首次接触到sklearn，通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引，但是这里介绍的特征处理库也十分强大！ 本文中使用sklearn中的IRIS（鸢尾花）数据集来对特征处理功能进行说明。...多项式数据转换 多项式数据转换 FunctionTransformer 自定义单元数据转换 使用单变元的函数来转换数据 ---- 3 特征选择 当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练...Embedded：嵌入法，先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据系数从大到小选择特征。类似于Filter方法，但是是通过训练来确定特征的优劣。 ...我们使用sklearn中的feature_selection库来进行特征选择。..., iris.target) 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 递归消除特征法使用一个基模型来进行多轮训练，每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。
首次接触到sklearn，通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引，但是这里介绍的特征处理库也十分强大！ 本文中使用sklearn中的IRIS（鸢尾花）数据集来对特征处理功能进行说明。...多项式数据转换 多项式数据转换 FunctionTransformer 自定义单元数据转换 使用单变元的函数来转换数据 ---- 3 特征选择 当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练...Embedded：嵌入法，先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据系数从大到小选择特征。类似于Filter方法，但是是通过训练来确定特征的优劣。 ...我们使用sklearn中的feature_selection库来进行特征选择。...3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 递归消除特征法使用一个基模型来进行多轮训练，每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。
所谓分类，就是根据事物的特征(Feature)对其归类(Class) 特征的数据特点有两种可能： 1. 离散/标签 2....这就是贝叶斯分类器的基本方法：在统计资料的基础上，依据某些特征，计算各个类别的概率，从而实现分类。 注意， 1. 为了简化计算，朴素贝叶斯算法做了一假设：“朴素的认为各个特征相互独立”。 2....二、连续/浮点数（大样本，分区间） 第二个是账号分类的例子 这个问题是这样的，对于SNS社区来说，不真实账号（使用虚假身份或用户的小号）是一个普遍存在的问题，作为SNS社区的运营商，希望可以检测出这些不真实账号...这个问题说白了，就是要将社区中所有账号在真实账号和不真实账号两个类别上进行分类。 运营商决定考察账号的三个特征：日志数量/注册天数、好友数量/注册天数、是否使用真实头像。 ...根据朴素贝叶斯分类器，计算下面这个式子的值。
首次接触到sklearn，通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引，但是这里介绍的特征处理库也十分强大！ 本文中使用sklearn中的IRIS（鸢尾花）数据集来对特征处理功能进行说明。...我们使用sklearn中的feature_selection库来进行特征选择。...3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 递归消除特征法使用一个基模型来进行多轮训练，每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。...L1惩罚项降维的原理在于保留多个对目标值具有同等相关性的特征中的一个，所以没选到的特征不代表不重要。故，可结合L2惩罚项来优化。...方法fit_transform中有fit这一单词，它和训练模型的fit方法有关联吗？接下来，我将在《使用sklearn优雅地进行数据挖掘》中阐述其中的奥妙！
使用Pandas 数据清洗特征选择 + sklearn 实现 Logistics Regression 分类 (记录一次Data Mining作业) 关于LR基础可以看这里 数据描述与分析 我们有这么一个数据集...grade: Final performance status, 0 for not pass and 1 for pass 训练环境 OS: Win 10 Python version:3.6.3...None, solver=’liblinear’, max_iter=100, multi_class=’ovr’, verbose=0, warm_start=False, n_jobs=1) 我们在训练时可以直接使用默认参数...参考代码 from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split...from sklearn.metrics import precision_recall_curve, roc_curve, auc from sklearn.metrics import classification_report
[img202108130904094.png] 目标 知道sklearn的转换器和估计器流程 转换器 想一下之前做的特征工程的步骤？...实例化 (实例化的是一个转换器类(Transformer)) 调用fit_transform(对于文档建立分类词频矩阵，不能同时调用) 把特征工程的接口称之为转换器，其中转换器调用有这么几种形式 fit_transform...但是为什么还要提供单独的fit呢，还是使用原来的std2来进行标准化看看。...估计器(sklearn机器学习算法的实现) 在sklearn中，估计器(estimator)是一个重要的角色，是一类实现了算法的API 用于分类的估计器： - sklearn.neighbors...用于回归的估计器： - sklearn.linear_model.LinearRegression 线性回归 - sklearn.linear_model.Ridge 岭回归 用于无监督学习的估计器
“ 最近在学习数据分析的知识，接触到了一些简单的NLP问题，比如做一个文档分类器，预测文档属于某类的准确率，应该怎么做呢 ?...” 从头一起做一个吧 01.文档分类原理 文本分类是自然语言处理领域比较常见的一类任务，一般是给定多个文档类别，将文档或语句归类到某个类别中。其本质是文本特征提取+机器学习的多分类问题。...5.构建朴素贝叶斯分类器 sklearn提供的多项式朴素贝叶斯，类MultinomialNB，以单词为粒度，会计算单词在某个文件中的具体次数，用于文档分类很适合。...4.构建模型 调用TfidfVectorizer类，使用TF-IDF算法拟合训练数据，再使用MultinomialNB类，生成训练模型，即朴素贝叶斯分类器 ?...5.使用生成的分类器做预测 同样，使用训练集的分词创建一个TfidfVectorizer类，然后用TfidfVectorizer类对测试集的数据进行fit_transform拟合，即可以得到测试集的特征矩阵
任务 1.1 训练目的 使用Dlib提取人脸特征并训练二类分类器 (smile, nosmile) 来识别人脸微笑表情。...iris['Column138'].replace(to_replace=[1,0],value=[+1,-1],inplace=True) return iris 2.3 使用sklearn...()) #计算svc分类器的准确率 print(clf.score(x_train, y_train)) # 精度 y_hat = clf.predict(x_train) #print(y_hat...dets = detector(img, 1) 然后使用dlib检测68个特征点数据： shape = predictor(img, d) #68个特征点 for i in range(shape.num_parts...# # 我们使用的人脸检测器是使用经典的定向直方图 # 梯度 (HOG) 特征结合线性分类器、图像金字塔、 # 和滑动窗口检测方案制成的。
Part 1: 本篇内容简介 在前一篇文章完整手写一个朴素贝叶斯分类器，完成文本分类，我们使用首先假设在文档中出现的单词彼此独立，利用贝叶斯定理，完成了一个简单的文本分类器的编写，在真实数据的测试上，...我们使用和上一篇博客同样的数据，使用sklearn自带的贝叶斯分类器完成文本分类，同时和上一篇文章手写的分类器，进行分类精度、速度、灵活性对比。...条，我选择总数的70%作为训练数据，30%作为测试数据，来检测sklearn自带的贝叶斯分类器的分类效果。...，使用sklearn自带的多项式模型贝叶斯分类器，使用相同的训练集和测试集，结果后者在测试集上的精度达到了79%,比我们原始手写的精度高出将近10%百分点，效果显而易见，并且训练和分类的速度也大大提高。...下面我们使用sklearn自带的伯努利模型分类器进行实验。
使用 sklearn 做特征工程 特征工程是什么？ 本文中使用 sklearn 中的 IRIS（鸢尾花）数据集[1]来对特征处理功能进行说明。...| 特征选择 我们使用 sklearn 中的 feature_selection 库来进行特征选择。..., iris.target) Wrapper 递归特征消除法 递归消除特征法使用一个基模型来进行多轮训练，每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练，这个过程中特征被消除的次序就是特征的排序...，将权值系数较小的特征从特征集合中消除 | | SelectFromModel | Embedded | 训练基模型，选择权值系数较高的特征 | 降维 当特征选择完成后，可以直接训练模型了，但是可能由于特征矩阵过大...，导致计算量大，训练时间长的问题，因此降低特征矩阵维度也是必不可少的。
目录： 一．数据 二．训练一个图像分类器 1. 使用torchvision加载并且归一化CIFAR10的训练和测试数据集 2. 定义一个卷积神经网络 3. 定义一个损失函数 4....在训练样本数据上训练网络 5. 在测试样本数据上测试网络 三．在GPU上训练 四．在多个GPU上训练 五．还可以学哪些？...图片一 cifar10 二、 训练一个图像分类器 我们将按次序的做如下几步： 1. 使用torchvision加载并且归一化CIFAR10的训练和测试数据集 2. 定义一个卷积神经网络 3....定义一个损失函数和优化器 让我们使用分类交叉熵Cross-Entropy 作损失函数，动量SGD做优化器。...目标： 深度理解了PyTorch的张量和神经网络 训练了一个小的神经网络来分类图像 四、 在多个GPU上训练 如果你想要来看到大规模加速，使用你的所有GPU，请查看：数据并行性（https://pytorch.org
，即有多个特征，但每个特征 都假设是一个二元 (Bernoulli, boolean) 变量。...在这一节中，可以看到： 1、加载文本文件和类别 2、适合机器学习的特征向量提取 3、训练线性模型进行分类 4、使用网格搜索策略，找到一个很好的配置的特征提取组件和分类器 """ """ 1、Loading...既然已经有了特征，就可以训练分类器来试图预测一个帖子的类别，先使用贝叶斯分类器，贝叶斯分类器提供了一个良好的基线来完成这个任务。...""" from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB # 使用sklearn中的贝叶斯分类器，并且加载贝叶斯分类器 # 中的MultinomialNB多项式函数...tfidf） 3、训练分类器： 贝叶斯多项式训练器 MultinomialNB 4、预测文档： 通过构造的训练器进行构造分类器，来进行文档的预测 5、最简单的方式： 通过使用pipeline管道形式，来讲上述所有功能通过管道来一步实现
我们有了训练数据后我们就可以开始训练分类器了，我们会使用TensorFlow来做这一步。...为了解决这个问题我们使用深度学习，因为在图像处理方面它有巨大的优势，就是这个你不用手动提取特征，你可以使用像素图像的特征。...数据集中每一列都描述花的一个特征，你可以想象我们是手动提取这些特征的，比如通过尺子来量花朵，相比之下，这是我们的训练数据。...当我们在说深度学习时，我们使用的分类器叫做神经网络： ? 高级层面上来讲这仅仅是另一个分类器。...使用我们的分类器来预测这是哪一种花。我们可以看到，答案正确，我们可以看到对可能是其它花的置信分布： ? 请记住，我们的分类器仅知道我们向它展示的图片，所以如果我们让它分类一个图片比如罗马角斗场： ?
Part 1: 本篇内容简介 在前一篇文章完整手写一个朴素贝叶斯分类器，完成文本分类，我们使用首先假设在文档中出现的单词彼此独立，利用贝叶斯定理，完成了一个简单的文本分类器的编写，在真实数据的测试上，...我们使用和上一篇博客同样的数据，使用sklearn自带的贝叶斯分类器完成文本分类，同时和上一篇文章手写的分类器，进行分类精度、速度、灵活性对比。...，我这里使用在康奈尔大学下载的2M影评作为训练数据和测试数据，里面共同、共有1400条，好评和差评各自700条，我选择总数的70%作为训练数据，30%作为测试数据，来检测sklearn自带的贝叶斯分类器的分类效果...，使用sklearn自带的多项式模型贝叶斯分类器，使用相同的训练集和测试集，结果后者在测试集上的精度达到了79%,比我们原始手写的精度高出将近10%百分点，效果显而易见，并且训练和分类的速度也大大提高。...下面我们使用sklearn自带的伯努利模型分类器进行实验。
理论 集成模型 集成分类器模型是综合考虑多种机器学习模型的训练结果，做出分类决策的分类器模型 投票式：平行训练多种机器学习模型，每个模型的输出进行投票做出分类决策 顺序式：按顺序搭建多个模型，模型之间存在依赖关系...，最终整合模型 随机森林分类器 随机森林分类器是投票式的集成模型，核心思想是训练数个并行的决策树，对所有决策树的输出做投票处理，为了防止所有决策树生长成相同的样子，决策树的特征选取由最大熵增变为随机选取...梯度上升决策树 梯度上升决策树不常用于分类问题（可查找到的资料几乎全在讲回归树），其基本思想是每次训练的数据是（上次训练数据,残差）组成（不清楚分类问题的残差是如何计算的），最后按权值组合出每个决策树的结果...NaN NaN female 4 Montreal, PQ / Chesterville, ON C22 NaN 11 male 数据预处理 选取特征...train_test_split(x,y,test_size=0.25,random_state=1) print(x_train.shape,x_test.shape) (984, 3) (329, 3) 特征向量化
上一篇简单整理了下人脸识别的相关基础知识，这一篇将着重介绍利用pencv（2.4.9）已有的模型进行分类器训练。...如果想看下这些人脸图是怎样的，可以使用opencv的imshow函数进行读取哦…… 二、添加进自己的人脸数据 上面截图中可以看出，笔者采集了自己的照片，这一步需要有几个注意点： 1.放入的图片格式不一定要...三、利用已有模型进行训练 1. 一个小测试 笔者参照了不少博客大神，受益匪浅。在正式开始实践前，先做了个小测试，即用较少的人脸数据进行训练和识别测试。...其中a1-a5对应一类（0），b1-b5对应一类（1 ),c1-c5对应一类（2），之后要做的就是将这些人脸图压进栈，即将照片（image.表示人脸图像）和标签（label表分类结果）下面以a类为例压进栈...但是整体的流程和上面小测试是相同的，这里主要介绍一种csv文件的使用方法： 我们需要读取人脸和人脸对应的标签。直接在数据库中读取显然是低效的。所以我们用csv文件读取。
（源码在第三篇） 上一篇简单整理了下人脸识别的相关基础知识，这一篇将着重介绍利用pencv（2.4.9）已有的模型进行分类器训练。...如果想看下这些人脸图是怎样的，可以使用opencv的imshow函数进行读取哦…… 二、添加进自己的人脸数据 上面截图中可以看出，笔者采集了自己的照片，这一步需要有几个注意点： 1.放入的图片格式不一定要...三、利用已有模型进行训练 1. 一个小测试 笔者参照了不少博客大神，受益匪浅。在正式开始实践前，先做了个小测试，即用较少的人脸数据进行训练和识别测试。...其中a1-a5对应一类（0），b1-b5对应一类（1 ),c1-c5对应一类（2），之后要做的就是将这些人脸图压进栈，即将照片（image.表示人脸图像）和标签（label表分类结果）下面以a类为例压进栈...但是整体的流程和上面小测试是相同的，这里主要介绍一种csv文件的使用方法： 我们需要读取人脸和人脸对应的标签。直接在数据库中读取显然是低效的。所以我们用csv文件读取。
概念 KNN（K临近）分类器应该算是概率派的机器学习算法中比较简单的。...基本的思想为在预测时，计算输入向量到每个训练样本的欧氏距离（几何距离），选取最近的K个训练样本，K个训练样本中出现最多的类别即预测为输入向量的类别（投票） 代码实现 载入数据集——鸢尾花数据集 from...sklearn.datasets import load_iris dataset = load_iris() print(dataset.data.shape) print(dataset.DESCR...StandardScaler() x_train = stantard.fit_transform(x_train) x_test = stantard.transform(x_test) 调用K邻近分类器...n_neighbors=5, p=2, weights='uniform') 模型评估 自带评估 print(knn.score(x_test,y_test)) 0.973684210526 评估器评估
理论内容 贝叶斯定理 贝叶斯定理是描述条件概率关系的定律 $$P(A|B) = \cfrac{P(B|A) * P(A)}{P(B)}$$ 朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯分类器是一种基于概率的分类器，我们做以下定义...： B：具有特征向量B A：属于类别A 有了这个定义，我们解释贝叶斯公式 P(A|B)：具有特征向量B样本属于A类别的概率（计算目标） P(B|A)：在A类别中B向量出现的概率（训练样本中的数据） P(...A)：A类出现的概率（训练样本中的频率） P(B)：B特征向量出现的概率（训练样本中的频率） 对于朴素贝叶斯分类器，进一步假设特征向量之间无关，那么朴素贝叶斯分类器公式可以如下表示$$P(A|B) =...特征向量为连续值的朴素贝叶斯分类器 对于连续值，有以下两种处理方式 将连续值按区间离散化 假设特征向量服从正态分布或其他分布（很强的先验假设），由样本中估计出参数，计算贝叶斯公式时带入概率密度 代码实现...) MultinomialNB(alpha=1.0, class_prior=None, fit_prior=True) 模型评估 使用自带评估器 bays.score(test_vec,test.target
OpenCV3.1.0级联分类器训练与使用 级联分类器第一次出现是由Viola-Jones在2001时候提出，其主要用来实现实时人脸检测，通过加载已经训练好的级联分类器数据，实现快速的级联分类器过滤，达到实时检测...在计算HAAR特征数据时候采用积分图像实现快速计算，最终实现整个过程的实时快速。在整个检测过程中训练好的级联分类器数据作用直接决定着对象检测率。...二：训练级联分类器 使用OpenCV3.1中自带的opencv_traincascade.exe工具输入适当的参数即可进行样本训练，在进行样本训练过程中会生成一些列的中间数据，格式均为XML，如果输入的参数适当...，最终会完成样本训练得到cascade.xml文件，它就是级联分类器特征数据，通过程序加载它，然后调用OpenCV中级联分类器相关API即可实现对象分类检测。...分别采用HAAR与LBP级联训练得到的级联分类器数据，演示效果如下： ?
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