但事实上，Java 在项目开发中仍然发挥着不可替代的作用，并且许多流行的机器学习框架本身就是由 Java 写成的。...来自怀卡托大学的计算机科学教授 Eibe Frank 表示：“Weka 最大的优势在于分类，因此需要自动数据分类的应用程序可以从中获益。...其内部实现的机器学习算法包括：分类、回归、聚类、孤立点检测、概念漂移检测和推荐系统等。此外，MOA 还提供了多种评估工具，以及活跃的社区讨论、博客等配套资源。...Deeplearning4j 旨在为工作在 Hadoop 框架下的 Java、Scala 和 Clojure 程序员提供一个可以灵活 DIY 的机器学习工具。...MALLET 还支持各种类型的算法，包括朴素贝叶斯，决策树和最大熵等。此外，MALLET 还提供了许多例程，包括分词，删除停用词，将文本转换为向量表示等。
节点TreeNode a.节点类型 nodeType:根节点,叶子节点,果实节点 b.节点对应的值 nodeValue c.节点的id treeNodeId d.节点对应的处理器类型和描述 ruleKey...private TreeRoot treeRoot; /* * 决策树的子节点 */ private Map treeNodeMap...实际的业务开发可以从数据库、RPC接口、缓存运算等各种方式获取。...map结构中，对于这样的map结构可以抽取到数据库中，那么就可以非常方便的管理。...，有点像通过链路的关系(站点,用户会员等级)在二叉树中寻找果实节点的过程。
违背设计模式实现 这种情况一般是使用很多的 if...else 进行实现，把判断逻辑使用 if…else 写到一个类中。...树形结构原子模块实现关系从 LogicFilter 开始定义适配的决策过滤器，BaseLogic 是对接口的实现，以提供最基本的通用方法。...：逻辑决策器方法、获取决策值方法，让每一个提供决策能力的节点都必须实现此接口，保证统一性。...，有点像通过链路的关系（性别、年龄）在二叉树中寻找果实节点的过程。...测试结果：{"nodeId":112,"nodeValue":"果实B","success":true,"treeId":10001,"userId":"Oli09pLkdjh"} ``` 总结 从以上的决策树场景来看
那么这个时候你就可以使用组合模式进行构建服务，对于不同类型的调用方配置不同的组织关系树，而这个树结构你可以配置到数据库中也可以不断的通过图形界面来控制树结构。...，逻辑决策器、获取决策值，让每一个提供决策能力的节点都必须实现此接口，保证统一性。...map结构中，对于这样的map结构可以抽取到数据库中，那么就可以非常方便的管理。...，有点像通过链路的关系(性别、年龄)在二叉树中寻找果实节点的过程。...七、总结 从以上的决策树场景来看，组合模式的主要解决的是一系列简单逻辑节点或者扩展的复杂逻辑节点在不同结构的组织下，对于外部的调用是仍然可以非常简单的。
原文题目：FAHT: An Adaptive Fairness-aware Decision Tree Classifier 摘要：自动化的数据驱动决策系统在广泛的在线和离线服务中无处不在。...然而，由于现有的历史数据往往具有内在的歧视性，即在接受积极分类时，拥有一个或多个敏感属性的成员的比例高于总体人口中的比例，这使得决策支持系统缺乏公平性，从而使人们越来越关注所采用的模型的问责制和公平性。...已经提出了一些公平意识的学习方法来解决这一问题。然而，这些方法将公平作为一个静态问题来处理，并没有考虑到底层溪流种群的演变。本文提出了一种基于学习机制的在线流决策公平分类器。...我们的学习模型FAHT(公平感知Hoeffding Tree)是对流上决策树归纳的著名Hoeffding树算法的扩展，它也考虑了公平性。...实验表明，我们的算法能够处理流环境中的识别问题，同时保持了对流的中等预测性能。
假设集成通过简单的投票方法结合T个基分类器，如果其中有半数基分类器正确，则集成分类就正确： 假设基分类器错误率相互独立 ，由Hoeffding不等式可知，集成的错误率为： 可以看出随着集成中个体分类器数目...前提是有一个关键假设：基学习器的误差相互独立。 我们所要选择的基学习器就是要选择那些好而不同个体学习器，如何去选择他们就是集成学习的核心内容。...随机森林（Random Forest，简称RF） 随机森林是Bagging的一个扩展变体，RF在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中映入了随机属性选择。...随机森林在Bagging的基础上做了修改 从样本集中用Bootstrap采样选出n个样本； 从所有属性中随机选择k个属性，选择最佳分割属性作为节点建立CART决策树； 重复以上两个步骤m次，即建立了m棵...具体参考 Stacking 小结 决策树随机森林的代码清晰，逻辑也是比较简单，在胜任分类问题时，往往可以作为对数据分类探索的首要尝试方法，随机森林的集成思想方法也可以用在其他分类器的设计中。
libfolia – FoLiA格式的 C ++库 MeTA – MeTA：ModErn文本分析从巨量文本中挖掘数据。...---- 蟒蛇 计算机视觉 Scikit-Image – Python中的图像处理算法的集合。 SimpleCV – 一个开源的计算机视觉框架，允许访问几个高性能计算机视觉库，如OpenCV。...---- Clojure的 自然语言处理 Clojure-openNLP – Clojure中的自然语言处理（opennlp） 感染 – clj – Clojure和ClojureScript的Rails...– Clojure的遗传编程库 Statistiker – Clojure中的基本机器学习算法。...– ROCR：可视化评分分类器的性能 RoughSets – RoughSets：数据分析基于粗糙集与模糊粗糙集理论 rpart – rpart：递归分区和回归树 RPMM – RPMM：递归分区混合模型
赛题任务 如何确定新药的MoAs？ ? 基于MoA批注，将根据应用于每个药物MoA批注对的对数损失函数的平均值来评估溶液的准确性。...此外，您还可以访问此数据集中5000多种药物的MoA注释。 按照惯例，数据集被分为测试和训练子集。...因此，您的任务是使用训练数据集来开发一个算法，该算法自动将测试集中的每个案例标记为一个或多个MoA类。注意，由于药物可以有多个MoA注释，因此这项任务在形式上是一个多标签分类问题。...如何评估解决方案的准确性？ 基于MoA注释，将根据应用于每个药物MoA注释对的对数损失函数的平均值来评估溶液的准确性。...需要选手预测测试数据中每一行的每个MoA得分的概率。 sample_submission.csv：提交文件 ?
“学习” 我们人类的学习过程,有时候并不是直接从定义学习,更像是实例学习,比如说小孩学习"树",并不能给出一个真正的定义,而是从实例的树来学习这个定义,也就是说"learning from data"....Learning from data: 因为不能给出一个明确的解析解,但是可以从大量的数据中构建一个经验解决方法.换句话说,就是我们不能给出明确的定义,但是可以从大量的数据中归纳出一种解决方法....对于垃圾邮件分类器,如果数据集线性可分,那么我们能找到一个完美的模型:正确划分所有训练数据. 对于2-d维度来说,感知机模型的分类边界是一条直线....感知机模型: h(x)=sign(wTx)h(x) = sign(w^Tx)h(x)=sign(wTx) 分类结果是{+1, -1}.从式子中可以看出,分类结果是由两个向量内积决定,图像化来说就是两个向量的夹角决定...目标函数f的复杂度.直觉上复杂函数比简单函数更难学.我们看看能否从上面的两个问题中得到答案.从Hoeffding不等式中可以知道,目标函数f的复杂度并不影响Ein(g)E_{in}(g)Ein(g)和
NFL定理描述为没有一个学习算法可以在任何领域总是产生最准确的学习器。不管是哪种学习算法，至少存在一个目标函数，能够使得随机猜测算法是更好的算法。...从这个例子中，NFL说明了无法保证一个机器学习算法在D以外的数据集上一定分类或预测正确，除非有一定的假设条件！...统计学办法：从罐子中随机取出N个球作为样本，计算这N个球中橙色球的比例v，那么估计出罐子中橙色球的比例约为v。 ?...统计学图 这种随机抽取的办法不能说明罐子里橙色球的比例一定是v,但是从概率的角度来说，样本中的v很有可能接近我们未知的u。下面利用数学推导来解释v与u的接近程度。...； （5）机器学习的训练D类比与从罐子中抽取的N个球。
报关单信息 (CUSDEC) 允许将数据从报关员转移到海关管理部门，以满足有关进口、出口或过境货物申报的立法或操作要求。...这个报文的应用场景还包括：将数据从一个国家的出口商传输到另一个国家的进口商；将货物数据从一个海关当局传输到另一个海关当局；将数据从海关当局传输到其他政府机构或主管部门等。...包含的内容如下：货物信息仓库信息到货日期集装箱信息运输信息海关状态关税信息如何使用CUSDEC 报关单报文？...1+AUP:107:ZZZ'- 前期消费税账户中少支付的金额明细MOA+161:15123'- 前期消费税账户中少支付的金额TAX+3+CUS:107:ZZZ'- 关税价值明细MOA+161:768765...如下图所示：以UNB以及LOC字段为例，可以看到，UNB字段中，左侧为M，右侧为1，表示：UNB字段是必需字段，并且在报文中只可以出现一次；而LOC字段中，左侧为C，右侧为99，表示：LOC字段是可选字段
每一页都是一棵树。树的根是页面（page），树的枝干是更高层次的段落（paragraphs）；树的叶子就是嵌套在页面（page）最深层次的段落（paragraphs）。...它的内容非常有趣，且包含对应的练习。 接下来，我将几乎逐字逐句地引用教程中的几段话，当然会改变例子以适用于 Roam。其余的内容，请访问上面的教程。...出于这个原因，我完全省略了关于(pull ) requests 的讨论 —— 尽管在 roam.json 中的例子中，我将会提到一部分。(pull ?e [*])是一种强大的从数据库中获取数据的方法。...Roam query SmartBlock Roam 查询 SmartBlock 我们可以在 SmartBlocks 内和浏览器中的开发者工具控制台中运行查询。...title:name字段的后面，并在字段名的末尾加上:uid，指定相应的 uid。例如：?title:uid 在字段末尾添加:日期，指定一个您想转换为每日笔记页面链接的字段，例如：?
分类：支持向量机、决策树、AdaBoost、随机森林、梯度提升、神经网络、最大熵分类器，KNN，朴素贝叶斯，fisher/线性/二次/正则判别分析等。...最近邻搜索：BK树、Cover树、kd树、SimHash、LSH。 序列学习：隐马尔可夫模型，条件随机域。...自然语言处理：分句器和分词器、Bigram 统计测试、短语提取器、关键词提取器、词性标注器、相关性排序。 由于排版问题，有一些能够实现的机器学习方法还没有列完。...但从上面列举的方法中可以看出，Smile 能够处理的机器学习方法还是较为全面。 数学、统计和可视化 Smile 还提供先进的数值计算环境：从特殊函数、线性代数，到随机数发生器、统计分布和假设检验。...还有对Java语言的「嘲讽」： 你说Scala、Kotlin 和 Clojure，你只是换了不同的方式说Java而已。 ?
图1中显示了10类MoA的细胞绘制图像示例。这个工作以端到端方式训练五通道细胞绘制图像数据和分子指纹数据，以预测MoA，其将原始图像用作模型的输入。...图2 不同间隔的每个MoA的化合物计数直方图 图像数据 作者从10个表示良好的MoAs（MoAs可以合理区分，且有足够数量的化合物与其相关）中选择图像数据。...对于具有数据增强的LSTM，作者调整了增强的程度，以确保每类MoA在增强的训练集中有大约1000个SMILES。作者使用Adam优化器，稀疏类别交叉熵作为损失函数，验证损失作为早停的度量。...单独的算法包括随机森林、light 梯度提升、cat boost、k近邻分类器和逻辑回归。集成算法包括bagging、stacking、voting和adaboost。...这个测试集对于训练和验证数据的每一次打乱都是相同的。对于MLP，不同类别的MoA的F1得分变化很大，从JAK抑制剂测试化合物的0.08到维甲酸受体激动剂化合物的1.00不等。
我们还探讨了这一领域的创新如何为下一代的成功项目提供动力。 前言 从历史上看，新药是通过观察其对疾病表型的治疗效果而发现的。...PDD如何重塑药物发现相关概念 PDD在多个方面重塑了药物发现的相关概念，包括扩大可药用靶点的范围、重新审视多向药理学、重新审视"药物相似性"、重新认识靶点识别和项目进展之间的关系、改进靶点识别和MoA...这些案例表明表型策略如何扩大了"可药用靶点空间"，以包括意想不到的细胞过程 (前mRNA剪接，以及靶点蛋白的折叠、运输、翻译和降解) 和传统靶点类别的新MoA (伪激酶域抑制、异生激酶激活和掩盖的共价弹头...使用关键词”深度学习"、"人工智能”和”表型”或”药物发现”在PubMed上查询已发表的文献，会发现两种不同类型的论文：一种是将机器学习分类器应用于大量化合物或化学结构的集合，另一种是将分类器应用于表型检测衍生的特征...在这项研究中，机器学习的应用可以在特征空间中定义化合物的”原型"，使化学家在进行化合物优化工作的同时，不断监测这些修改如何影响类似物的MoA--这是与传统PDD的一个重大区别。
集成学习提升模型性能的原理 先考虑一个简单的例子： 在二分类任务中，假设三个分类器在三个测试样本上的表现如下图所示，集成的结果通过投票法产生。 在 ? 中每个分类器精度为 ?...中每个分类器的精度为也为 ? ，但彼此之间没有差别，集成不起作用；在 ? 中每个分类器的精度只有 ? ，集成结果反而更差。 ?...假设基分类器的错误率独立，那么由Hoeffding不等式，集成的错误率为： ? 即随着个体分类器数目 ? 不断增大，集成的错误率将指数下降。...需要注意的是，在上述的推导中我们假设个体分类器的错误率是相互独立的，但是现实中个体学习器是针对同一个问题训练出来的，他们显然不可能独立。...Boosting族中最著名的代表即AdaBoost算法和提升树算法boosting tree。 ?
2.Massive Online Analysis（MOA）是一个面向数据流挖掘的流行开源框架，有着非常活跃的成长社区。...它包括一系列的机器学习算法（分类、回归、聚类、异常检测、概念漂移检测和推荐系统）和评估工具。关联了WEKA项目，MOA也是用Java编写的，其扩展性更强。...3.MEKA项目提供了一个面向多标签学习和评价方法的开源实现。在多标签分类中，我们要预测每个输入实例的多个输出变量。这与“普通”情况下只涉及一个单一目标变量的情形不同。...Mallet支持分类算法，如最大熵、朴素贝叶斯和决策树分类。 7....一个概率分类器，比如这个，它可以对一个数据项给出类分配的概率分布。该软件是最大熵分类器的一个Java实现。 16.io是一个Retina API，有着快速精确的类似大脑的自然语言处理算法。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《Java扩展Nginx》系列的第五篇...，如题，本篇是整个系列的最核心内容，咱们写的代码主要都集中在nginx-clojure定义的五种handler中，不同handler分别发挥着各自的作用，它们是： Initialization Handler...content handler是最常用的handler，这是个location配置，定义了nginx收到某个请求后应该如何处理，前面的文章中已经用到了 现在咱们再写一个content handler，...鉴权不通过就在rewrite handler上返回401 （Unauthorized）或者403 （Forbidden） 从技术实现的角度来看，您说得没错，access handler来自nginx-clojure..." }; } } 编译构建部署之后，咱们来试试效果，用postman再次请求/myproxy，因为header中没有authorization字段，所以返回
无限级分类是很常见的功能，算法的好坏对于获取分类树的性能起到决定性的作用。...尤其当分类数据和层级多时，一个糟糕的算法将使服务器不堪重负 以下用laravel实现无限级分类功能，包括： 数据表设计 填充模拟数据 生成分类树 分类树的后台维护 数据表设计 字段名 描述 id 主键id...name 类目名称 parent_id 父类目 ID is_directory 是否拥有子类目 level 当前类目层级 path 该类目所有父类目 id 为什么要用level与path 无限级分类中...目录树 场景1：查询蓝牙耳机的所有祖先类目 根据path字段的值获取其祖先id为[1, 2]，用 Category::whereIn('id', [1, 2])->orderBy('level')->get...数据填充结果 生成分类树 分类树是一个通用的功能，适合将其封装为一个服务，创建CategoryService类
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
