所谓不平衡指的是:不同类别的样本数量差异非常大. 数据规模上可以分为大数据分布不均衡和小数据分布不均衡.大数据分布不均衡:例如拥有1000万条记录的数据集中,其中占比50万条的少数分类样本便于属于这种情况.小数据分布不均衡:例如拥有1000条数据样本的数据集中,其中占有10条的少数分类样本便于属于这种情况. 样本类别分布不平衡主要出现在分类问题的建模上.导致样本量少的分类所包含的特征过少,很难从中提取规律:即使得到分类模型,也容易产生过度依赖于有限的数据样本而导致过拟合的问题,当模型应用到新的数

使用python语言 学习k近邻分类器的api 欢迎来到我的git查看源代码: https://github.com/linyi0604/MachineLearning from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neighbors

一.Python基础 Python简明教程(Python3) Python3.7.4官方中文文档 Python标准库中文版 廖雪峰 Python 3 中文教程 Python 3.3 官方教程中文版 Python3 Cookbook 中文版 笨办法学 Python (PDFEPUB) <Think Python 2e>最新版中文 Python 核心编程 第二版 中文 菜鸟教程 Python3基础 W3cschool Python3基础 Python最佳实践指南 Python 精要教程 Pytho

预测结果为1到11中的1个 首先加载数据,训练数据,训练标签,预测数据,预测标签: if __name__=="__main__": importTrainContentdata() importTestContentdata() importTrainlabeldata() importTestlabeldata() traindata = [] testdata = [] trainlabel = [] testlabel = [] def importTrainContentda

3:用tensorflow搭个神经网络出来 为什么用tensorflow呢,应为谷歌是亲爹啊,虽然有些人说caffe更适合图像啊mxnet效率更高等等,但爸爸就是爸爸,Android都能那么火,一个道理嘛.其实这些个框架一通百通,就是语法不一样了些.从tensorflow开始吧. 关于tf的安装详见另一篇博文,此处tensorflow的学习基本来自Udacity中google的深度学习课程. 1:tensorflow的计算图 在tensorflow中编写代码可以分成两个部分,首先是要定义一个计算

python分类预测模型的特点 模型 模型特点 位于 SVM 强大的模型,可以用来回归,预测,分类等,而根据选取不同的和函数,模型可以是线性的/非线性的 sklearn.svm 决策树 基于"分类讨论,逐步细化"思想的分类模型,模型直观,易解释 sklearn.tree 朴素贝叶斯 基于概率思想的简单有效的分类模型,能够给出容易理解的概率解释 sklearn.naive_bayes 神经网络 具有强大的拟合能力,可疑用于拟合,分类等,它有多个增强版本,如递神经网络,卷积神经网络,自编吗

来源引用:https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50629608 1.引言 贝叶斯是经典的机器学习算法,朴素贝叶斯经常运用于机器学习的案例.比如说 文本分类/垃圾邮件的分类/情感分析:在文本分类中,贝斯依旧占有一席之地,因为文本数据中,分布独立这个假设基本上成立的. 推荐系统:朴素贝叶斯和协同过滤一起使用,经常出现在推荐系统.以后有机会会好好写一篇关于推荐系统的文章. 值得提醒的,以下部分点是要知道的: 数据要服从正态分布, 使用拉

文章目录 0. BERT介绍 1. BERT配置 1.1. clone BERT 代码 1.2. 数据处理 1.2.1预训练模型 1.2.2数据集 训练集 测试集 开发集 2. 修改代码 2.1 加入新的处理类 2.2 处理类注册 3. 运行代码 4. 分类预测 4.1 修改参数, 进行预测 4.2 得到类别 5. 运行问题 5.1 出现内存不够 6. 源码 GITHUB 地址 0. BERT介绍 google 在2018年放出的大杀器, 作为当前NLP的最新技术,此模型在NLP的多个上游下游问

本文原名“Don't use Hadoop when your data isn't that big ”,出自有着多年从业经验的数据科学家Chris Stucchio,纽约大学柯朗研究所博士后,搞过高频交易平台,当过创业公司的CTO,更习惯称自己为统计学者.对了,他现在自己创业,提供数据分析.推荐优化咨询服务,他的邮件是:stucchio@gmail.com . “你有多少大数据和Hadoop的经验?”他们问我.我一直在用Hadoop,但很少处理几TB以上的任务.我基本上只是一个大数据新手——

阿里巴巴CTO即阿里云负责人王坚博士说过一句话:云计算和大数据,你们都理解错了.   实际上,对于大数据究竟是什么业界并无共识.大数据并不是什么新鲜事物.信息革命带来的除了信息的更高效地生产.流通和消费外,还带来数据的爆炸式增长.“引爆点”到来之后,人们发现原有的零散的对数据的利用造成了巨大的浪费.移动互联网浪潮下,数据产生速度前所未有地加快.人类达成共识开始系统性地对数据进行挖掘.这是大数据的初心.数据积累的同时,数据挖掘需要的计算理论.实时的数据收集和流通通道.数据挖掘过程需要使用的软硬件环

前言 上篇文章中讲到,在智能电网的控制与管理侧中,数据的分析和挖掘.可视化等工作属于核心环节.除此之外,二次侧中需要对数据进行采集,数据共享平台的搭建显然也涉及到数据的管理.那么在智能电网领域中,数据工程到底是如何实施的呢? 本文将以IBM的Itelligent Utility Network产品为例阐述智能电网中的数据工程,它是IBM声称传统电网向智能电网转变的整体方案(看过上篇文章的童鞋想必会清楚这样的说法是片面狭隘的,它只能算是智能电网中的数据工程). 另一方面,如今是一个数据爆炸的时代,

用Python浅析股票数据 本文将使用Python来可视化股票数据,比如绘制K线图,并且探究各项指标的含义和关系,最后使用移动平均线方法初探投资策略. 数据导入 这里将股票数据存储在stockData.txt文本文件中,我们使用pandas.read_table()函数将文件数据读入成DataFrame格式. 其中参数usecols=range(15)限制只读取前15列数据,parse_dates=[0]表示将第一列数据解析成时间格式,index_col=0则将第一列数据指定为索引. impor

Python: sklearn库 —— 数据预处理 数据集转换之预处理数据:      将输入的数据转化成机器学习算法可以使用的数据.包含特征提取和标准化.      原因:数据集的标准化(服从均值为0方差为1的标准正态分布(高斯分布))是大多数机器学习算法的常见要求. 如果原始数据不服从高斯分布,在预测时表现可能不好.在实践中,我们经常进行标准化(z-score 特征减去均值/标准差). 一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性

ImageDataGenerator.flow_from_directory()的用法已经非常多了,优点是简单方便,但数据量很大时,需要组织目录结构和copy数据,很浪费资源和时间 1. 训练时从txt加载数据(参考:https://blog.csdn.net/u013491950/article/details/88817310) 2. 预测时从txt加载数据: ... ... def get_gen(img_root_txt,_BS): cnt = 0 imgs = [] files = [

这篇文章主要介绍了使用Python解析JSON数据的基本方法,是Python入门学习中的基础知识,需要的朋友可以参考下:     -----------------------------------------------------------------   Python的json模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据. 其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads() , 要比其他序列化函数库如pickle的接口少得多. 下面演示如何将一个Pyth

    你正在使用过时的浏览器,Amaze UI 暂不支持. 请 升级浏览器 以获得更好的体验! 深度好文丨读完此文,就知道Hadoop了! 来源:BiThink 时间:2016-04-12 15:14:39 作者:陈飚 “昔我十年前,与君始相识.” 一瞬间Hadoop也到了要初中择校的年龄了. 十年前还没有Hadoop,几年前国内IT圈里还不知道什么是Hadoop,而现在几乎所有大型企业的IT系统中有已经有了Hadoop的集群在运行了各式各样的任务. 2006年项目成立的一开始,“Hadoop

之前写了一篇<基于Python的GRIB数据可视化>的文章,好多博友在评论里问我Windows系统下如何读取GRIB数据,在这里我做一下说明. 一.在Windows下Python为什么无法读取GRIB 大家在windows系统不能读取GRIB数据的主要原因是,GRIB_API在Windows下无法编译安装,从而导致pygrib安装失败.我曾经也为这个问题苦恼了很久,也到ECMWF论坛里找了很久,也给ECMWF发了邮件,回应我没有做Windows版本的打算,所以在Windows下直接用pygri

Python——plot可视化数据,作业8(python programming) subject1k和subject1v的形状相同 # -*- coding: utf-8 -*- import scipy.io as sio raw_K = sio.loadmat('Subject1K.mat') raw_V = sio.loadmat('Subject1V.mat') k = raw_K['Subject1K'] v = raw_V['Subject1V'] ls_col=['r','g',

# -*- coding: utf-8 -*- #python 27 #xiaodeng #python模块之HTMLParser(原理很大程度上就是对类构造的熟练运用) import HTMLParser #tag是的html标签,attrs是 (属性,值)元组(tuple)的列表(list). #HTMLParser自动将tag和attrs都转为小写 ''' >>> help(HTMLParser) Help on module HTMLParser: CLASSES excepti

  不论是数据分析,数据可视化,还是数据挖掘,一切的一切全都是以数据作为最基础的元素.利用Python进行数据分析,同样最重要的一步就是如何将数据导入到Python中,然后才可以实现后面的数据分析.数据可视化.数据挖掘等. 在本期的Python学习中,我们将针对Python如何获取外部数据做一个详细的介绍,从中我们将会学习以下4个方面的数据获取: 1.读取文本文件的数据,如txt文件和csv文件 2.读取电子表格文件,如Excel文件 3.读取统计软件生成的数据文件,如SAS数据集.SPSS数据

总结: 一.研究内容 本文研究了CAL-BP(基于隐层的竞争学习与学习率的自适应的改进BP算法)在症状证型分类预测中的应用. 二.算法思想 1.隐层计算完各节点的误差后,对有最大误差的节点的权值进行正常修正,  而对其它单元的权值都向相反方向修正,用 δ表示隐层节点的权值修正量, 则修正量的调整公式具体为 2.每次算法迭代完以后,计算误差函数的值并与前一次的值进行比较,如果误差函数的值增大,     则代表过调了学习率,应在下一次迭代时以一定比率下调学习率 ],若误差函数的i+1值减小,