import numpy as np from sklearn import svm X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]]) y = np.array([1, 1, 2, 2]) clt = svm.SVC(probability = True) clt.fit(X, y) print clt.predict([[-0.8, -1]]) print clt.predict_proba([[-0.8, -1]])

php中json对象数据的输出转化 public function get_my_now_citys(){ $datas=$this->_post('datas'); //前台js脚本传递给后端的object对象 if(!$datas){ echo '地址信息获取失败!'; } $latitude=$datas['latitude'];//维度 $longitude=$datas['longitude'];//经度 $rs=$this->get_my_addr_infos($longitude

有个输出0和1的BIASED RANDOM,它以概率p输出1,以概率1-p输出0,以此RANDOM函数为基础,生成另一个RANDOM函数,该函数以1/2的概率输出1,以1/2的概率输出0 题目解答: 两次调用该RANDOM函数,如果其概率为P(x),调用2次 P(1) = p       P(0) = 1-p P'(1) =p      P'(0) = 1-p 概率如下: 11  p*p        10  p*(1-p) 01 (1-p)*p   00 (1-p)*(1-p) 观察发现 运行

题意:给定a,b,s,在[-a, a]*[-b, b]区域内任取一点p,求以原点(0,0)和p为对角线的长方形面积大于s的概率. 析:应该明白,这个和高中数学的东西差不多,基本就是一个求概率的题,只不过更简单了,不用你算了,你给出表达式, 让计算机帮你算即可. 由对称性知道,只要求[a, b]区域内的概率就OK了,也就是xy > s,由高中的知识也知道应该先求xy = s的曲线, 然后求在曲线上面的面积,这就用到了积分,由于上面的不好求,我们先求下面的,再用总面积减掉即可(自己画个图看看), 挺

from pandas import read_csv import numpy as np from sklearn.datasets.base import Bunch import pickle #导入cPickle包并且取一个别名pickle #持久化类 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer import jieba import xlwt import operator#排序用 from sklearn

SVM的概率输出(Platt scaling) 2015-10-22 10:38:19 闲渔Love吉他 阅读数 8121 文章标签: Platt Scaling Calibr 更多 分类专栏: 计算机视觉   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/akunpoping/article/details/49329095 最近在研究基于样本的相似度度量问题,其中用到了分类器的概率输

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

LIBSVM 数据格式需要---------------------- 决策属性 条件属性a 条件属性b ... 2 1:7 2:5 ... 1 1:4 2:2 ... 数据格式转换---------------------- 当数据较少时,可以用formatdatalibsvm轻松地将文本数据转换成为svm工具使用的数据. 使用方法为: 1,打开FormatDataLibsvm.xls然后将数据粘贴到sheet1的topleft单元. 输入格式为: 条件属性a 条件属性b ... 决策属性 7

机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是对支持

转自http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17292011 终于到SVM的实现部分了.那么神奇和有效的东西还得回归到实现才可以展示其强大的功力.SVM有效而且存在很高效的训练算法,这也是工业界非常青睐SVM的原因. 前面讲到,SVM的学习问题可以转化为下面的对偶问题: 需要满足的KKT条件: 也就是说找到一组αi可以满足上面的这些条件的就是该目标的一个最优解.所以我们的优化目标是找到一组最优的αi*.一旦求出这些αi*,就很容易计算出权重向量w

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

禁书目录 题目大意:清教需要定期给Index清除记忆,在此之前需要把当中的十万三千本禁书取出来......不幸的是,禁书一旦离开了Index就非常脆弱,具体来说,每一本禁书都有一个魔力值 ai ,其记载的内容是 bi ,取出后的 n 本不同的禁书形成了一个排列,如果说对于一本禁书 i ,其左边存在一本不弱于它的魔力值的禁书 j ,禁书 i 就会因为禁书 j 的影响而消失.求对于所有可能的禁书排列,能保留下来的记载内容的种类数之和.由于答案可能很大,只需要输出对998244353 取膜后的结果即可

一.Linear Support Vector Machine 接下来的讨论假设数据都是线性可分的. 1.1 SVM的引入:增大对测量误差的容忍度 假设有训练数据和分类曲线如下图所示: 很明显,三个分类器都能够正确分类训练数据,但是哪一个的效果更好呢?直觉告诉我们第三个,为什么呢? 这是因为第三个的那些点离分割超平面的距离较远,这样能够容忍更大的噪声, 鲁棒性更强. 1.2 间隔最大化问题的建模 我们的目标是寻找分割超平面导致间隔最大化.形象的说我们定义分割超平面两边的点与分割超平面的最短距离为

天气情况 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 638    Accepted Submission(s): 257 Problem Description 如果我们把天气分为雨天,阴天和晴天3种,在给定各种天气之间转换的概率,例如雨天转换成雨天,阴天和晴天的概率分别为0.4,0.3,0.3.那么在雨天后的第二天出现雨天,阴天和

题目:随机输出“苹果”,“橘子”,“香蕉”要求输出“苹果”的概率为50%,“橘子”的概率为30%,“香蕉”的概率为20% 分析 方案一: 最常用rand(1,10)来处理 如果是5以下的输出苹果 6到8的输出橘子 9到10的输出香蕉 <?php $arr = array('苹果','橘子','香蕉'); $i = mt_rand(1,10); if($i<=5){ echo $arr[0]; }else if($i>=9){ echo $arr[1]; }else{ echo $arr[

问题叙述性说明 生成n个月∈[a,b]随机整数.并且将它们输出到x概率. 输入格式 输入线跟四个整数n.a,b,x,用空格分隔. 输出格式 输出一行包括一个小数位和为x的概率.小数点后保留四位小数 例子输入 2 1 3 4 例子输出 0.3333 数据规模和约定 对于50%的数据,n≤5. 对于100%的数据,n≤100,b≤100. 题解: 这是一道典型的全然背包,可是在做的过程中遇到了一些波折. dp[i][j]:挑选i个数字后得到j的概率. dp[i][j]=dp[i-1][z]*1/su

链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/358/B来源:牛客网 出题人的女装 时间限制:C/C++ 1秒,其他语言2秒 空间限制:C/C++ 524288K,其他语言1048576K 64bit IO Format: %lld 题目描述 出题人早上起床就打算穿衣服,他有两箱衣服,因为懒,他在这两天只打算打开一个箱子. 两个箱子中一个有n件衣服,其中有x件女装,另一个有m件衣服,其中有y件女装. 出题人在第一天随机挑一个箱子后,接下来的两天就会从此箱子中随机找

问题本身很明确,但不知道起个什么题目好,姑且先这么说吧. 问题描述:现在有一个叫做Rand5的函数,可以生成等概率的[0, 5)范围内的随机整数,要求利用此函数写一个Rand3函数(除此之外,不能再使用任何能产生随机数的函数或数据源),生成等概率的[0, 3)范围内的随机整数. 我第一次遇到这个问题的时候,着实犯了一回傻,自以为是地证明了这个题目是无解的.其实从概率的角度来看,题目的要求就是,利用一个1/5的概率源,通过某种方式产生出1/3的概率输出.我们都知道,概率运算法则有加法和乘法,而在我

1.介绍 它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,即支持向量机的学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. 2.求解过程 1.数据分类—SVM引入 假设在一个二维平面中有若干数据点(x,y),其被分为2组,假设这些数据线性可分,则需要找到一条直线将这两组数据分开.这个将两种数据分割开的直线被称作分隔超平面(separating hyperplane),当其在更加高维的空间中为超平面,在当前的二维平面为一条直线. 这样的直线可能存在很多条,则我们

Description Twilight Sparkle was playing Ludo with her friends Rainbow Dash, Apple Jack and Flutter Shy. But she kept losing. Having returned to the castle, Twilight Sparkle became interested in the dice that were used in the game. The dice has m fac