监督机器学习的关键方面之一是模型评估和验证。当您评估模型的预测性能时,过程必须保持公正。使用train_test_split()数据科学库scikit-learn,您可以将数据集拆分为子集,从而最大限度地减少评估和验证过程中出现偏差的可能性。
GridSearchCV实现了"fit"和" score"方法。它还实现了"得分样本" "预测" "预测概率" "决策函数" "变换"和"逆变换" ,如果它们在所使用的估计器中实现的话。应用这些方法的估计器的参数通过参数网格上的交叉验证网格搜索进行优化。
随着深度学习领域日益渐火以及网络上的前沿文章铺天盖地地出现,人们很容易将深度学习视为是只对数学博士开放的高级领域——但本文要证明这种观点是错的。
代码下载:here。 已知训练数据如下: 预处理代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on 2017 11.17 @author: liupeng """
关于作者:Japson。某人工智能公司AI平台研发工程师,专注于AI工程化及场景落地。持续学习中,期望与大家多多交流技术以及职业规划。
在介绍决策树之前我们先来介绍下信息熵,信息熵是约翰·香农根据热力学第二定律,在 1948《通信的数学原理》一书中提出,主要思想是:一个问题不确定性越大,需要获取的信息就越多,信息熵就越大;一个问题不确定性越小,需要获取的信息就越少,信息熵就越小。比如“小张今天会不会在9:00之前到公司”的信息熵就比“小张今天会不会吃早饭”的信息熵要高,因为小张长久以来没有不吃早饭的习惯。
https://www.cnblogs.com/pinard/p/6244265.html LDA原理的一些介绍
存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据 与所属分类的对应关系。输人没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的 特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签。一般来说,我们 只选择样本数据集中前K个最相似的数据,这就是K-近邻算法中K的出处,通常K是不大于20的整数。 最后 ,选择K个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。
它是机器学习中唯一一个不需要训练过程的算法,它在训练阶段只是把数据保存下来,训练时间开销为 0,等收到测试样本后进行处理。
本文从基础集成技术讲起,随后介绍了高级的集成技术,最后特别介绍了一些流行的基于Bagging和Boosting的算法,帮助读者对集成学习建立一个整体印象。
通过本文,你将了解并深刻理解什么是 KNN算法。 当然,阅读本文前,你最好会点python, 这样阅读起来才会没有障碍噢
压力是身体和心灵对要求或挑战性情况的自然反应。它是身体对外部压力或内部思想和感受做出反应的方式。压力可能由多种因素引发,例如工作压力、经济困难、人际关系问题、健康问题或重大生活事件。
使用到的数据集为IMDB电影评论情感分类数据集,该数据集包含 50,000 条电影评论,其中 25,000 条用于训练,25,000 条用于测试。每条评论被标记为正面或负面情感,因此该数据集是一个二分类问题。
回顾一下之前的SVM,找到一个间隔最大的函数,使得正负样本离该函数是最远的,是否最远不是看哪个点离函数最远,而是找到一个离函数最近的点看他是不是和该分割函数离的最近的。
参考 https://www.youtube.com/watch?v=_3xj9B0qqps&t=1372s 导入需要用到的模块 import pandas as pd from sklearn.sv
线性回归作为一种回归分析技术,其分析的因变量属于连续型变量,如果因变量转变为离散型变量,将转换为分类问题。
由于高等数学底子太差的原因,机器学习总是无法深入学习下去,只能做一个简单的尝试者,甚至连调优也未必能算的上,不过这样也好,可以把重心放到对业务的理解上,以及业务和模型的选择上。
其中λ称为正则化参数,如果λ选取过大,会把所有参数θ均最小化,造成欠拟合,如果λ选取过小,会导致对过拟合问题解决不当,因此λ的选取是一个技术活。 岭回归与Lasso回归最大的区别在于岭回归引入的是L2范数惩罚项,Lasso回归引入的是L1范数惩罚项,Lasso回归能够使得损失函数中的许多θ均变成0,这点要优于岭回归,因为岭回归是要所有的θ均存在的,这样计算量Lasso回归将远远小于岭回归。
2001年Breiman把分类树组合成随机森林(Breiman 2001a),即在变量(列)的使用和数据(行)的使用上进行随机化,生成很多分类树,再汇总分类树的结果。随机森林在运算量没有显著提高的前提下提高了预测精度。
下面我们提取数据集中花瓣宽度与花瓣长度数据,将花瓣数据分为训练数据与测试数据,训练数据用于训练线性回归模型,测试数据用于检测我们的模型的准确率。
Auto-Keras是用于自动机器学习的开源软件库。目的是让仅拥有一定数据科学知识或机器学习背景的行业专家可以轻松地应用深度学习模型。
“支持向量机”(SVM)是一种有监督的机器学习算法,可用于分类任务或回归任务。但是,它主要适用于分类问题。在这个算法中,我们将每个数据项绘制为n维空间中的一个点(其中n是你拥有的是特征的数量),每个特征的值是特定坐标的值。然后,我们通过找到很好地区分这两个类的超平面来执行分类的任务。
深度集成与迁移学习是机器学习领域中的两个重要概念,它们可以帮助提高模型的性能和泛化能力。本教程将详细介绍如何在Python中使用XGBoost进行深度集成与迁移学习,包括模型集成、迁移学习的概念和实践等,并提供相应的代码示例。
算法过程: 1 选取某一样本 2 计算类中心 3 计算样本与每一类的类中心距离,这里采用欧式距离 4 循环计算待测样品和训练集中各类中心距离找出距离待测样品最近的类别
对于大多数的分类算法,比如决策树,KNN,逻辑回归,支持向量机等,他们都是判别方法,也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系,要么是决策函数Y=f(X),要么是条件分布P(Y|X)。
模板匹配法说白就是特征一一对应,将数据每个特征相差加起来,然后总的特征值最小的就是相似度最大的
本文中讲解的是使用sklearn实现决策树及其建模过程,包含 数据的清洗和数据分离train_test_split 采用不同的指标,基尼系数或者信息熵进行建模,使用的是X_train和y_train
算法流程 选取某一类样本X 计算样本类中心 采用欧式距离测度计算待测样品到类中心的距离 距离最小的就是待测样品的类别 算法实现 计算距离 def euclid(x_train,y_train,sample): """ :function: 基于类中心的模板匹配法 :param x_train:训练集 M*N M为样本个数 N为特征个数 :param y_train:训练集标签 1*M :param sample: 待识别样品 :return: 返回判断类别
应该是第一次跟周老师见面过后,周老师就建议我先开始学学Deep Learning相关的知识,为开学后进入正式的研究打个基础。回来之后自己信心满怀地买了李沐大神的《动手学深度学习(PyTorch版)》,然后便开始了自己的学习DL之路。
算法流程 将数据二值化 计算每类数字的先验概率 计算条件概率 计算后验概率 (具体计算过程请见书上77页) 算法实现 贝叶斯算法 def bayeserzhi(x_train,y_train,sample): """ :function 基于二值数据的贝叶斯分类器 :param x_train: 训练集 M*N M为样本个数 N为特征个数 :param y_train: 训练集标签 1*M :param sample: 待识别样品 :return: 返回判
实验: 导入需要用到的python库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd 导入数据集 data
真味是淡至如常。 KNN图像分类 链接 摘自大佬的笔记,拿来细细品味,别是一番滋味。 import numpy as np import os import pickle import matplotlib.pyplot as plt import h5py import scipy from PIL import Image from scipy import ndimage def distance(X_test, X_train): """ 输入: X_test -- 由nu
朴素贝叶斯可以分为贝努利贝叶斯(BernoulliNB)、高斯贝叶斯(GaussianNB)和多项式贝叶斯(MultinomailNB)。贝努利贝叶斯(BernoulliNB)又可以分为二项分布和0-1分布。我们首先来介绍贝努利贝叶斯(BernoulliNB)。
拆分可用的数据是有效训练和评估模型的一项重要任务。在这里,我将讨论 scikit-learn 中的不同数据拆分技术、选择特定方法以及一些常见陷阱。
加载数据 import pandas as pd df_wine = pd.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data', header=None) df_wine.columns = ['Class label', 'Alcohol', 'Malic acid', 'Ash', 'Alcalinity of
看来,对三组数据高斯贝叶斯算法在三个数据中最好,我们让他与以前学习过的分类算法做个比较。
LSTMs(Long Short Term Memory networks,长短期记忆网络)简称LSTMs,很多地方用LSTM来指代它。本文也使用LSTM来表示长短期记忆网络。LSTM是一种特殊的RNN网络(循环神经网络)。想要说清楚LSTM,就很有必要先介绍一下RNN。下面我将简略介绍一下RNN原理。
批处理规范化背后的主要思想是,在我们的案例中,我们通过使用几种技术(sklearn.preprocessing.StandardScaler)来规范化输入层,从而提高了模型性能,因此,如果输入层受益于规范化,为什么不规范化隐藏层,这将进一步改善并加快学习速度。
查看y的时候发现,发现lable是按照从小到大进行排序的,所以取训练集不能直接取前n个为训练集,后n个为测试集,这样得到的模型肯定是不准确的。
import pandas as pd # 导入pandas from sklearn.model_selection import train_test_split # 导入sklearn 工具箱 from sklearn.linear_model import LinearRegression # 导入线性回归算法模型 df_housing = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/huangjia2019/house/master/house.
机器学习中,数据通常被表示为向量形式输入模型进行训练,但对于大量的多维数据直接进行处理和分析会极大消耗系统资源,因此需要通过降维缓解这一问题。降维,就是用一个低维度向量来表示原始高维度向量的特征。常见的方法有:
理论 支持向量机回归器 支持向量机回归器与分类器相似,关键在于从大量样本中选出对模型训练最有用的一部分向量。回归器和分类器的区别仅在于label为连续值 K临近回归器 K临近回归器任然是取特征向量最接近的k个训练样本,计算这几个样本的平均值获得结果(分类器是投票) 回归树 回归树相对于分类树的最大区别在于叶子节点的值时“连续值”,理论上来书回归树也是一种分类器,只是分的类别较多 集成回归器 随机森林和提升树本质上来说都是决策树的衍生,回归树也可以衍生出回归版本的随机森林和提升树。另外,随机森林还可以衍生出极
K最近邻(K-Nearest Neighbors,简称KNN)是一种简单而有效的监督学习算法,常用于分类和回归问题。本文将介绍KNN算法的原理、实现步骤以及如何使用Python进行KNN的编程实践。
在 2018 年比较火,很多大公司都开源了各自的auto ml库,例如 Cloud AutoML, AUTO KERAS, Auto Sklearn, Auto Weka 等,
考虑到在日常中,常常需要对模型指标输出,但涉及多个模型的时候,需要对其有标示输出,故需要将模型变量名转换成字符串。
上一篇文章讲解了如何简易入门Keras,大致给出了一个深度学习模型,但对于模型如何调参就没有太过于深入讲解,今天继续写一篇文章来整理下 Keras 深度学习模型的调参教程,希望可以对大家有所帮助。
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