当使用predict()方法进行预测时,返回值是数值,表示样本属于每一个类别的概率,我们可以使用numpy.argmax()方法找到样本以最大概率所属的类别作为样本的预测标签。
除了随机过采样,SMOTE及其变体之外,还有许多方法可以对不平衡数据进行过采样。 在使用scikit-learn的make_classification默认设置生成的分类数据集中,使用交叉操作生成的样本在最相关的指标上胜过SMOTE和随机过采样。
补充知识:sklearn中调用某个机器学习模型model.predict(x)和model.predict_proba(x)的区别
翻译:丁雪 校对:王方思 在拿破仑·希尔(Napolean Hill)所著的《思考致富》(Think and Grow Rich)一书中,他为我们引述了Darby苦挖金矿多年后,就在离矿脉一步之遥的时候与宝藏失之交臂的故事。 思考致富中文版的豆瓣阅读链接: http://read.douban.com/reader/ebook/10954762/ 根据该书内容进行的修改 如今,我虽然不知道这故事是真是假,但是我明确知道在我身边有不少这样的“数据Darby”。这些人了解机器学习的目的和执行,对待任何研究问题只
将多项式化为多个单项的,也就是将x的平方和x两个项分离开,然后单独给线性模型处理,求出参数,最后再组合在一起,很好理解,让我们来看一下代码
简介:刘欣,Meteorix,毕业于华中科技大学,前网易游戏技术总监,现任香侬科技算法架构负责人。之前专注游戏引擎工具架构和自动化领域,2018年在GDC和GoogleIO开源Airtest自动化框架,广泛应用于Unity3d/Cocos2dx游戏和网易、暴雪、SE等公司。目前负责香侬NLP领域工程化、算法平台架构。
关键词:机器学习,算法 正文: 本文旨在为那些获取关于重要机器学习概念知识的人们提供一些机器学习算法,同时免费提供相关的材料和资源。并且附上相关算法的程序实现。 通用的机器学习算法包括: 1.决策树
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
日前,香侬科技开源 service-streamer 线上模型部署中间件,用于将服务请求排队batch化,大幅度提高GPU利用率。AI 开发者经授权转载,如需转载请联系香侬科技。
医疗保健领域一直是深度学习技术取得巨大成功的领域之一。深度学习的强大模式识别和数据分析能力使其成为解决医学难题和改善患者护理的有力工具。本文将介绍深度学习在医疗保健领域的多个应用,包括图像识别、疾病预测和个性化治疗。
在之前已介绍了线性回归的模型算法,那么有了模型之后,如何去评估这个模型的效果究竟是好还是差呢?而如果得到一个效果较好的模型又如何去将其封装,方便他人使用呢?这需要具备回归模型的评估与封装的知识。
假设您有一个可用的SciPy环境,可以使用pip轻松安装 XGBoost。 例如:
部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图可用于可视化和分析训练目标与一组输入特征之间的交互关系。
下载下来有一个hdf5文件,应该是出题人训练的存储点,一个txt文件,相当于密文,一个py文件是远程检查结果的脚本
本文数据集为黄金期货价格,可从:https://cn.investing.com/commodities/gold-historical-data进行下载。(单位 : 1金衡盎司 = 31.1034768克)
上次的 ITA 项目开始接触机器学习相关的知识,从本文开始,我将学习并介绍机器学习最常用的几种算法,并使用 scikit-learn 相关模型完成相关算法的 demo。
来源:Deephub Imba本文约1800字,建议阅读5分钟本文我们通过一个简单据集的回归示例了解了部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图是什么,以及如何在 Python 中制作它们。 部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图可用于可视化和分析训练目标与一组输入特征之间的交互关系。 部分依赖图(Partial Dependence Plot) 部分依赖图显示了目标函数(即我们的机器学习模型)和一组特征之间的依赖关系,并边缘化其他特征的值(也就是补充特征)。它们是通过将模型
这是一种无监督算法,可以解决聚类问题。它的过程遵循一种简单的方法,可以通过一定数量的聚类(假设k个聚类)对给定的数据集进行分类。集群中的数据点对同级组是同质的,并且是异构的。
之前不知道Keras这么方便,在构建神经网络的过程中绕了很多弯路,最开始学的TensorFlow,后来才知道Keras。
除了机器学习之外,类在数据科学的各个领域都有广泛的应用。你可以使用类来组织各种EDA任务、特征工程操作和机器学习模型训练。这非常理想,因为如果编写得当,类可以使现有的属性和方法易于理解、修改和调试。尤其是如果类方法被定义为完成单个明确定义的任务,这一点尤为明显。通常最佳的做法是定义只执行一项任务的函数,而类可以更直观地理解和维护这些方法。
线性回归是基本的统计和机器学习技术之一。经济,计算机科学,社会科学等等学科中,无论是统计分析,或者是机器学习,还是科学计算,都有很大的机会需要用到线性模型。建议先学习它,然后再尝试更复杂的方法。
回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛,回归分析按照涉及的变量的多少,分为一元回归和多元回归分析;按照因变量的多少,可分为简单回归分析和多重回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且自变量之间存在线性相关,则称为多重线性回归分析。
线性回归用于根据连续变量估算实际值(房屋成本,看涨期权,总销售额等)。在这里,我们通过拟合最佳线来建立独立变量和因变量之间的关系。该最佳拟合线称为回归线,并由线性方程Y = a * X + b表示。
其中,X是特征数据,y是目标数据,test_size是测试集的比例(可以是0到1之间的值),random_state是随机种子,用于保证每次划分的结果一致。
这是我最喜欢的算法之一,我经常使用它。它是一种监督学习算法,主要用于分类问题。令人惊讶的是,它适用于分类和连续因变量。在该算法中,我们将总体分成两个或更多个同类集。这是基于最重要的属性/独立变量来完成的,以尽可能地作为不同的组。有关详细信息,请参阅简化决策树:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/04/complete-tutorial-tree-based-modeling-scratch-in-python/
随机森林是一组决策树的商标术语。在随机森林中,我们收集了决策树(也称为“森林”)。为了基于属性对新对象进行分类,每棵树都有一个分类,我们称该树对该类“投票”。森林选择投票最多的类别(在森林中的所有树木上)。
确保已安装必要的Python库,如 numpy、pandas(数据处理)、matplotlib 或 seaborn(数据可视化)、scipy(统计计算)、statsmodels(统计建模)、sklearn(机器学习库,包含部分统计模型)等。
前言 谷歌董事长施密特曾说过:虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注,但是这家公司真正的未来在于机器学习,一种让计算机更聪明、更个性化的技术。 也许我们生活在人类历史上最关键的时期:从使用大型计算机,到个人电脑,再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么,而是将来会有什么发生。 工具和技术的民主化,让像我这样的人对这个时期兴奋不已。计算的蓬勃发展也是一样。如今,作为一名数据科学家,用复杂的算法建立数据处理机器一小时能赚到好几美金。但能做到这个程度可并不简单!我也曾有过无数黑暗的日日夜夜。 谁能从这
2022科大讯飞大赛于6月9日正式开赛了。Datawhale作为大赛生态伙伴,与科大讯飞联合设计了学习型赛事,帮助大家提升数据挖掘、CV、NLP等方向的实践技能。
任务描述:将“course-6-vaccine”世界麻疹疫苗接种数据集划分为训练集和测试集(训练集和测试集比例分别为:8:2;7:3;6:4),利用训练集分别结合线性回归、多项式回归建立预测模型,再利用测试集来预测世界麻疹疫苗接种率并验证预测模型的拟合能力。 具体任务要求如下:
长期短期记忆(LSTM)是由三个内部闸(internal gates)所构建成的循环神经网络(recurrent neuralnetwork)。
线性回归是机器学习中最简单的算法,它可以通过不同的方式进行训练。 在本文中,我们将介绍以下回归算法:线性回归、Robust 回归、Ridge 回归、LASSO 回归、Elastic Net、多项式回归、多层感知机、随机森林回归和支持向量机。除此以外,本文还将介绍用于评估回归模型的最常用指标,包括均方误差 (MSE)、均方根误差 (RMSE) 和平均绝对误差 (MAE)。
在基于机器学习的文本分类中,我们介绍了几种常见的文本表示方法:One-hot、Bags of Words、N-gram、TF-IDF。这些方法存在两个共同的问题:一是转换得到的向量维度很高,需要较长的训练实践;二是没有考虑到单词与单词之间的关系,只是进行了统计。
“谷歌的无人车和机器人得到了很多关注,但我们真正的未来却在于能够使电脑变得更聪明,更人性化的技术,机器学习。 ” —— 埃里克 施密特(谷歌首席执行官) 当计算从大型计算机转移至个人电脑再转移到云的今天,我们可能正处于人类历史上最关键的时期。之所以关键,并不是因为已经取得的成就,而是未来几年里我们即将要获得的进步和成就。 对我来说,如今最令我激动的就是计算技术和工具的普及,从而带来了计算的春天。作为一名数据科学家,我可以建造一个数据处理系统来进行复杂的算法运算,这样每小时能赚几美金。可是学习这些算法却花了我
值错误:应为二维数组,而得到的是一维数组: 使用array重新调整数据的形状。如果数据有单个功能或数组,则重新调整形状(-1,1)。如果数据包含单个示例,则重新调整形状(1,-1)。
本文由 伯乐在线 - Agatha 翻译,唐尤华 校稿。 英文出处:SUNIL RAY。欢迎加入翻译组。 前言 谷歌董事长施密特曾说过:虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注,但是这家公司真正的未来在于机器学习,一种让计算机更聪明、更个性化的技术。 也许我们生活在人类历史上最关键的时期:从使用大型计算机,到个人电脑,再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么,而是将来会有什么发生。 工具和技术的民主化,让像我这样的人对这个时期兴奋不已。计算的蓬勃发展也是一样。如今,作为一名数据科学家,用复杂的算法
集成学习(ensemble learning)博采众家之长,通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。“三个臭皮匠顶个诸葛亮”,一个学习器(分类器、回归器)效果可能并不好,通过结合若干学习器取得更好的效果,进一步提高精度等。
本文约6000字,建议阅读8分钟。 通过本文为大家介绍了3种机器学习算法方式以及10种机器学习算法的清单,学起来吧~ 前言 谷歌董事长施密特曾说过:虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注,但是这家公司真正的未来在于机器学习,一种让计算机更聪明、更个性化的技术。 也许我们生活在人类历史上最关键的时期:从使用大型计算机,到个人电脑,再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么,而是将来会有什么发生。 工具和技术的民主化,让像我这样的人对这个时期兴奋不已。计算的蓬勃发展也是一样。如今,作为一名数据科学
https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/outliers
谷歌董事长施密特曾说过:虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注,但是这家公司真正的未来在于机器学习,一种让计算机更聪明、更个性化的技术。 也许我们生活在人类历史上最关键的时期:从使用大型计算机,到个人电脑,再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么,而是将来会有什么发生。 工具和技术的民主化,让像我这样的人对这个时期兴奋不已。计算的蓬勃发展也是一样。如今,作为一名数据科学家,用复杂的算法建立数据处理机器一小时能赚到好几美金。但能做到这个程度可并不简单!我也曾有过无数黑暗的日日夜夜。 谁能从这篇指南
大数据文摘作品,转载需授权 编译:@酒酒 校正:寒小阳 && 龙心尘 摘自:http://www.analyticsvidhya.com 大数据文摘“机器学习”专栏成立啦! 欢迎大家留言提出宝贵意见,欢迎投稿给我们。如何加入我们?文章末尾有说明: “谷歌的无人车和机器人得到了很多关注,但我们真正的未来却在于能够使电脑变得更聪明,更人性化的技术,机器学习。 ” —— 埃里克 施密特(谷歌首席执行官) 当计算从大型计算机转移至个人电脑再转移到云的今天,我们可能正处于人类历史上最关键的时期。之所以关键,并不
这就是所谓的过拟合,当深度越深,分的次数越多,训练集的错误率还ok,但是在测试集就完了。
小编邀请您,先思考: 1 你熟悉那些机器学习算法? 2 你如何应用机器学习算法? 前言 谷歌董事长施密特曾说过:虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注,但是这家公司真正的未来在于机器学习,一种让计算机更聪明、更个性化的技术。 也许我们生活在人类历史上最关键的时期:从使用大型计算机,到个人电脑,再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么,而是将来会有什么发生。 工具和技术的民主化,让像我这样的人对这个时期兴奋不已。计算的蓬勃发展也是一样。如今,作为一名数据科学家,用复杂的算法建立数据处理机器一小时能
我们可能生活在人类历史上最具决定性的时期。计算机正从大型主机过渡到 PC 再过渡到云计算。但它的定义不是发生了什么,而是未来几年将要发生什么。
不要被它的名字弄糊涂!它是一种分类而非回归算法。它用于根据给定的自变量集估计离散值(二进制值,如0/1,yes/no,true/false)。简单来说,它通过将数据拟合到logit函数来预测事件发生的概率。因此,它也被称为logit回归。由于它预测概率,因此其输出值介于0和1之间(如预期的那样)。
来源:数据与算法之美 通过本文为大家介绍了3种机器学习算法方式以及10种机器学习算法的清单,学起来吧~ 前言 谷歌董事长施密特曾说过:虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注,但是这家公司真正的未来在于机器学习,一种让计算机更聪明、更个性化的技术。 也许我们生活在人类历史上最关键的时期:从使用大型计算机,到个人电脑,再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么,而是将来会有什么发生。 工具和技术的民主化,让像我这样的人对这个时期兴奋不已。计算的蓬勃发展也是一样。如今,作为一名数据科学家,用复杂的算法建
也许我们生活在人类历史上最关键的时期:从使用大型计算机,到个人电脑,再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么,而是将来会有什么发生。
这是一种基于贝叶斯定理的分类技术,假设预测变量之间具有独立性。简而言之,朴素贝叶斯分类器假定类中某个特定特征的存在与任何其他特征的存在无关。例如,如果水果是红色,圆形且直径约3英寸,则可以将其视为苹果。即使这些特征相互依赖或依赖于其他特征的存在,朴素的贝叶斯分类器也会考虑所有这些特征,以独立地促成该果实是苹果的可能性。
王新民 编译自 Deep Learning Sandbox博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在计算机视觉领域里,有3个最受欢迎且影响非常大的学术竞赛:ImageNet ILSVRC(大规模
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