在数学中，如果实数域上的某个函数可以用半开区间上的指示函数的有限次线性组合来表示，那么这个函数就是阶跃函数。...而数学中指示函数（indicator function）是定义在某集合X上的函数，表示其中有哪些元素属于某一子集A。...，向量 w 是我们要找到的最佳参数（系数） 为了寻找最佳参数，接下来使用最优化知识。...示例：从疝气病症预测病马的死亡率 4.1 准备数据：处理数据中的缺失值 使用可用特征的均值来填补缺失值； 使用特殊值来填补缺失值，如-1； 忽略有缺失值的样本； 使用相似样本的均值添补缺失值； 使用另外的机器学习算法预测缺失值...寻找一个非线性函数Sigmoid的最佳拟合参数，求解过程可由最优化算法完成。
一般的机器学习的实现大致都是这样的步骤： 1.准备数据，包括数据的收集，整理等等 2.定义一个学习模型（learning function model），也就是最后要用来去预测其他数据的那个模型...3.定义损失函数（loss function），就是要其做优化那个，以确定模型中参数的那个函数。...4.选择一个优化策略（optimizer），用来根据损失函数不断优化模型的参数。...而Logistic回归同样遵循这个步骤，上面的步骤中一，五，六自然是不用说的，剩下的Logistic回归算法与其他的机器学习算法的区别也只在于第二步—学习模型的选择。...其实只是每一个特征（feature）上都乘以一个回归系数，然后把所有的结果值相加，定义sigmoid函数输入为z，那么： ? 其中 ? 就是特征了，而 ? 就是需要训练得到的参数。
图2.4 计算公式 我们很容易发现，上面方程中数字差值最大的属性对计算结果的影响最大，也就是说，每年获取的飞行常客里程数对于计算结果的影响将远远大于表2.1中其他两个特征-玩视频游戏所耗时间占比和每周消费冰淇淋公斤数的影响...weights：默认是uniform，参数可以是uniform、distance，也可以是用户自己定义的函数。uniform是均等的权重，就说所有的邻近点的权重都是相等的。...除此之外，还有其他的度量方法，例如曼哈顿距离。这个参数默认为2，也就是默认使用欧式距离公式进行距离度量。也可以设置为1，使用曼哈顿距离公式进行距离度量。...metric_params：距离公式的其他关键参数，这个可以不管，使用默认的None即可。 n_jobs：并行处理设置。默认为1，临近点搜索并行工作数。...4.2 其他 关于algorithm参数kd_tree的原理，可以查看《统计学方法 李航》书中的讲解； 关于距离度量的方法还有切比雪夫距离、马氏距离、巴氏距离等； 下篇文章将讲解决策树，欢迎各位届时捧场
其中x是分类器输入的数据，向量\omega即为我们要找的最佳回归系数，为了寻找最佳回归系数，我们需要用到最优化理论的一些知识。 这里采用梯度上升算法（求最大值），求最小值使用梯度下降。...其中，函数 必须要在待计算的点上有定义并且可微。一个具体的函数例子见下图。 [SouthEast] 图中的梯度上升算法沿梯度方向移动了一步。乐意看到，梯度算子总是指向函数值增长最快的方向。...梯度上升算法用来求函数的最大值，而梯度下降算法用来求函数的最小值。...另一点值得注意的是，在降低alpha的函数中，alpha每次减少$\frac{i}{j+i}$时，alpha就不是严格下降的。便面参数的严格下降也常见于模拟退火算法等其他优化算法中。...处理数据集中缺失的数据 我们有以下方法处理缺失数据： 使用可用特征的均值来填补缺失值； 使用特殊值来填补缺失值，如-1； 忽略有缺失值的样本； 使用相似样本的均值来填补缺失值； 使用另外的机器学习算法预测缺失值
自定义类型的max函数使用：如何为自定义类型（如类或结构体）重载max函数。 容器中的max元素查找：介绍如何在STL容器（如vector、set等）中使用算法查找最大元素。...探索C++中的max函数 在C++编程中，我们经常需要比较两个或多个值以找出其中的最大值。幸运的是，C++标准库为我们提供了max函数，它能够方便地比较两个值并返回较大的一个。...它依赖于C++的模板推导机制，这意味着你可以用它来比较各种类型的值，包括内置类型（如int、double等）和用户定义的类型。...通过模板重载和特化，我们可以扩展max函数以处理更复杂的情况，包括自定义类型和容器中的元素比较。在接下来的部分中，我们将详细讨论这些高级用法，并探讨如何在使用max函数时优化性能和避免常见陷阱。...这意味着如果参数是复杂对象（如包含动态分配内存的类），并且你不再需要这两个对象中的任何一个，那么在使用std::max之后，你应该小心处理这两个对象以避免内存泄漏或其他资源泄漏问题。
当我们不知道未知电影史属于何种类型，我们可以通过计算未知电影和其他电影的距离，按照电影的递增排序，可以找到k个距离最近的电影。在距离最近的电影中，选择类别最多的那部电影，即可判断为未知电影的类型。...： inX：用于分类的数据，测试集 dataSet：用于训练的数据集，训练集 labels：分类标签 k：算法参数，选择距离最小的k个点 """ def classify...算法，分类器 参数： inX：用于分类的数据，测试集 dataSet：用于训练的数据集，训练集 labels：分类标签 k：算法参数，选择距离最小的k个点 返回值: sortedClassCount...classfiy函数有4个输入参数： 用于分类的输入向量inX 输入的训练样本集合为dataSet 标签向量为labels 用于选择最近邻居的数目k 其中标签向量的元素数目和矩阵dataSet的行数相同...import pandas as pd """ 函数功能：KNN分类器 参数说明： inX：待预测分类的数据 dataSet：原数据集，训练集 k：k-近邻算法中的超参数k
其中x是分类器输入的数据，向量$\omega$即为我们要找的最佳回归系数，为了寻找最佳回归系数，我们需要用到最优化理论的一些知识。 这里采用梯度上升算法（求最大值），求最小值使用梯度下降。...其中，函数$f(x,y)$必须要在待计算的点上有定义并且可微。一个具体的函数例子见下图。 ? 图中的梯度上升算法沿梯度方向移动了一步。乐意看到，梯度算子总是指向函数值增长最快的方向。...梯度上升算法用来求函数的最大值，而梯度下降算法用来求函数的最小值。...另一点值得注意的是，在降低alpha的函数中，alpha每次减少$\frac{i}{j+i}$时，alpha就不是严格下降的。便面参数的严格下降也常见于模拟退火算法等其他优化算法中。...处理数据集中缺失的数据 我们有以下方法处理缺失数据： 使用可用特征的均值来填补缺失值； 使用特殊值来填补缺失值，如-1； 忽略有缺失值的样本； 使用相似样本的均值来填补缺失值； 使用另外的机器学习算法预测缺失值
KNN 是非参数的（non-parametric），基于实例（instance-based）的算法。非参数意味着其不在底层的数据分布上进行任何的臆测。...我们将要把灰色的点分类为亮绿色，绿色，棕色中的一类。一开始会计算灰色点与其他各个点的之间的距离，然后再找出 k 值 - 最邻近的一些点。 ?...其他常用的方法还有： 汉明距离（Hamming Distance） 曼哈顿距离 (Manhattan Distance） 闵可夫斯基距离（Minkowski Distance） k 的取值 k 的取值并非容易...k 值取小的话，意味着数据噪音将会在结果上有很大的影响。k 值取大的话，将会使计算成本很大。k 的取值很大程度上也依赖于个人遇到的问题。如何取得更好的 k 值，将由自己来衡量。...default=None),字典的get()方法,返回指定键的值,如果值不在字典中返回默认值。
欢迎投稿分享你的使用经验。 本文介绍在Zabbix5.0中如何通过修改Zabbix前端文件icon-sprite.svg来实现自定义Logo，参与感更强。...1] 需求 需要将Zabbix登录页面及Dashboard左上角Zabbix Logo，替换成自定义的Logo。...使用Inkscape修改Zabbix 前端文件icon-sprite.svg，该文件在Zabbix前端安装文件目录/assets/img/icon-sprite.svg中。 ?...编辑icon-sprite.svg 将要替换的目标Logo导入inkscape工具，并调整对应的参数，如下图： ?...Zabbix前端LOGO对应的位置及大小参数 注：参数和位置要和源Logo一致，否则不显示；：1处的z可以删除直接替换下一层的红色背景。 修改后效果图，如下： ? 修改后的效果图 2.
本文介绍在Zabbix5.0中如何通过修改Zabbix前端文件icon-sprite.svg来实现自定义Logo，参与感更强。...所需软件 软件名称 软件版本 说明 Zabbix Server 5.0.5 已完成Zabbix Server 5.0.5环境部署 Inkscape 1.1 用于修改svg文件的工具 Inkscape:...需求 需要将Zabbix登录页面及Dashboard左上角Zabbix Logo，替换成自定义的Logo。 操作步骤 1....使用Inkscape修改Zabbix 前端文件icon-sprite.svg，该文件在Zabbix前端安装文件目录/assets/img/icon-sprite.svg中。...编辑icon-sprite.svg 将要替换的目标Logo导入inkscape工具，并调整对应的参数，如下图： Zabbix前端LOGO对应的位置及大小参数 注：参数和位置要和源Logo一致，否则不显示
我们看看下表的数据： [h6gjbdbs0w.jpeg] 当我们不知道未知电影史属于何种类型，我们可以通过计算未知电影和其他电影的距离，按照电影的递增排序，可以找到k个距离最近的电影。...在距离最近的电影中，选择类别最多的那部电影，即可判断为未知电影的类型。 比如k=5，这5部电影中3部是爱情片，2部是动作片，那么我们将未知电影归属为爱情片。...： inX：用于分类的数据，测试集 dataSet：用于训练的数据集，训练集 labels：分类标签 k：算法参数，选择距离最小的k个点 """ def classify...算法，分类器 参数： inX：用于分类的数据，测试集 dataSet：用于训练的数据集，训练集 labels：分类标签 k：算法参数，选择距离最小的k个点 返回值: sortedClassCount...： inX：待预测分类的数据 dataSet：原数据集，训练集 k：k-近邻算法中的超参数k 返回值：分类结果 """ def classify0(inX, dataSet
inX， 输入的训练样本集为dataSet, 标签向量为labels 最后的参数k表示用于选择最近邻居的数目， 其中标签向量的元素数目和矩阵dataSet的行数相同 ''' def classify0...(inX, dataSet, labels, k): dataSetSize = dataSet.shape[0] # 距离计算 diffMat = tile(inX, (dataSetSize...listFromLine[0:3] # -1表示列表中的最后一列元素，将最后一列元素存储到向量classLabelVector中 classLabelVector.append...，但其实多个特征都是同等重要的属性，这样如果其中一个占的权重过大，会严重影响到计算的结果 所以在处理不同取值范围的特征值的时候，我们通常采用的方法是将数值归一化，如将取值范围处理为0到1或者-1到1之间...中，dataSet.min(0)中的参数0使得函数可以从列中选取最小值 minVals = dataSet.min(0) # 将每列的最大值放在变量maxVals中 maxVals
，需要输入一些数据，并将其转换成对应的结构化数值；接着，基于训练好的回归系数就可以对这些数值进行简单的回归计算，判定它们属于哪个类别；在这之后，就可以在输出的类别上做一些其他分析工作 基于逻辑回归和Sigmoid...基于最优化方法的最佳回归系数确定 训练算法：适用梯度上升找到最佳参数 梯度上升法基于的思想是：要找到某函数的最大值，最好的方法是沿着该函数的梯度方向探寻。...使用算法：实现一个简单的命令行程序来收集马的症状 准备数据：处理缺失值 处理缺失值可选的做法： 使用可用特征的均值来填补缺失值 使用特殊值来填补缺失值，如-1 忽略有缺省值的样本 使用相似样本的均值填补缺失值...这个结果并不差，因为有30%的缺失值。 如果调整colicTest()中的迭代次数和stocGradAscent1()中的步长，平均错误率还可以下降。...Signmoid的最佳拟合参数，求解过程可以由最优化算法来完成。
p=26158 弹性网络正则化同时应用 L1 范数和 L2 范数正则化来惩罚回归模型中的系数。为了在 R 中应用弹性网络正则化。...在 LASSO回归中，我们为 alpha 参数设置一个 '1' 值，并且在 岭回归中，我们将 '0' 值设置为其 alpha 参数。弹性网络在 0 到 1 的范围内搜索最佳 alpha 参数。...在这篇文章中，我们将学习如何在 R 中应用弹性网络正则化。 首先，我们将为本教程创建测试数据集。...x <- as.matrix(df)\[,-4\] for (i in 1:length(alpha)) { bst$mse <- c(bet$mse, min(cg$cm)) } inx...which(bst$mse==min(bst$mse)) betlha <- bs$a\[inex\] be_mse <- bst$mse\[inex\] 接下来，我们再次使用最佳 alpha 进行交叉验证以获得
本文尽量以最简单易懂的叙述方式，以少讲公式原理，多讲形象化案例为原则，给读者讲懂Logistic回归。如对数学公式过敏，引发不适，后果自负。...当新的样本（x1,x2）需要预测时，带入直线函数中，函数值大于0，则为绿色样本（正样本），否则为红样本（负样本）。...推广到高维空间中，我们需要得到一个超平面（在二维是直线，在三维是平面，在n维是n-1的超平面）切分我们的样本数据，实际上也就是求该超平面的W参数，这很类似于回归，所以取名为Logistic回归。 ?...这时就需要这个目标函数的值最大，以此求出θ。 梯度上升法 在介绍梯度上升法之前，我们看一个中学知识：求下面函数在x等于多少时，取最大值。 ? 函数图： ?...解：求f(x)的导数：2x，令其为0，求得x=0时，取最大值为0。
本文尽量以最简单易懂的叙述方式，以少讲公式原理，多讲形象化案例为原则，给读者讲懂Logistic回归。如对数学公式过敏，引发不适，后果自负。...当新的样本（x1,x2）需要预测时，带入直线函数中，函数值大于0，则为绿色样本（正样本），否则为红样本（负样本）。...推广到高维空间中，我们需要得到一个超平面（在二维是直线，在三维是平面，在n维是n-1的超平面）切分我们的样本数据，实际上也就是求该超平面的W参数，这很类似于回归，所以取名为Logistic回归。...[1240] 我们把sigmoid公式应用到z函数中： [1240] 通过条件概率可推出下面公式，对公式进行整合为一个，见下。...梯度上升法 在介绍梯度上升法之前，我们看一个中学知识：求下面函数在x等于多少时，取最大值。 [1240] 函数图： [1240] 解：求f(x)的导数：2x，令其为0，求得x=0时，取最大值为0。
图解KNN算法 如何建立KNN分类 电影分类和约会网站配对案例 还有其他的内容，比如KNN算法中使用的欧式距离涉及到的机器学习中的度量问题、jupyter notebook中如何使用KNN算法等。...算法理论 KNN算法 功能 分类（核心），回归 算法类型 有监督学习-惰性学习 数据输入 特征矩阵至少包含k个训练样本，数据标签特征空间中的各个特征的量纲需要统一，如果不统一，需要做归一化处理自定义的的超参数...KNN分类器 利用Python创建一个KNN分类器： import numpy as np """ 函数说明：KNN算法分类 函数参数： inX 用于分类的数据集（测试集） dataSet 用于训练的数据...，即所要分类的类别 根据电影分类问题写出的简洁版本： import pandas as pd """ 函数功能：KNN分类器 参数说明： inX：待预测分类的数据 dataSet...：原数据集，训练集 k：k-近邻算法中的超参数k 返回值： 分类结果 修改时间： 2021-02-28 """ def classify0(inX, dataSet,k): result
函数需要传入一个参数，就是数据文本名字。首先打开，然后一次读取所有的行。计算出数据总共有多少行，构造一个和样本数据行数相同，列为3的矩阵。构造标签列表。然后逐行处理数据，并存入矩阵。...这里处理数据是先去掉空格，然后以\t分隔开。...将每列的最小值放入minVals中，最大值放入maxVals中， 归一化公式： newValue = (oldValue - min) / (max - min) 这里采用的是线性函数归一化，将原始数据归一化到...也叫交叉验证，一般用来评判分类器的性能。 函数datingClassTest()函数，先定义用于交叉验证的数据比率。然后读取数据样本，再用autoNorm将数据样本归一化。在取得数据样本的行数。...不像其他分类算法，是先训练样本。k-近邻学习起来简单易懂。
同时，KNN通过依据k个对象中占优的类别进行决策，而不是单一的对象类别决策。这两点就是KNN算法的优势。...，我们选择计算欧式距离，这里我们有两种方法来计算距离： 先定义一个KNN算法函数： def classify0(inX, dataSet, labels, k): 参数：inX: 用于分类的输入向量...在字典中将该类型加一 # 字典的get方法 # 如：list.get(k,d) 其中 get相当于一条if...else...语句,参数k在字典中，字典将返回list[k];如果参数k不在字典中则返回参数...排序并返回出现最多的那个类型 # 字典的 items() 方法，以列表返回可遍历的(键，值)元组数组。...# sorted 中的第2个参数 key=operator.itemgetter(1) 这个参数的意思是先比较第几个元素 sortedClassCount = sorted(classCount.items
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