参考书 《TensorFlow:实战Google深度学习框架》(第2版) 例子:从一个张量创建一个数据集,遍历这个数据集,并对每个输入输出y = x^2 的值。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: dataset_test1.py @time: 2019/2/10 1
除队列以外,tensorflow还提供了一套更高的数据处理框架。在新的框架中,每一个数据来源被抽象成一个“数据集”,开发者可以以数据集为基本对象,方便地进行batching、随机打乱(shuffle)等操作。
首先是得到了工作空间中的要素数据集,即EnumDataSet对象,通过第一个参数传递进来;
最近被迫开始了居家办公,这不,每天认真工(mo)作(yu)之余,也有了更多时间重新学习分析起了 PyTorch 源码分享,属于是直接站在巨人的肩膀上了。在简单捋一捋思路之后,就从 torch.utils.data 数据处理模块开始,一步步重新学习 PyTorch 的一些源码模块解析,希望也能让大家重新认识已经不陌生的 PyTorch 这个小伙伴。
h5py读取h5文件 h5文件像文件夹一样,可以在组里新建子组,最后子组里新建dataset 现在我们来读取h5文件中的各级组名称和dataset
今天在写NCF代码的时候,发现网络上的代码有一种新的数据读取方式,这里将对应的片段剪出来给大家分享下。
重复上述的步骤:簇分配和移动聚类中心,直到颜色的点不再改变,具体算法过程如下各图所示:
决策树是一种基于监督的分类问题,主要将问题的条件构造为树的结构,依据判断划分数据集.decision tree 是一个流程图的树结构,其中,每一个内部结点表示一个属性上的测试,每一个分支代表一个属性的输出 决策树的算法就是一个构造树的过程,根据构造出来的树进行预测,他的测试集是必须知道结果的属于监督学习算法。
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,每个样本都是m为特征向量,模型目标是将n个样本分到k个不停的类或簇中,每个样本到其所属类的中心的距离最小,每个样本只能属于一个类。用C表示划分,他是一个多对一的函数,k均值聚类就是一个从样本到类的函数。 2、k均值聚类策略 k均值聚类的策略是通过损失函数最小化选取最优的划分或函数
《实例》阐述算法,通俗易懂,助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于:经典算法,机器学习,深度学习,LeetCode 题解,Kaggle 实战。期待您的到来! 01 — 回顾 近几天推送了以决策树为基础模型的,性能优秀,应用广泛的 XGBoost 集成算法。与之相似的,比 XGBoost 发明还早的 GBDT(梯度提升决策树),它们的共同点都是以决策树为基础模型,要想深刻的理解这两种重要的集成算法,如果能更好地理解决策树算法的实现,会有助于理解它们。 下面,我们用源码实现决策树的回归算法,提到决策树一般
首先介绍数据读取问题,现在TensorFlow官方推荐的数据读取方法是使用tf.data.Dataset,具体的细节不在这里赘述,看官方文档更清楚,这里主要记录一下官方文档没有提到的坑,以示"后人"。因为是记录踩过的坑,所以行文混乱,见谅。
用于处理数据样本的代码可能很快就会变得混乱且难以维护。理想情况下,为了获得更好的可读性和模块化,我们希望处理数据集的代码与模型训练代码分离。
给定 K 值和 K 个初始类中心点,把每个点分到离其最近的类中心点所代表的类中,所有点分配完毕之后,根据一个类内的所有点重新计算该类的中心点(平均值),然后再迭代的进行分配点和更新类中心点的步骤,直至类中心点的变化很小,或者达到指定的迭代次数。
上一篇文章当中介绍了一种最简单构造决策树的方法——ID3算法,也就是每次选择一个特征进行拆分数据。这个特征有多少个取值那么就划分出多少个分叉,整个建树的过程非常简单。如果错过了上篇文章的同学可以从下方传送门去回顾一下:
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决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出,若欲有复数输出,可以建立独立的决策树以处理不同输出。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术,可以用于分析数据,同样也可以用来作预测。
前文说了k均值聚类,他是基于中心的聚类方法,通过迭代将样本分到k个类中,使每个样本与其所属类的中心或均值最近。
这个算法挺冷门的,至少比Apriori算法冷门。很多数据挖掘的教材还会提一提Apriori,但是提到FP-growth的相对要少很多。原因也简单,因为从功能的角度上来说,FP-growth和Apriori基本一样,相当于Apriori的性能优化版本。
本笔记介绍两种分类算法——决策树和随机森林决策树,用它预测NBA篮球赛的获胜球队。比起其他算法,决策树有很多优点,其中最主要的一个优点是决策过程是机器和人都能看懂的,我们使用机器学习到的模型就能完成预测任务。
数据加载处理是深度学习模型训练的前奏,是很重要的一部分。这一过程需要把原始数据,影像或者文本等进行封装、转换,并以合适的格式传递给模型。这个过程依赖torch.utils.data模块,常用以上三个类:
将Excel里的worksheet表格导入到DataSet里,是项目应用里常用的一种操作。一般情况下,worksheet是一个标准的二维数组,如下图:
信息熵 p(x):分类结果x的概率,即分类结果为x的数据量/总数据量 信息:l(x) = -log2(p(x)) 信息熵:信息的期望值 p(x1)l(x1) + p(x2)l(x2) + …… ,可以评价一组不同类别的划分结果的混沌度。 def calcShannonEnt(dataset): numEntries = len(dataset) labelCounts = {} for featVec in dataset: currentLabel
这学期我们每个人需要填写三张学年鉴定表,每一张表中都有学业总平均分和考试课平均分两项内容,如果想用手工的方式算出这两项内容不知道要花多久,所以我建议编写一个算法(Excel 的函数啥的本质上也是算法)计算这两项内容,下面我就以我的成绩为例讲一下用 Python 算出这两项内容的步骤。
众所周知,要训练出一个模型,首先我们得有数据。我们第一个例子中,直接使用dataset的api去加载mnist的数据。(minst的数据要么我们是提前下载好,放在对应的目录上,要么就根据他给的url直接从网上下载)。
数据库DataBase + 数据集DataSet + 采样器Sampler = 加载器Loader
哈哈,迟来的源码,我把它放到GitHub上了:包含详细注释的树模型源码;包括决策树和随机森林,欢迎取用,欢迎讨论,欢迎star;
在HTML5中添加了data-*的方式来自定义属性,所谓data-*实际上上就是data-前缀加上自定义的属性名,使用这样的结构可以进行数据存放。使用data-*可以解决自定义属性混乱无管理的现状。
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Dataset可以用来表示输入管道元素集合(张量的嵌套结构)和“逻辑计划“对这些元素的转换操作。在Dataset中元素可以是向量,元组或字典等形式。 另外,Dataset需要配合另外一个类Iterator进行使用,Iterator对象是一个迭代器,可以对Dataset中的元素进行迭代提取。
本课程是中国大学慕课《机器学习》的“关联规则”章节的课后代码。 课程地址: https://www.icourse163.org/course/WZU-1464096179 课程完整代码: https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course 代码修改并注释:黄海广,haiguang2000@wzu.edu.cn Apriori算法实现 import numpy as np def loadDataSet(): return [[1, 3
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/337850513
理解 Python 的迭代器是解读 PyTorch 中 torch.utils.data 模块的关键。
决策树算法的三个步骤:特征选择、决策树生成、决策树剪枝。其中特征选择要解决的核心问题就是:
ADO.NET的对象主要包括:DataSet,DataTable,DataColumn,DataRow,和DataRelation。 DataSet:这个对象是一个集合对象,它可以包含任意数量的数据表,以及所有表的约束、索引和关系。所有这些信息都以XML的形式存在,我们可以处理、遍历、搜索任意或者全部的数据。 DataTable:这个对象代表着可以在DataSet对象内找到的所有表 DataColumn:表包含与列有关的信息,包括列的名称、类型和属性。我们可以按照下面的方式创建DataColumn对象,指定数据类型,然后把列加入到表 DataRow:要填充一个表,我们可以使用命令的自动数据绑定功能,或者也可以手工添加行 DataRelation:这个对象代表着两个表之间的父-子关系。关系建立在具有同样数据类型的列上 DataSet对象:表示内存中数据的缓存,可以把它想像成一个临时的数据库,它里可以存多个表(DataTable),而且是断开式的,不用每进行一次操作就对数据库进行更新,从而提高了效率。 DataReader对象:它与DataSet最大的不同是有连接式的,每次对数据库进行存取都会影响到数据库。 Connection对象:用于连接数据库的对象,表示到数据源的一个唯一的连接。 Command对象:表示要对数据库执行的一个SQL语句或一个存储过程。 DataAdapter对象:该对象是与DataSet配合使用的对象,用于把表填充到DataSet,和更新DataSet等
ID3算法是一种分类预测算法,算法以信息论中的“信息增益”为基础。核心是通过计算每个特征的信息增益,每次划分选取信息增益最高的属性为划分标准,递归地构建决策树。
本文介绍了如何使用 TensorFlow Datasets 和 Estimators 在 Python 中处理图像数据。首先介绍了如何使用 TensorFlow Datasets 构建数据集,然后介绍了如何使用 Estimators 在 TensorFlow 中实现自定义模型。通过这些技术,可以快速构建出用于图像分类、物体检测等任务的模型。
Groups就像字典(dictionaries)一样工作,而datasets像Numpy数组(arrays)一样工作!
上一篇文章「安利一些不错的D3.js资源 - 牛衣古柳 2021.06.29」的反响还不错,记得有新群友说是主管推给她文章才加过来的,也是很神奇。
Hadoop 中连接(join)操作很常见,Hadoop“连接” 的概念本身,和 SQL 的 “连接” 是一致的。SQL 的连接,在维基百科中已经说得非常清楚。比如 dataset A 是关于用户个人信息的,key 是用户 id,value 是用户姓名等等个人信息;dataset B 是关于用户交易记录的,key 是用户 id,value 是用户的交易历史等信息。我们当然可以对这两者以共同键用户 id 为基准来连接两边的数据。
首先我们看一下DataLoader.__next__的源代码长什么样,为方便理解我只选取了num_works为0的情况(num_works简单理解就是能够并行化地读取数据)。
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首先我们看一下DataLoader.next的源代码长什么样,为方便理解我只选取了num_works为0的情况(num_works简单理解就是能够并行化地读取数据)。
在笔者之前一篇介绍策略模式案例II-看DBRider如何导入数据的文章中有提到为了支持某些操作的组合,在这个策略模式中还混合使用了组合模式。 首先还是通过策略模式来看一下类图。
第3章 决策树 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=
K均值算法是一种聚类算法,自动的将数据组成聚类。该算法采用距离作为数据之间相似性的评价指标,认为两个数据距离越近,相似度越大。 算法步骤: 1) 从数据样本中随机选择K个数据作为聚类的中心(质心),初始化簇。 2) 计算每个数据样本到每个质心的距离,并划分到最近质心所在的类里。 3) 重新计算划分之后的每个类的质心 4) 重复迭代步骤(2)-(3),直到前后两次结果的质心相等或者距离小于给定阈值,结束聚类。 K均值的迭代过程如图,+为质心,经过3次迭代之后数据被分成三类。
一、算法概述 二、决策树的构建过程 三、常用指标 四、决策树停止分裂的条件 五、决策树算法 六、决策树的剪枝 七、梯度提升决策树(GBDT) 八、实现方法
经常遇到这样的需求, 生成Word格式的报告, 而不是单纯的一张表格的报表. 就像体检报告一样. 数据来源部分决定采用一个存储过程返回Dataset的方式, 整张报告的数据来源于此Dataset的多个Datatable. 首先通过配置文件遍历Dataset生成Word文档, 但这就意味着要配置的内容好多, 主要是样式方面的, 例如字体、表格的宽高、对齐方式、页眉页脚等等. 太麻烦了, 后来小罗决定采取修改的方式, 先制作一个报告的word模板, 再通过配置更新模板内容. 主要完成功能: 1. 更新指定
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