文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

分类II-神经网络和支持向量机 笔记

另外如何确定合适核函数，也是一个难点，正则化也是需要考虑的问题。gamma函数决定分离超平面的形状，默认为数据维度的倒数，提高它的值通常会增加支持向量的数量。...考虑到成本函数，默认值通常为1，此时正则项也是常数，正则项越大，边界越小。...6.7 neuralnet包训练神经网络 我们一般认为神经网络是非常高技术含量的东西，这里我们就学习下这个“高大上”的东西。其实，应该深度学习的技术含量高点，神经网络应该推出好多好多年了。...6.9 基于neuralnet包得到的模型实现类标号预测 # 类标号预测 net.predict <- compute(network, testset[-5])$net.result net.predicttion...<- c('setosa', "virginica", 'versicolor')[apply(net.predict,1,which.max)] predict.table <- table(testset

35520

PySpark 中的机器学习库

但实际过程中样本往往很难做好随机，导致学习的模型不是很准确，在测试数据上的效果也可能不太好。...spark官方推荐使用ml,因为ml功能更全面更灵活，未来会主要支持ml，mllib很有可能会被废弃(据说可能是在spark3.0中deprecated）。...从顶层上看，ml包主要包含三大抽象类：转换器、预测器和工作流。...但注意在计算时还是一个一个特征向量分开计算的。通常将最大，最小值设置为1和0，这样就归一化到[0,1]。Spark中可以对min和max进行设置，默认就是[0,1]。...借助于Pipeline，在Spark上进行机器学习的数据流向更加清晰，同时每一个stage的任务也更加明了，因此，无论是在模型的预测使用上、还是模型后续的改进优化上，都变得更加容易。 ?

3.3K20

【技术分享】pytorch的FINETUNING实践（resnet18 cifar10)

本文主要是用pytorch训练resnet18模型，对cifar10进行分类，然后将cifar10的数据进行调整，加载已训练好的模型，在原有模型上FINETUNING 对调整的数据进行分类， 可参考pytorch...上运行，只需要设置torch.manual_seed(SEED)即可稳定复现结果，但在GPU上始终不行，总存在randomness的问题，后来在友人的帮助下，查了官方的资料，终于解决了这个问题，感谢。...= 0 start_epoch = 0 数据加载及预处理 数据存放在py文件同级目录下的data文件夹下，如果数据不存在，download设置的为True，会自动从pytorch上进行下载，这里对数据进行不同的转换...将net装换为DataParallel，用以并行训练，因为原Resnet18在gpu上训练使用了DataParallel，所以这里也要进行封装，会包一层module FINETUNING：将最后一层的10...注意gpu中的写法，net.module.linear net = net.to(device) 修改了模型之后，要将模型推送到gpu上，这步不能提前，会出现参数不在GPU上的错误 assert os.path.isdir

2.2K93

【数字信号处理】相关函数 ( 相关函数性质 | 相关函数最大值 | 自相关函数最大值 | 互相关函数最大值 | 能量有限信号的相关函数在 m 趋近无穷时为 0 )

文章目录 一、相关函数最大值 1、自相关函数最大值 2、互相关函数最大值 二、能量有限信号的相关函数在 m 趋近无穷时为 0 一、相关函数最大值 ---- 1、自相关函数最大值 自相关函数 在 自变量...m = 0 时 , 永远大于其它 m \not= 0 的值 ; r_x(0) \geq r_x(m) 也就是说 , 自相关函数 的 最大值 , 就是 m = 0 时的值 ; 2、互相关函数最大值...互相关函数 的 最大值是 \sqrt{r_x(0)r_y(0)} , r_x(0) 是 x(n) 信号的 能量 ; r_y(0) 是 y(n) 信号的 能量 ; |r_{xy}(m)|...\leq \sqrt{r_x(0)r_y(0)} = \sqrt{E_xE_y} 二、能量有限信号的相关函数在 m 趋近无穷时为 0 ---- 如果 信号 x(n) 和 信号 y(n) 都是 能量信号..., 但是 随着 m 增加到 无穷大 \infty , 则相关性直接变为 0 , 有限序列 , 一旦平移 , 总有 错开的时候 , 一旦错开 , 就任何相关性也没有了 , 相关性为 0

1.3K30

Python从0实现朴素贝叶斯分类器

5．2小时血清胰岛素（mu U/ml）。 6．身体质量指数（体重kg/（身高in m）^2）。 7．糖尿病家族遗传作用值。 8．年龄。...第9列表示分类结果，这个类指明以测量时间为止，患者是否是在5年之内感染的糖尿病。如果是，则为1，否则为0。...以数据集中的第一行数据为例， 6，148，72，35，0，33.6，0.627，50，1 这些数据所代表的患者怀孕过6次，服糖2小时后的血糖为148，舒张期血压为72，三头肌皮脂厚度为35，服糖2小时后的血清胰岛素为...0，身体质量指数为33.6，糖尿病家族遗传作用值为0.627，50岁。...注意分母我们使用N-1（样本标准差的无偏估计的分母为N-1），也就是在在计算方差时，属性值的个数减1。

3.9K20

C#开源跨平台机器学习框架ML.NET----结合SqlSugar进行多类分类

前一篇文章《C#开源跨平台机器学习框架ML.NET----二元分类情绪分析》我们做了ML.NET中二元分类任务的一个小Demo，今天我们来试一下多类分类的Demo。 ?...创建项目 我们用VS2017创建了一个名称为MLSqlSugar的项目，在Nuget安装包中安装上Microsoft.ML和SqlSugar。 SqlSugar ?...在sqlsugar文件夹下，我们建了一个DBConnect的类，另一个是SqlSugar我们说过的二级缓存的类，详细可以看我以前的文章 窗体布局 ?...ResGoods类为我们预测后的返回类，其中stype就是预测后的结果，Probability为概率，Score为得到的分数。...inputColumnName: "stype" , outputColumnName: "Label") //将fname转换为名为fnameFeaturized的值的数字向量

1K30

浅尝辄止MongoDB：复制

在服务器上检查和执行操作 ---- 一、复制基础 副本集是一种创建多个MongoDB实例的方式，这些实例将拥有相同的数据（冗余）和其它相关设置。...在64位Linux系统中，oplogSize默认设置为可以磁盘空间的5%，最小为1GB，最大为50GB。 计算oplog大小时，考虑主服务器上所有数据库的更新频率非常关键。...设置辅助服务器 在hdp4实例中执行以下命令，将hdp2设置为隐藏，并且优先级为0： testset:PRIMARY> conf = rs.conf(); { "_id" : "...> hdp2的votes值设置为0，现在hdp2完全变成被动服务器，它被客户端看成副本集的一部分，并且不会参与选举，也永远不会变成主服务器。...rs.status字段的值： 值 描述 _id 副本集中该成员的ID Name 该成员的主机名 Health replSet的健康值 State 状态数值 StateStr 副本集状态的字符串表示 Uptime

55720

如何用R语言在机器学习中建立集成模型？

2.集合的类型 在进一步详细介绍之前，您应该了解的一些基本概念是： 平均：它被定义为 在回归问题的情况下或在预测分类问题的概率时从模型中获取预测的平均值。 ?...多数投票：它被 定义为 在预测分类问题的结果的同时，从多个模型预测中以最大投票/推荐进行预测。 ? 加权平均值：在此，不同的权重应用于来自多个模型的预测，然后取平均值 。 ?...到目前为止，我们在顶层使用了简单的公式。 相反，我们可以使用另一种机器学习模型，这实际上就是堆叠。...请记住，我们将采取以下步骤： 在训练数据上训练各个基础层模型。 预测使用每个基础层模型来训练数据和测试数据。 现在，再次对顶层模型进行训练，对底层模型进行训练数据的预测。...在步骤2中需要注意的一件非常重要的事情是，您应始终对训练数据进行包预测，否则基础层模型的重要性将仅取决于基础层模型可以如何调用训练数据。

1.7K30

100天搞定机器学习|Day15 朴素贝叶斯

证明起来也不复杂 1、根据条件概率的定义，在事件 B 发生的条件下事件 A 发生的概率为： ? 2、同样地，在事件 A 发生的条件下事件 B 发生的概率为： ?...所谓高斯朴素贝叶斯,就是当特征属性为连续值并且服从高斯分布时,可以使用高斯分布的概率公式直接计算条件概率的值。 ? 此时,我们只需要计算各个类别下的特征划分的均值和标准差. 3....伯努利朴素贝叶斯(一般使用在缺失值较多的情况下) 与多项式模型一样，伯努利模型适用于离散特征的情况，所不同的是，伯努利模型中每个特征的取值只能是1和0(以文本分类为例，某个单词在文档中出现过，则其特征值为...比如文本分类问题里面我们提到过，我们不光看词语是否在文本中出现，也得看出现次数。如果总词数为n，出现词数为m的话，有点像掷骰子n次出现m次这个词的场景。...后来干脆一不做二不休，直接把12年内旧金山城内的犯罪报告都丢带Kaggle上，说『大家折腾折腾吧，看看谁能帮忙第一时间预测一下犯罪类型』。

84040

Python3《机器学习实战》学习笔记（六）：Logistic回归基础篇之梯度上升算法

根据sigmoid函数的特性，我们可以做出如下的假设： ? 上式即为在已知样本x和参数θ的情况下，样本x属性正样本(y=1)和负样本(y=0)的条件概率。...求极值，先求函数的导数： ? 令导数为0，可求出x=2即取得函数f(x)的极大值。极大值等于f(2)=4 但是真实环境中的函数不会像上面这么简单，就算求出了函数的导数，也很难精确计算出函数的极值。...比如从(0,0)开始，迭代路径就是1->2->3->4->…->n，直到求出的x为函数极大值的近似值，停止迭代。...我们可以将第一列数据(X1)看作x轴上的值，第二列数据(X2)看作y轴上的值。而最后一列数据即为分类标签。根据标签的不同，对这些点进行分类。...其中，x0为全是1的向量，x1为数据集的第一列数据，x2为数据集的第二列数据。另z=0，则0=w0 + w1x1 + w2x2。横坐标为x1，纵坐标为x2。

68410

机器学习笔记之矩阵分解 SVD奇异值分解

在机器学习领域，很多应用与奇异值都有关系，比如推荐系统、数据压缩（以图像压缩为代表）、搜索引擎语义层次检索的LSI等等。...0x01 SVD的原理 1.1 矩阵相关知识 正交与正定矩阵 正交矩阵：若一个方阵其行与列皆为正交的单位向量，则该矩阵为正交矩阵，且该矩阵的转置和其逆相等。两个向量正交的意思是两个向量的内积为 0。...正定矩阵：如果对于所有的非零实系数向量 z，都有 zTAz>0 ，则称矩阵 A 是正定的。正定矩阵的行列式必然大于0，所有特征值也必然>0。相对应的，半正定矩阵的行列式必然 ≥ 0。...该方法依赖的SVD分解方法的计算复杂度较高，特别是在稠密的大规模矩阵上更是非常慢。...0x04 参考链接 基于SVD协同过滤算法实现的电影推荐系统 奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用 We Recommend a Singular Value Decomposition 谈谈矩阵的

1.3K10

从像素到洞见：图像分类技术的全方位解读

以一个经典的场景为例：使用MNIST手写数字数据集进行分类。MNIST数据集包含了0到9的手写数字图像，我们的目标是构建一个模型，能够准确识别这些数字。...（类似的网络结构，但适用于更复杂的图像） net = CIFAR10Net() 训练和测试 同样地，我们将训练并测试这个模型，观察其在CIFAR-10数据集上的性能。...这些案例不仅加深了我们对图像分类技术的理解，也为未来的研究和开发工作提供了宝贵的经验。...最后，值得强调的是，无论技术如何进步，创新的思维和对基础知识的深入理解始终是推动科技发展的关键。...正如本系列文章所展示的，通过深入探索和实践，我们可以更好地理解和利用现有的技术，同时为未来的创新奠定坚实的基础。

30610

对于一个运行时间为100n*n的算法，要使其在同一台机器上，在比一个运行时间为2^n的算法运行的很快，n的最小值是多少

在《算法导论》第一部分练习中，有这样一道算法题： 1.2-3 对于一个运行时间为100n*n的算法，要使其在同一台机器上，在比一个运行时间为2^n的算法运行的很快，n的最小值是多少？...下面给出我自己的解题思路： 对于100n^2和2^n两个算法进行比较，我们可以这样做：对100n^2-2^n操作，如果结果小于0，那么此时的n就是我们所求的值。...^2的算法,要使其在同一台机器上,比一个运行时间为2^n的算 8 * 法运行得更快，n的最小值是多少？...那么此时的n就是我们所求的值。...21 * java中求一个数的n次方，方法为Math.pow(x,y);即x的y次方 22 */ 23 public static void getSum() { 24

1.6K30

这几个示例，帮你深入理解 cgroup 中的 cpuset

physical id : 表示当前逻辑核所在的物理 CPU 的核心，也是从 0 开始编号，这里表示这个逻辑核在第 7 个 物理 CPU 上。...core id : 如果这个值大于 0，你就要注意了，你的服务器可能开启了超线程。如果启用了超线程，每个物理 CPU 核心会模拟出 2 个线程，也叫逻辑核（和上面的逻辑核是两回事，只是名字相同而已）。...可以看到绑核生效了，PID 为 3767 的进程被调度到了 cpu3 上。...对于 Docker 来说，有没有办法让容器始终在一个或某几个 CPU 上运行呢？其实还是很简单的，只需要利用 --cpuset-cpus 参数就可以做到！...可以看到 Docker 为每个容器创建了一个子目录，7766.. 对应的就是之前我们创建的容器： ?

6.8K32

R语言模拟:Bias Variance Decomposition

上一篇通过模拟给出了在均方误差度量下，测试集上存在的偏差方差Trade-Off的现象，随着模型复杂度（变量个数）增加，训练集上的误差不断减小，最终最终导致过拟合，而测试集的误差则先减小后增大。 ?...模拟方法说明 本文通过对泛化误差的分解来说明训练集误差变化的原因，我们做如下模拟实验： 样本1：:训练集和测试集均为20个自变量，80个样本，自变量服从[0,1]均匀分布，因变量定义为： Y = ifelse...knn根据距离样本最近的k个样本的Y值预测样本的Y值，knn模型用于样本1,R语言中可通过函数knnreg实现。...结果分析： 从数值上看，0-1 Loss 和Squared error度量的模型具有不同特征，0-1 Loss满足预测误差 = 方差 +偏差平方的关系式，Squared error不满足这一关系；...值或best subset中的k值 # num：模拟次数 # sigma:随机误差的标准差 # test_id 用于计算偏差误差的训练集样本编号，1-80中任一整数 # regtype:knn或best

1.1K10
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券