一.集成学习的思想 集成学习的思路:一个问题(如分类问题),让多种算法参与预测(如下图中的算法都可以解决分类问题),在多个预测结果中,选择出现最多的预测类别做为该样本的最终预测类别: 生活中的集成思维: 选择电影:10 个人中,如果有8个人觉得这个电影值得看,那么很多人就会跟进这个现象选择看这部电影: 二.scikit-learn 中的集成分类器 scikit-learn 中封装的集成分类器:VotingClassifier 1)模拟集成学习操作 模拟数据集 import numpy as np

一.Hard Voting 与 Soft Voting 的对比 1)使用方式 voting = 'hard':表示最终决策方式为 Hard Voting Classifier: voting = 'soft':表示最终决策方式为 Soft Voting Classifier: 2)思想 Hard Voting Classifier:根据少数服从多数来定最终结果: Soft Voting Classifier:将所有模型预测样本为某一类别的概率的平均值作为标准,概率最高的对应的类型为最终的预测结果

Android应用 开发中,采用ListView组件来展示数据是很常用的功能,当一个应用要展现很多的数据时,一般情况下都不会把所有的数据一次就展示出来,而是通过分页 的形式来展示数据,个人觉得这样会有更好的用户体验.因此,很多应用都是采用分批次加载的形式来获取用户所需的数据.例如:微博客户端可能会在用户滑动至 列表底端时自动加载下一页数据,也可能在底部放置一个"查看更多"按钮,用户点击后,加载下一页数据. 下面通过一个Demo来展示ListView功能如何实现:该Demo通过在List

5. 数据结构 5.1 数据结构简介 (1)向量 一个向量的所有元素必须有相同的类型(模式) (2)列表 列表可以非同质的 列表可按位置索引:lst[[2]] 抽取子列表:lst[c(2,5)] 列表可以有名称:lst[[“Moe”]]或者lst$Moe 列表类似于字典.散列表等 (3)模式:实体类型 > mode(3.1415) R中每个对象都有一个模式,表明该对象如何存储在存储器中: 对象 例子 模式 Number 3.14 numeric Vector of numbers c(2.7,

一.TensorFlow简介 1.TensorFlow定义: tensor  :张量,N维数组 Flow   :  流,基于数据流图的计算 TensorFlow : 张量从图像的一端流动到另一端的计算过程,是将复杂的数据结     构传输至人工智能神经网络中进行分析和处理的过程. 2. 工作模式:     图graphs表示计算任务,图中的节点称之为op(operation) ,一个 op可以获得0个      或多个张量(tensor),通过创建会话(session)对象来执行计算,产生0个或

这个自定义损失函数的背景:(一般回归用的损失函数是MSE, 但要看实际遇到的情况而有所改变) 我们现在想要做一个回归,来预估某个商品的销量,现在我们知道,一件商品的成本是1元,售价是10元. 如果我们用均方差来算的话,如果预估多一个,则损失一块钱,预估少一个,则损失9元钱(少赚的). 显然,我宁愿预估多了,也不想预估少了. 所以,我们就自己定义一个损失函数,用来分段地看,当yhat 比 y大时怎么样,当yhat比y小时怎么样. (yhat沿用吴恩达课堂中的叫法)   import tensorf

所属分类:Keras Keras FAQ:常见问题 如何引用Keras? 如何使Keras调用GPU? 如何在多张GPU卡上使用Keras "batch", "epoch"和"sample"都是啥意思? 如何保存Keras模型? 为什么训练误差(loss)比测试误差高很多? 如何获取中间层的输出? 如何利用Keras处理超过机器内存的数据集? 当验证集的loss不再下降时,如何中断训练? 验证集是如何从训练集中分割出来的? 训练数据在训练时会被随

目录 计算模型 数据模型 运行模型 TensorFlow及神经网络 import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0, 2.0], name='a', dtype=tf.float32) # 定义常量向量 b = tf.constant([2.0, 3.0], name='b') result = a + b # 向量相加 print(result) # 先生成一个会话,通过该会话来计算结果 # sess = tf.Session() sess = tf.

第三章:TensorFlow入门 TensorFlow存在计算模型,数据模型和运算模型(本文用TF代表TensorFlow) 3.1 计算模型-计算图 3.1.1 计算图的概念 TensorFlow这个词Tensor表示张量,可以简单的理解为多维数组,Flow直观的表达了张量之间通过计算相互转化的过程. 如上图,TensorFlow中每个节点都是一个计算,而边代表了计算之间的依赖关系.a,b这两个常量不依赖任何其他计算,而add则依赖于两个常量的取值.所有TensorFlow的程序都可以用类似的

高斯混合模型的EM算法 混合高斯模型 高斯混合模型的概率分布可以写成多个高斯分布的线形叠加,即 \[ p(\mathbf x) = \sum_{k=1}^{K}\pi_k\mathcal N(\mathbf x\ | \ \mathbf \mu_k, \mathbf \Sigma_k) \] 引入一个\(K\)维的二值随机变量\(\mathbf z\), 采用"\(1\)-of-\(K\)"编码,其中一个特定的元素\(z_k\)等于\(1\),其余所有的元素都等于\(0\). 于是\(

TensorFlow Playground http://playground.tensorflow.org 帮助更好的理解,游乐场Playground可以实现可视化训练过程的工具 TensorFlow Playground的左侧提供了不同的数据集来测试神经网络.默认的数据为左上角被框出来的那个.被选中的数据也会显示在最右边的 “OUTPUT”栏下.在这个数据中,可以看到一个二维平面上有红色或者蓝色的点,每一个小点代表了一个样例,而点的颜色代表了样例的标签.因为点的颜色只有两种,所以这是 一个二

2.1 TensorFlow的主要依赖包 TensorFlow依赖的两个最主要的工具包——Protocol Buffer和Bazel. 2.1.1 Protocol Buffer Protocol Buffer是谷歌开发的处理结构化数据的工具.结构化数据指的是拥有多种属性的数据,比如: 当要将这些结构化的用户信息持久化或者进行网络传输时,就需要先将它们序列化.所谓序列化,是将结构化的数据变成数据流的格式,简单地说就是变为一个字符串.如何将结构化的数据序列化,并从序列化之后的数据流中还原出原来的结

一步步教你轻松学KNN模型算法( 白宁超 2018年7月24日08:52:16 ) 导读:机器学习算法中KNN属于比较简单的典型算法,既可以做聚类又可以做分类使用.本文通过一个模拟的实际案例进行讲解.整个流程包括:采集数据.数据格式化处理.数据分析.数据归一化处理.构造算法模型.评估算法模型和算法模型的应用.(本文原创,转载必须注明出处: 一步步教你轻松学KNN模型算法) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2 机器学习:一步步教你轻松学决策树算法 3 机器学习:一步步教你轻松学

TensorFlow TensorFlow 是一种采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.在 Tensorflow 中,所有不同的变量和运算都是储存在计算图,所以在我们构建完模型所需要的图之后,还需要打开一个会话(Session)来运行整个计算图 通常使用import tensorflow as tf来载入TensorFlow 在TensorFlow程序中,系统会自动维护一个默认的计算图,通过tf.get_default_graph函数可以获取当前默认的计算图

前面介绍了关联规则1---不考虑用户购买的items之间的时序关系,但在一些情况下用户购买item是有严格的次序关系了,比如在某些休闲游戏中,用户购买了道具A才能购买道具B,且道具A和B只能购买一次,也就是说购买了道具A是购买道具B的充分条件,如果购买道具A的用户通常会购买道具A,在不考虑时序关系的时候,会得出“BàA”这样的关联规则,这会给运营的同事这样的结论:“购买了道具B的用户也非常有可能会购买道具A,当用户购买了道具B时应向其推荐道具A”,这从数据角度来说是没有问题的,但是从业务的角度来

模型文件的保存 tensorflow将模型保持到本地会生成4个文件: meta文件:保存了网络的图结构,包含变量.op.集合等信息 ckpt文件: 二进制文件,保存了网络中所有权重.偏置等变量数值,分为两个文件,一个是.data-00000-of-00001 文件,一个是 .index 文件 checkpoint文件:文本文件,记录了最新保持的5个模型文件列表 tf中模型保存使用 tf.train.Saver类来保存模型.使用方式: 1. 在Session外生成一个模型保存对象 saver =

TensorFlow笔记-08-过拟合,正则化,matplotlib 区分红蓝点 首先提醒一下,第7讲的最后滑动平均的代码已经更新了,代码要比理论重要 今天是过拟合,和正则化,本篇后面可能或更有兴趣,因为涉及到可视化图形了,而不是纯数据 过拟合:神经网络模型在训练集上的准确率比较高在新的数据进行预测或分类时准确率较低,说明模型泛华能力差 正则化:在损失函数中给每个参数w加上权重,引入模型辅助度指标,从而抑制模型噪声,减小过拟合 使用正则化后,损失函数 loss 变为两项之和: loss = lo

# 导入第三方模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom sklearn import clusterfrom sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs # 模拟数据集X,y = make_blobs(n_samples = 2000, centers = [[-1,-2],[1,3]]

SmartOS依赖images.images是包含在创建新zone或虚拟机时使用的磁盘或文件系统映像和元数据的模板. images使用imgadm工具进行管理. 使用此工具,您可以: 查看和下载在公共映像服务器上可用的映像     安装本地images或者import远程images     列出,显示或打印有关images的详细信息     销毁images 这里我们将讨论如何查找可用的images并开始使用它们. 然后我们将看看images是什么,以及如何创建自己的images. 最后,我们

一.神经网络的实现过程 1.准备数据集,提取特征,作为输入喂给神经网络       2.搭建神经网络结构,从输入到输出       3.大量特征数据喂给 NN,迭代优化 NN 参数       4.使用训练好的模型预测和分类 二.前向传播   前向传播就是搭建模型的计算过程,可以针对一组输入给出相应的输出. 举例:假如生产一批零件, 体积为 x1, 重量为 x2, 体积和重量就是我们选择的特征,把它们喂入神经网络, 当体积和重量这组数据走过神经网络后会得到一个输出. 假如输入的特征值是:体积 0