python风控评分卡建模和风控常识(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share http://www.360doc.com/content/18/1015/10/60075508_794857307.shtml http://w

一. 前言 由于最近有一个邮件分类的工作需要完成,研究了一下基于SVM的垃圾邮件分类模型.参照这位作者的思路(https://blog.csdn.net/qq_40186809/article/details/88354825),使用trec06c这个公开的垃圾邮件语料库(https://plg.uwaterloo.ca/~gvcormac/treccorpus06/)作为数据进行建模.并对代码进行优化,提升训练速度. 工作过程如下: 1,数据预处理,提取每一封邮件的内容,进行分词,数据清洗.

MATLAB 中 SVM 实现 直接上代码 main.m %% Initialize data clear, clc, close all; load('data.mat'); y(y == 0) = -1; % X_train = X(1:35, :); % y_train = y(1:35); % X_test = X(36:51, :); % y_test = y(36:51); %% Visualize data % jhplotdata(X_train, y_train); %% Tr

******************************************************** ***数据集下载地址 :http://pan.baidu.com/s/1geb8CQf**** ********************************************************* zhangtao1698@126.com 一次模式识别课中的关于SVM用法的一个简单的实例(训练集和测试集简单的划分): 一.实验目的 1．掌握支持向量机(SVM)的原理.核

1. 什么是CNN 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一. 我们先来看卷积神经网络各个层级结构图: 上图中CNN要做的事情是:给定一张图片,是车还是马未知,是什么车也未知,现在需要模型判断这张图片里具体是一个什么东西,总之输出一个结果:如果是车 那是什么车. 最左边是数据输入层(input

从前面SVM学习中可以看出来,SVM是一种典型的两类分类器.而现实中要解决的问题,往往是多类的问题.如何由两类分类器得到多类分类器,就是一个值得研究的问题. 以文本分类为例,现成的方法有很多,其中一劳永逸的方法,就是真的一次性考虑所有样本,并求解一个多目标函数的优化问题,一次性得到多个分类面,就像下图这样: 多个超平面把空间划分为多个区域,每个区域对应一个类别,给一篇文章,看它落在哪个区域就知道了它的分类. 只可惜这种算法还基本停留在纸面上,因为一次性求解的方法计算量实在太大,大到无法实用的地步

首先学习一下svm分类的使用. 主要有以下步骤: Loading and Visualizing Dataj Training Linear SVM Implementing Gaussian Kernel Training SVM with RBF Kernel 选择最优的C, sigma参数 画出边界线 线性keneral实现 C = 1; model = svmTrain(X, y, C, @linearKernel, 1e-3, 20); visualizeBoundaryLinear(

SVM本身是一个二值分类器 SVM算法最初是为二值分类问题设计的,当处理多类问题时,就需要构造合适的多类分类器. 目前,构造SVM多类分类器的方法主要有两类 (1)直接法,直接在目标函数上进行修改,将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中,通过求解该最优化问题“一次性”实现多类分类.这种方法看似简单,但其计算复杂度比较高,实现起来比较困难,只适合用于小型问题中: (2)间接法,主要是通过组合多个二分类器来实现多分类器的构造,常见的方法有one-against-one和one-against-

卷积神经网络:下面要说的这个网络,由下面三层所组成 卷积网络:卷积层 + 激活层relu+ 池化层max_pool组成 神经网络:线性变化 + 激活层relu 神经网络: 线性变化(获得得分值) 代码说明: 代码主要有三部分组成 第一部分: 数据读入 第二部分:模型的构建,用于生成loss和梯度值 第三部分:将数据和模型输入,使用batch_size数据进行模型参数的训练 第一部分:数据读入 第一步:输入文件的地址 第二步: 创建列表,用于文件数据的保存 第三步:使用pickle.load进行数

横1. np.concatenate(list, axis=0) 将数据进行串接,这里主要是可以将列表进行x轴获得y轴的串接 参数说明:list表示需要串接的列表,axis=0,表示从上到下进行串接 2.np.hstack(list)  将列表进行横向排列 参数说明:list.append([1, 2]), list.append([3, 4])  np.hstack(list) , list等于[1, 2, 3, 4] 3. hasattr(optim, 'sgd') 判断optim.py中是

preprocess # 通用的预处理框架 import pandas as pd import numpy as np import scipy as sp # 文件读取 def read_csv_file(f, logging=False): print("==========读取数据=========") data = pd.read_csv(f) if logging: print(data.head(5)) print(f, "包含以下列") print(

最近在做前端开发项目中,需要用到树形结构.在网上查阅到了许多相应资源.其中觉得lightTreeview是一款非常不错的JQ树形分类菜单代码,结构简单,支持多级.还有详细的参数可以配置,以实现各种效果. 结构代码示例: <script> $(function(){ $('#tree').lightTreeview({ collapse: true, line: true, nodeEvent: true, unique: false, fileico: true, folderico: tru

SVM算法最初是为二值分类问题设计的,当处理多类问题时,就需要构造合适的多类分类器. 目前,构造SVM多类分类器的方法主要有两类:一类是直接法,直接在目标函数上进行修改,将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中,通过求解该最优化问题"一次性"实现多类分类.这种方法看似简单,但其计算复杂度比较高,实现起来比较困难,只适合用于小型问题中:另一类是间接法,主要是通过组合多个二分类器来实现多分类器的构造,常见的方法有one-against-one和one-against-all两种. a.

iris二分类 # Linear Support Vector Machine: Soft Margin # ---------------------------------- # # This function shows how to use TensorFlow to # create a soft margin SVM # # We will use the iris data, specifically: # x1 = Sepal Length # x2 = Petal Width

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51073885 CSDN−勿在浮沙筑高台 支持向量机(Support Vector Machine)以前在分类.回归问题中非常流行.支持向量机也称为最大间隔分类器,通过分离超平面把原始样本集划分成两部分. 首先考虑最简单的情况:线性可分支持向量机.即存在一个超平面能够把训练样本分开. 1.线性可分支持向量机 1.考虑一个线性二分类的问题:例如以下左图,在二维平面上有两种样本点x

项目代码见 Github: 1.算法介绍 2.代码所用数据 详情参见http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/ 文件结构 ├─doc_classification.py ├─stopwords.txt ├─vocabulary.txt ├─train.data ├─train.label ├─train.map ├─test.data ├─test.label └─test.map python代码 需要安装的库: pandas, liblinearutil 注:

svm 是针对二分类问题, 如果要进行多分类, 无非就是多训练几个svm呗 OVR (one versus rest) 对于k个类别(k>2) 的情况, 训练k个svm, 其中, 第j个svm用于判断任意条数据是是属于类别j还是非类别j. 预测的时候, 具有最大值的 \(w_i^Tx + bi\) 表示该样本属于类别i. 假设样本有 3个类别, A, B, C, 则需要训练3个svm, 记为s1, s2, s3 然后输出一个样本x, 都要经过 s1, s2, s3, 则为 max(s1(x),

如图: 原代码如下: <div class="allMerchan bgnone"> <h2 class="ttlm_category">查看所有商品类目</h2> <ul> <li class="clearfix"> <h3><a href="category.php?id=1" title="女装">女装</a&g

1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for

"one-against-one" approach from sklearn import svm X = [[0], [1], [2], [3]] Y = [0, 1, 2, 3] #"one-against-one" approach clf = svm.SVC(decision_function_shape='ovo') clf.fit(X, Y) dec = clf.decision_function([[1]]) print dec.shape[1] #

1. 讲讲SVM 1.1 一个关于SVM的童话故事 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是众多监督学习方法中十分出色的一种,几乎所有讲述经典机器学习方法的教材都会介绍.关于SVM,流传着一个关于天使与魔鬼的故事. 传说魔鬼和天使玩了一个游戏,魔鬼在桌上放了两种颜色的球.魔鬼让天使用一根木棍将它们分开.这对天使来说,似乎太容易了.天使不假思索地一摆,便完成了任务.魔鬼又加入了更多的球.随着球的增多,似乎有的球不能再被原来的木棍正确分开,如下图所示. SVM实际上是在为