Hinge Loss 解释 SVM 求解使通过建立二次规划原始问题,引入拉格朗日乘子法,然后转换成对偶的形式去求解,这是一种理论非常充实的解法.这里换一种角度来思考,在机器学习领域,一般的做法是经验风险最小化 ERM ,即构建假设函数为输入输出间的映射,然后采用损失函数来衡量模型的优劣.求得使损失最小化的模型即为最优的假设函数,采用不同的损失函数也会得到不同的机器学习算法,比如这里的主题 SVM 采用的是 Hinge Loss ,Logistic Regression 采用的则是负 $\log$

import matplotlib.pyplot as plt iteration = [] loss = [] with open('/home/sensetime/log.txt','r') as file: for line in file: line = line.strip() if(line.find('Iteration') != -1): if(line.find('loss') != -1): line = line.split() line[5] = line[5].spli

Linux下操作 1. 将loss值存储到lossInf.txt中 fName1='loss.txt' cat loss.log | grep "solver.cpp:218] Iteration" | awk '{print $9}' > $fName1 2. Python画出loss曲线 fName2=./loss.txt python show_loss_curve.py $fName2 || exit 1

ROC和AUC介绍以及如何计算AUC from:http://alexkong.net/2013/06/introduction-to-auc-and-roc/ ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣,对两者的简单介绍见这里.这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点,以及更为深入地,讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC. ROC曲线 需要提前说明的是,我们这里只讨论二值分类器.对

非线性SVM分类 尽管SVM分类器非常高效,并且在很多场景下都非常实用.但是很多数据集并不是可以线性可分的.一个处理非线性数据集的方法是增加更多的特征,例如多项式特征.在某些情况下,这样可以让数据集变成线性可分.下面我们看看下图左边那个图: 它展示了一个简单的数据集,只有一个特征x1,这个数据集一看就知道不是线性可分.但是如果我们增加一个特征x2 = (x1)2,则这个2维数据集便成为了一个完美的线性可分. 使用sk-learn实现这个功能时,我们可以创建一个Pipeline,包含一个Polyn

SVM-支持向量机 SVM(Support Vector Machine)-支持向量机,是一个功能非常强大的机器学习模型,可以处理线性与非线性的分类.回归,甚至是异常检测.它也是机器学习中非常热门的算法之一,特别适用于复杂的分类问题,并且数据集为小型.或中型的数据集. 这章我们会解释SVM里的核心概念.原理以及如何使用. 线性SVM分类 我们首先介绍一下SVM里最基本的原理.这里先看一张图: 这个是Iris数据集中的部分数据,可以看到这两个类别可以由一条直线很简单地直接分开(也可以说它们是线性可

第一步保存日志文件,用重定向即可: $TOOLS/caffe train --solver=$SOLVERFILE >& |tee out.log 第二步直接绘制: python plot_training_log.py testloss.png out.log 这个plot_training_log.py在这个目录下caffe-fast-rcnn/tools/extra 2是选择画哪种类型的图片,具体数字是代表哪个类型可以查看帮助信息看到: 0: Test accuracy vs. Ite

根据决策值和真实标签画ROC曲线,同时计算AUC的值 步骤: 根据决策值和真实标签画ROC曲线,同时计算AUC的值: 计算算法的决策函数值deci 根据决策函数值deci对真实标签y进行降序排序,得到新的排序$roc_y$ 根据$roc_y$分别对正负类样本进行累积分布$stack_x$,$stack_y$ 根据$stack_x$,$stack_y$计算RUC的值 \[AUC = \sum_{i=2}^{n}(stack_x(i)-stack_x(i-1))*stack_y(i) \] 分别以$

转载自:http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/8152390 1.问题描述 做关系抽取就是要从产品评论中抽取出描述产品特征项的target短语以及修饰该target的opinion短语,在opinion mining里面属于很重要的task,很多DM.NLP相关的paper在做这方面的工作.基本的思路是: (1)从sentence的parse tree(比如stanford parser)中选取候选target结点和候选opinion结点,然

用 Excel 画正态分布曲线 群里有小伙伴询问一道曲线题,有小伙伴看出来是正态分布曲线,刚好之前有大概了解一下正态分布. 可以在 Excel 很容易实现. 使用 NORMDIST 即可. 效果如下:

tensorflow中学习率.过拟合.滑动平均的学习 tensorflow中常用学习率更新策略 TensorFlow学习--学习率衰减/learning rate decay 分段常数衰减 分段常数衰减是在事先定义好的训练次数区间上,设置不同的学习率常数.刚开始学习率大一些,之后越来越小,区间的设置需要根据样本量调整,一般样本量越大区间间隔应该越小.tf中定义了tf.train.piecewise_constant 函数,实现了学习率的分段常数衰减功能. 指数衰减 指数衰减是比较常用的衰减方法,

本文主要介绍一下多分类下的ROC曲线绘制和AUC计算,并以鸢尾花数据为例,简单用python进行一下说明.如果对ROC和AUC二分类下的概念不是很了解,可以先参考下这篇文章:http://blog.csdn.net/ye1215172385/article/details/79448575 由于ROC曲线是针对二分类的情况,对于多分类问题,ROC曲线的获取主要有两种方法: 假设测试样本个数为m,类别个数为n(假设类别标签分别为:0,2,...,n-1).在训练完成后,计算出每个测试样本的在各类别

Bar Chart: http://bl.ocks.org/mbostock/3885304 这是一个画柱状图的基本形式. Axis是数轴: tickets是数轴上的标尺.tickets第二个參数% 能够使[0, 1]的数以百分比显示: rangeRoundBands 在[0, width] 上按区间划分.正好适合柱状图,rangePoints 在[0, width] 上按点位划分: transform 是相对于父节点变换坐标的数目. function type 先于load tsv文件运行.程

java 三次样条插值 画光滑曲线 例子 主要是做数值拟合,根据sin函数采点,取得数据后在java中插值并在swing中画出曲线,下面为截图  不光滑和光滑曲线前后对比:    代码: 执行类: package com.yang.logic; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.Comparator; import java.util.List; import com.yang.l

数据来自UCI机器学习仓库中的垃圾信息数据集 数据可从http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/sms+spam+collection下载 转成csv载入数据 import matplotlib matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=[u'simHei'] matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False import pandas as pd import numpy as

参考博客: http://blog.csdn.net/sunshine_in_moon/article/details/53541573 进入tools/extra/文件夹中,修改plot_training_log.py文件...等等,我按照作者说的,试着修改了一通,然后失败了.还好该博客的作者把修改的文件上传在csdn上,直接下载便可以用. 下载该文件, 我把下载的extra文件夹解压到了log文件夹里面,首先要把生成的log日志后缀改为.log形式. 命令格式: python plot_tr

from:http://kubicode.me/2016/09/19/Machine%20Learning/AUC-Calculation-by-Python/ AUC介绍 AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标,相比于F1-Score对项目的不平衡有更大的容忍性,目前常见的机器学习库中(比如scikit-learn)一般也都是集成该指标的计算,其计算原理可以参考这个ROC和AUC介绍以及如何计算AUC,但是有时候模型是单独的或者自己编写的,此时想要评

1.1. SVM介绍 1.2. 工作原理 1.2.1. 几何间隔和函数间隔 1.2.2. 最大化间隔 - 1.2.2.0.0.1. \(L( {x}^*)\)对$ {x}^*$求导为0 - 1.2.2.0.0.2. \(\alpha_{_i} g_{_i}( {x}^*)=0\),对于所有的\(i=1,.....,n\) 1.3. 软间隔 1.4. SMO算法 1.5. 核函数 1.6. 实例 1.1. SVM介绍 SVM(Support Vector Machines)--支持向量机是在所有知

这篇文章解释了底部链接的代码. 问题描述  如上图所示,有一些点位于单位正方形内,并做好了标记.要求找到一条线,作为分类的标准.这些点的数据在 inearly_separable_data.csv 文件内. 思路 最初的 SVM 可以形式化为如下: \[\begin{equation}\min_{\boldsymbol{\omega,b}}\frac{1}{2}\|\boldsymbol{\omega}\|^2\\s.t.\ y_i(\boldsymbol{\omega}^T\boldsymb

SVM(支撑向量机模型)是二(多)分类问题中经常使用的方法,思想比较简单,但是具体实现与求解细节对工程人员来说比较复杂,如需了解SVM的入门知识和中级进阶可点此下载.本文从应用的角度出发,使用Libsvm函数库解决SVM模型的分类与回归问题. 说明:libsvm是实现svm的便捷开源工具,应用广泛,由国立台湾大学Chih-Chung Chang和Chih-Jen Lin编写,可以实现基于SVM的分类和回归. 1.分类 在Matlab下下载测试数据heart_sacle运行程序: load hea

今天整理资料时,发现了在学校时做的这个实验,当时整个过程过重偏向依赖分类器方面,而又很难对分类器性能进行一定程度的改良,所以最后没有选用这个方案,估计以后也不会接触这类机器学习的东西了,希望它对刚入门的人有点用. SVM比较适合高维数据的二分类,本来准备对语音特征直接用SVM进行二分类,但是发现样本数据比较多,训练的2天都没有出收敛,最后想用VQ聚类的方法先抽取出具有代表性的语音,但是用这些代表性的训练集训练SVM分类器,效果还可以,用了一个下午就收敛了.识别结果还行,比较差的情况下,也有80%