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python机器学习实战(三)

--方阳 注意事项:在这里说一句,默认环境python2.7notebook,用python3.6会出问题,还有我目录可能跟你们不一样,你们自己跑时候记得改目录,我会把notebook代码以及数据集放到结尾百度云盘...p(ci|w) = p(w|ci)* p(ci) / p(w) (这里ci表示所属类别,这里有两种可能性10,w为向量,由多个数值组成) 我们根据上面的公式对每个类进行计算,然后比较这两个概率值大小...由于要算每一个词语概率,这里用到里numpyarray数组,可以很方便计算每个词语概率,即是用p0Nump1Num来统计不同类别样本词语所出现次数,最后对每个元素除以该类别总词数。...,然后生成词列表类标签 第二个循环是0到50个数中随机生成10个序号 第三个循环是将第二个循环得到序号映射到词列表,得到训练集相应类别,然后进行训练算法 第四个循环是进行错误率计算,分类出类别与实际类别相比较...flowToken=1007319 加入python学习讨论群 78486745 ,获取资料,广大群友一起学习。 [sitl15b2bn.png]

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python机器学习实战(三)

--方阳 注意事项:在这里说一句,默认环境python2.7notebook,用python3.6会出问题,还有我目录可能跟你们不一样,你们自己跑时候记得改目录,我会把notebook代码以及数据集放到结尾百度云盘...表示所属类别,这里有两种可能性10,w为向量,由多个数值组成) 我们根据上面的公式对每个类进行计算,然后比较这两个概率值大小。...输出是返回每个类别的概率,pAbusive等于类别除以训练样本数,这个就是说明一下文档类别的概率分布,没有什么其他意思 由于要算每一个词语概率,这里用到里numpyarray数组,可以很方便计算每个词语概率...,然后生成词列表类标签 第二个循环是0到50个数中随机生成10个序号 第三个循环是将第二个循环得到序号映射到词列表,得到训练集相应类别,然后进行训练算法 第四个循环是进行错误率计算,分类出类别与实际类别相比较...由于python默认不会安装feedparser,所以需要自己手动安装,这里附上ubuntu下安装方法 第一步:wget http://pypi.python.org/packages/source/

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Python环境】探索 Python、机器学习 NLTK 库

挑战:使用机器学习对 RSS 提要进行分类 最近,我接到一任务,要求为客户创建一个 RSS 提要分类子系统。...它主要关注以下三个主题,但客户解决方案最终仅涉及前两个主题: 分类。根据类似项目的一组训练数据,将相关分配到任意预定义类别 建议。根据类似项目的观察来建议采用 集群。...清单 2 中命令显示了如何为您 p1 项目创建一个名为 p1_env 虚拟环境,其中包含feedparser、numpy、scipy nltk 库。 清单 2....使用 Python NLTK 实现分类 实现解决方案涉及捕获模拟 RSS 提要、整理其文本、使用一个 NaiveBayesClassifier kNN 算法对类别进行分类。...Python 提供了一个很好 RSS 提要解析库,其名称为 feedparser,它抽象不同 RSS Atom 格式之间差异。

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【机器学习实战】第4章 基于概率论分类方法:朴素贝叶斯

使用 p1() p2() 只是为了尽可能简化描述,而真正需要计算比较是 p(c1|x, y) p(c2|x, y) .这些符号所代表具体意义是: 给定某个由 x、y 表示数据点,那么该数据点来自类别...所谓 独立(independence) 指的是统计意义上独立,即一个特征或者单词出现可能性与它其他单词相邻没有关系,比如说,“我们”中“我”“们”出现概率与这两个字相邻没有任何关系。...朴素贝叶斯 原理 朴素贝叶斯 工作原理 提取所有文档中词条并进行去重 获取文档所有类别 计算每个类别文档数目 对每篇训练文档: 对每个类别: 如果词条出现在文档中...接下来我们重写贝叶斯准则,将之前 x, y 替换为 w. 粗体 w 表示这是一个向量,即它由多个值组成。在这个例子中,数值个数与词汇表中词个数相同。 ?.../p/feedparser/ 下浏览相关文档,安装 feedparse,首先解压下载包,并将当前目录切换到解压文件所在文件夹,然后在 python 提示符下输入: >>> python setup.py

1.7K111

Objective-C网络数据捕获:使用MWFeedParser库下载Stack Overflow示例

概述Objective-C开发中,网络数据捕获是一常见而关键任务,特别是在处理像RSS源这样实时网络数据流时。MWFeedParser库作为一个优秀解析工具,提供了简洁而强大解决方案。...通过本文指导,读者将能够轻松掌握网络数据捕获技术,为他们Objective-C应用增添新功能价值细节MWFeedParser是一个用Objective-C编写解析器,专门用于处理RSSAtom...它使用非常直接,只需要几个步骤就可以开始下载和解析数据。首先,你需要将MWFeedParser库集成到你目中。这可以通过CocoaPods或者手动添加源代码来完成。...RSS- (void)feedParser:(MWFeedParser *)parser didParseFeedItem:(MWFeedItem *)item { NSLog(@"解析到新RSS...请注意代理服务器具体信息需要从爬虫代理服务提供商处获取。希望这篇文章对您有所帮助!

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一个更好阅读查找论文网站

而查找论文,除了直接谷歌搜索外,通常都会到 arxiv 网站上查找,下图显示是在计算机视觉模式识别这个类别最新论文: ?...注意:对于代码analyze.py,它利用numpy来做很多计算工资,这里推荐安装BLAS(比如OpenBLAS)方面的库来提高计算速度,安装后,对于 25000 篇论文 5000 多个用户仅需要几个小时即可完成计算...另外,你还需要创建一个密钥文件secret_key.txt,并添加随机文字(具体做法可以查看server.py代码) 当前工作流程 目前对于该网站还不能实现全自动,需要每天都手动运行部分代码来获取最新论文...thumb_pdf.py python analyze.py python buildsvm.py python make_cache.py 然后会通过一个屏幕会话运行服务,这需要执行命令screen...也可以在后台留言,获取网站项目地址,以及打包好代码,步骤如下: 关注"机器学习与计算机视觉"公众号 回复关键词:arxiv 欢迎关注我微信公众号--机器学习与计算机视觉,或者扫描下方二维码,大家一起交流

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【代码分享】系列之朴素贝叶斯(github clone)

根据贝叶斯定理,对一个分类问题,给定样本特征x,样本属于类别y概率是: 在这里,x 是一个特征向量,设 x 维度为 M。...类别 y 先验概率可以通过训练集算出,同样通过训练集上统计,可以得出对应每一类上,条件独立特征对应条件概率向量。...内容整理自《机器学习实战》 优点:在数据较少情况下仍然有效,可以处理多类别问题。 缺点:对于输入数据准备方式较为敏感。 适用数据类型:标称型数据。...如果一个词在文档中出现不止一次,这可能意味着包含该词是否出现在文档中所不能表达某种信息, 这种方法被称为词袋模型(bag-of-words model)。...然后调用函数calcMostFreq()来获得排序最高30个单词并随后将它们移除 ''' def localWords(feed1,feed0): import feedparser

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常见面试算法:朴素贝叶斯

使用 p1() p2() 只是为了尽可能简化描述,而真正需要计算比较是 p(c1|x, y) p(c2|x, y) .这些符号所代表具体意义是: 给定某个由 x、y 表示数据点,那么该数据点来自类别...朴素贝叶斯 原理 提取所有文档中词条并进行去重 获取文档所有类别 计算每个类别文档数目 对每篇训练文档: 对每个类别: 如果词条出现在文档中-->增加该词条计数值(for...如果某条留言使用了负面或者侮辱性语言,那么就将该留言标识为内容不当。对此问题建立两个类别: 侮辱类非侮辱类,使用 1 0 分别表示。...在利用贝叶斯分类器对文档进行分类时,要计算多个概率乘积以获得文档属于某个类别的概率,即计算 p(w0|1) * p(w1|1) * p(w2|1)。如果其中一个概率值为 0,那么最后乘积也为 0。.../p/feedparser/ 下浏览相关文档,安装 feedparse,首先解压下载包,并将当前目录切换到解压文件所在文件夹,然后在 python 提示符下输入: >>> python setup.py

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一个目中让RPython无缝工作五种方法

最近,我同时使用RPython进行了更多项目。对我而言,使用最佳工具来完成工作变得越来越重要,而不受单一语言束缚。...您可以执行以下五操作,以使您在同一目中获得两种语言无缝编码体验: 在项目启动时定义Python环境 为避免与使用错误Python解释器相关问题,首先需要在项目启动时通过创建.Rprofile文件并将其保存在项目目录中来定义...使用repl_python()在Python中实时编码 在项目中如果需要测试PythonR可以使用 Reticulate软件包中repl_python()函数将R终端切换到Python终端,以便您可以在...在PythonR之间交换对象 可以在PythonR之间交换任何相当标准数据对象,例如值,列表dataframes 。...下面是一个简单例子,我写了一个Python函数将两个数字相加,并将其保存在文件sumof.py中: def sumof(a, b): return a+b 现在,我可以获取sumof.py并将其变成

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数据挖掘实例:朴素贝叶斯分类器进行垃圾邮件过滤

概述 朴素贝叶斯是基于贝叶斯,定理与特征条件独立假设分类方法。最为广泛两种分类模型是决策树模型朴素贝叶斯模型。...,即它由多个数值组成。...这意味着’stupid’是最能表征侮辱性言论类别的单词 myVocabList[26] [out] 'stupid' 测试算法:根据现实情况修改分类器 利用贝叶斯分类器对文档进行分类时,要计算多个概率乘积以获得文档属于某个类别的概率...如果其中一个概率为0,那么最后乘积也为0。 为了降低这种影响,可以将所有词出现数初始化为1,并将分母初始化为2。 另一个问题是下溢出,这是由于太多很小数相乘造成。...训练算法:使用之前建立trainNB0()函数 测试算法:使用classifyNB(),并且构建一个测试函数来计算文档集错误率 使用算法:构建一个完整程序对一组文档进行分类,将错分文档输出到屏幕上

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SAP 中承诺项目(Commitment item)是什么

预算被用做过帐承诺项目具有承诺实际值资金中心。 在支票机系统中输入资金预留业务交易也会影响预算。 层次:资金管理中承诺项目按层次结构排列。 您可以为FM区域创建多个层次结构。...示例:一个层次用于收入,另一个层次用于支出。 但是,您也可以为支出设置不同层次结构。 示例:一种用于人员成本层次结构,另一种用于设备采购层次结构。...您可以在示例:承诺项目层次结构下找到一个示例。 类别:     帐户分配项目(=层次结构中最低级别)     您可以过帐并预算这些项目。    ...承诺项目主记录 承诺项目主记录包含重要信息,包括:     承诺项目的名称说明     上级承诺     重要控制参数 金融交易:金融交易代表来自资金管理支线系统商业交易; 它在将数据从那些系统传递到资金管理中起着核心作用...项目类别:项目类别确定此承诺项目是收入,支出还是现金余额项目。 承诺项目层次结构中财务交易项目类别相同。

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用自定义素材组合生成艺术NFT

前置条件 安装 Python pip 库是用 Python,所以你需要在电脑上安装 Python,还需要安装 pip,它用于安装重要软件包。...去Pytho 官方网站[6],下载最新版本 Python一个艺术家(加分,但不是必须) 最好有一个熟悉数字艺术艺术家来为你定制产品图片。然而,这并不是学习本教程必要条件。...但请记住,可能组合数量会随着特征类别的增加而成倍增加。 在 Scrappy Squirrels 项目中,我们创建了 8 个特征类别。 每个特征类别都有不同数量特质图像。...Pandas: 一个数据分析库,将帮助我们生成保存图像元数据。 进度条: 一个库,将告诉我们图像生成时进度 ETA 值。...配置文件由一个叫做 CONFIG Python 变量组成。CONFIG 是一个 Python 列表(由[]封装)。它包含一个特征类别的列表,按照它们需要被堆叠顺序。这里顺序是非常重要

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用PyTorch进行语义分割

友情提示:教程中所有文件均可以在文末开源地址获取。 预设置 在开始训练之前,得首先设置一下库、数据集等。...交叉熵损失函数,常用在大多数语义分割场景,但它有一个明显缺点,那就是对于只用分割前景背景时候,当前景像素数量远远小于背景像素数量时,模型严重偏向背景,导致效果不好。...--batch_size 8; 类别加权交叉熵损失函数是在交叉熵损失函数基础上为每一个类别添加了一个权重参数,使其在样本数量不均衡情况下可以获得更好效果。...576 1152 --batch_size 8 --norm group; EvoNorm则是4月份由谷歌DeepMind 联合发布新技术。...实验证明,EvoNorms 在多个图像分类模型上效果显著,而且还能很好地迁移到 Mask R-CNN 模型 BigGAN。

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keras+yolo实现旗帜识别

直接将两个文件夹放置于model_data下 项目 代码,数据集,预训练权重 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然后回复 旗帜 即可获取。...运行检测 python yolo_images.py 训练 训练自己数据 无需使用 预训练权重 (此方法适用于各类数据) step 1 使用labelImg对数据进行标记 得到xml文件,放置于..../model_data/train/ (建议图片宽高大于416,不然影响训练) 将数据类别写入my_classes.txt中(本项目中name_classes.txt为自定义文件,因为数据标记时,标记类别...id,为了方便检测时直接输出类别,自己数据预测时将yolo.py中classes_path修改为自己) step 2 执行xml_to_data.py 生成 kitti_simple_label.txt...python xml_to_data.py # 如果自己数据集 请根据自己数据进行更改代码 # 生成kitti_simple_label.txt 格式为:图片path box,类别id box,类别

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用机器学习打造聊天机器人(五) 接入篇

本文是用机器学习打造聊天机器人系列第五篇,在特性介绍中提到过,我们采用非侵入式设计,通过几个简单 API 就可以接入聊天机器人到其他项目中,下面来看看具体步骤。...我们可以参考接口说明中接口在自己目中开发自己聊天界面或者直接使用本系列文章提供聊天Demo页面。 接口说明 回复接口 用于接收用户提问。...响应: (1)如果只有一个匹配,就直接放在"a"中做为答案: { "a": "双鱼?...~", "c": "QA_talk" } (2)如果有多个匹配,就放在"q_a_guess"中: { "c": "QA_sf_withdrawal_cargo", "q_a_guess":...a": "xx", "c": "xx"}] 响应: "success" 获取可选类别 GET : qac/all_classify 参数:无。

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用机器学习打造聊天机器人(五) 接入篇

本文是用机器学习打造聊天机器人系列第五篇,在特性介绍中提到过,我们采用非侵入式设计,通过几个简单 API 就可以接入聊天机器人到其他项目中,下面来看看具体步骤。...我们可以参考接口说明中接口在自己目中开发自己聊天界面或者直接使用本系列文章提供聊天Demo页面。 接口说明 回复接口 用于接收用户提问。...响应: (1)如果只有一个匹配,就直接放在"a"中做为答案: { "a": "双鱼~", "c": "QA_talk" } (2)如果有多个匹配,就放在"q_a_guess"中: { "c"..."a": "xx", "c": "xx"}] 响应: "success" 获取可选类别 GET : qac/all_classify 参数:无。...响应: 学习成功,返回:"success"; 没有需要学习内容,返回:"nothing" 本篇介绍了聊天机器人接入方法,下一篇将对代码中用到相关算法原理做一个简单介绍,有助于更好理解聊天机器人运行机制

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26 个鲜为人知 Python 技巧,成为真正Pyer!

输入以下命令行: >>> dir() >>> dir("Hello World") >>> dir(dir) 当以交互方式运行 Python 时,这可能是一个非常有用功能,并且可以动态地探索你正在使用对象模块...geopy 模块:https://geopy.readthedocs.io/en/latest/ $ pip install geopy 它通过抽取一系列不同地理编码服务 API 来工作,使用户获取一个地方完整街道地址...__repr__ 在 Python 中定义一个类别或对象时,以「官方」方式将对象表示为字符串很有用。...你可能同时处理多个 Python 项目。不幸是,有时候两个项目依赖于相同依赖不同版本。那你要安装哪个版本呢? 幸运是,Python 支持虚拟环境,这使得用户能够充分利用两种环境。...安装: $ pip install pyyaml 然后导入到项目中: import yaml PyYAML 使你能够存储任何数据类型 Python 对象,以及任何用户定义类别的实例。

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多项式Logistic逻辑回归进行多类别分类交叉验证准确度箱线图可视化

使逻辑回归适应多类分类问题一种流行方法是将多类分类问题拆分为多个二元分类问题,并在每个子问题上拟合标准逻辑回归模型。 另一种方法涉及更改逻辑回归模型以直接支持多个类别标签预测。...同样,我们可以将默认或标准逻辑回归称为二式逻辑回归。 二式逻辑回归:标准逻辑回归,预测每个输入示例式概率(即两个类别)。...多项式Logistic回归调整惩罚 调整多项逻辑回归一个重要超参数是惩罚。 这个对模型施加惩罚,寻求更小模型权重。...#调整多指标逻辑回归正则化 from numpy import mean # 获取数据集 def getet(): X, y = make_ # 获得一个要评估模型列表 def...---- 本文摘选《Python多项式Logistic逻辑回归进行多类别分类交叉验证准确度箱线图可视化》

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