试数据/heatmapdata.txt",head = T,row.names=1,sep="\t") 二:画图 1)pheatmap(data)#默认参数 2)pheatmap(data,clustering_distance_rows = "correlation")#聚类线长度优化 3)pheatmap(data

第一节.神经网络基本原理  1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型  人工神经元是神经网络的基本元素,其原理可以用下图表示: 图1. 人工神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号,wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值,θ表示一个阈值 ( threshold ),或称为偏置( bias ).则神经元i的输出与输入的关系表示为: 图中 yi表示神经元i的输出,函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数 ( Transfe

推荐系统我们都很熟悉,淘宝推荐用户可能感兴趣的产品,搜索引擎帮助用户发现可能感兴趣的东西,这些都是推荐系统的内容.接下来讲述一个电影推荐的项目. Netflix 电影推荐系统 这个项目是使用的Netflix的数据,数据记录了用户观看过的电影和用户对电影的评分,使用基于物品的协同过滤算法,需要根据所有用户的观看评分历史来找出不同电影之间的相似性,然后根据单个用户的历史电影评分来估算用户喜欢某部新电影的概率,以此来进行电影的推荐. 主要的工作可以分为: 1.构建评分矩阵 2.构建同现矩阵 3.归一化

1. 常用激活函数  激活函数的选择是构建神经网络过程中的重要环节,下面简要介绍常用的激活函数. (1) 线性函数 ( Liner Function ) (2) 斜面函数 ( Ramp Function ) (3) 阈值函数 ( Threshold Function ) 以上3个激活函数都属于线性函数,下面介绍两个常用的非线性激活函数. (4) S形函数 ( Sigmoid Function ) 该函数的导函数: (5) 双极S形函数  该函数的导函数: S形函数与双极S形函数的图像如下: 图3

首先,弄清楚三个相似但是不同的任务: feature extraction and feature engineering: 将原始数据转换为特征,以适合建模. feature transformation: 对数据的转换以提高算法的精度. feature selection: 删除不必要的特征. 1 Feature Extraction 1.1 Text 1.1.1 Bag of Words 最简单的方法是 Bag of Words,首先有一个词典包含了文本中出现的所有的词,每个句子文本的表示

Superpixel Sampling Networks 原始文档:https://www.yuque.com/lart/papers/ssn 本文的思想很简单,传统的超像素算法是一种有效的低/中级的图像数据的表达,极大地降低了后续图像任务的基元(image primitives)数量.但是现存的超像素算法由于使用的是最邻近算法,一般都是不可微的,这就导致很难将它们集成到端到端的深度网络中,所以文章就改进提出了一种可微分的超像素算法,也就是文章提出的超像素采样网络(Superpixel Samp

''' Created on 2017年9月13日 @author: weizhen ''' import numpy as np def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) 首先上来的是最简单的sigmoid激励函数, 至于为什么选他做激励函数, 1.因为这个函数能将定义域为(-inf,+inf)的值映射到(0,1)区间,便于计算(能够消除量纲的影响) 2.这个函数的变化曲线不是特变陡峭,每一点处都可导 3.这个函数的导数为y(1-y),即用他原来的

使用pytorch快速搭建神经网络实现二分类任务(包含示例) Introduce 上一篇学习笔记介绍了不使用pytorch包装好的神经网络框架实现logistic回归模型,并且根据autograd实现了神经网络参数更新. 本文介绍利用pytorch快速搭建神经网络.即利用torch.nn以及torch.optim库来快捷搭建一个简单的神经网络来实现二分类功能. 利用pytorch已经包装好的库(torch.nn)来快速搭建神经网络结构. 利用已经包装好的包含各种优化算法的库(torch.opti

基于邻域的算法(2) 上一篇我们讲了基于用户的协同过滤算法,基本流程就是寻找与目标用户兴趣相似的用户,按照他们对物品喜好的对目标用户进行推荐,其中哪些相似用户的评分要带上目标用户与相似用户的相似度作为权重来计算.但是,基于用户的协同过滤算法存在一些弊端,如计算用户兴趣相似度矩阵将越来越困难,其运算时间复杂度和空间复杂度的增长和用户数的增长近似于平方关系,另外也很难对推荐结果进行解释.那么,这一篇我们继续来了解一下基于物品的协同过滤算法. 基于物品的协同过滤算法(ItemCF) 基于物品的协同过滤

目录 目录 1. 为什么会出现图卷积神经网络? 2. 图卷积网络的两种理解方式 2.1 vertex domain(spatial domain):顶点域(空间域) 2.2 spectral domain:频域方法(谱方法) 3. 什么是拉普拉斯矩阵? 3.1 常用的几种拉普拉斯矩阵 普通形式的拉普拉斯矩阵 对称归一化的拉普拉斯矩阵(Symmetric normalized Laplacian) 随机游走归一化拉普拉斯矩阵(Random walk normalized Laplacian) 泛化

1. 幂迭代算法(简称幂法) (1) 占优特征值和占优特征向量 已知方阵\(\bm{A} \in \R^{n \times n}\), \(\bm{A}\)的占优特征值是量级比\(\bm{A}\)所有其他特征值都大的特征值\(\lambda\),若这样的特征值存在,则与\(\lambda\)相关的特征向量我们称为占优特征向量. (2) 特征值的性质 如果一个向量反复与同一个矩阵相乘,那么该向量会被推向该矩阵的主特征向量的方向.如下面这个例子所示: import numpy as np def p