遍历各个数据集的名称可以通过以下几种方式实现:
无论采用哪种方式,你需要考虑以下因素:
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PyTorch 最近已经出现在我的圈子里,尽管对Keras和TensorFlow感到满意,但我还是不得不尝试一下。令人惊讶的是,我发现它非常令人耳目一新,非常讨人喜欢,尤其是PyTorch 提供了一个Pythonic API、一个更为固执己见的编程模式和一组很好的内置实用程序函数。我特别喜欢的一项功能是能够轻松地创建一个自定义的Dataset对象,然后可以与内置的DataLoader一起在训练模型时提供数据。
本文从时间复杂度角度引入对频繁项集挖掘问题的分析,概要地介绍了两种常见的频繁项集挖掘算法Apriori算法和FP-Growth算法,并对它们的优化策略和并行化方法进行了介绍。
通过使用金字塔池化模块(Pyramid Pooling Module),在整合基于不同区域的上下文后,PSPNet在效果上超过了FCN、DeepLab和DilatedNet等时下最佳的方法。
本文实例讲述了tp5.1 框架数据库-数据集操作。分享给大家供大家参考,具体如下:
在机器学习这个层面,将所要处理的数据看做是树的根,相应的选取数据的特征作为一个个节点(决策点),每次选取一个节点将数据集分为不同的数据子集,可以看成对树进行分支,这里体现出了决策,直到最后无法可分停止,也就是分支上的数据为同一类型,可以想象一次 次划分之后由根延伸出了许多分支,形象的说就是一棵树。
DataSet: 本文使用GTZAN Genre Collection音乐数据集,地址:[1]
第3章 决策树 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=
决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。在机器学习中,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。Entropy = 系统的凌乱程度,使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
冒泡排序(Bubble Sort)是一种计算机科学领域的较简单的排序算法。它的基本思想是通过重复遍历待排序的数据集,并依次比较相邻的两个数据项,如果它们的顺序错误则进行交换。这个过程会持续重复直到所有相邻的数据项都已经交换完毕,此时说明该数据集已经排好序。冒泡排序的名称来源于排序过程中,较小的数据项会被逐渐“浮”到数组顶部,这个过程就像碳酸饮料中二氧化碳气泡最终会上浮到顶部的现象一样。因此,这种排序算法因其这一特性而得名。
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。
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
CIFAR-10 是由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。一共包含 10 个类别的 RGB 彩色图 片:飞机( airplane )、汽车( automobile )、鸟类( bird )、猫( cat )、鹿( deer )、狗( dog )、蛙类( frog )、马( horse )、船( ship )和卡车( truck )。图片的尺寸为 32×32 ,数据集中一共有 50000 张训练图片和 10000 张测试图片。CIFAR-10 的图片样例如图所示。
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
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。
网上对于这个依赖包的学习资料是比较的少,所以整理这个包里面,工作中我们可以用到的一些api进行学习
返回此数据集元素的每个组件的类。(不推荐)期望值是tf.Tensor和tf.sparseTensor。
“ 建模过程中,选择合适的特征集合,可以帮助控制模型复杂度,防止过拟合等问题。为了选取最佳的特征集合,可以遍历所有的列组合,找出效果最佳的集合,但这样需要大量的计算。本文介绍的前向逐步回归法是针对最小二乘法的修改。相对于要将所有组合情况遍历一遍,前向逐步回归可以大大节省计算量,选择最优的特征集合,从而解决过拟合问题。” 前向逐步回归 前向逐步回归的过程是:遍历属性的一列子集,选择使模型效果最好的那一列属性。接着寻找与其组合效果最好的第二列属性,而不是遍历所有的两列子集。以此类推,每次遍历时,子集都包含上一次
假设有一个用户管理系统,其中包含两个用户列表:一个是从数据库中获取的原始用户列表,另一个是从外部API获取的新用户列表。在这种情况下,用Java函数来实现将新用户列表中的数据合并到原始用户列表中的功能。
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。
本次比赛是全国高校计算机能力挑战赛中的人工智能赛道里的验证码识别,该比赛需要识别26(大写)+26(小写)+数字(10)= 62个字符,随机组成的四位验证码图片。
http://rayz0620.github.io/2015/05/25/lmdb_in_caffe/
摘要: 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念,文章内容都是博主用心学习收集所写,欢迎大家三联支持!本系列会一直更新,核心概念系列会一直更新!欢迎大家订阅
for 循环 与 while 循环 可以 f实现 相同的 循环功能 , 二者有如下区别 :
继续关于决策树的内容,本篇文章主要学习了决策树的剪枝理论和基于二叉树的CART算法。主要内容:
深度学习或者AI的出现,改变了我们以往的解决问题的编程方式,不再是代码上直观的表达。
大数据学习有其特有的问题。具体来说,是计算问题。 如果我们有一个低方差的模型,增加数据集的规模可以帮助你获得更好的结果。我们应该怎样应对一个有1亿条记录的训练集?
机器学习(二十三)——大数据机器学习(随机梯度下降与map reduce) (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 1、存在问题 当样本集非常大的时候,例如m=1亿,此时如果使用原来的梯度下降算法(也成为批量梯度下降算法(batch gradient descent),下同),则速度会非常慢,因为其每次遍历整个数据集,才完成1次的梯度下降的优化。即计算机执行1亿次的计算,仅仅完成1次的优化,因此速度非常慢。 2、数据量考虑 在使用全量数据,而不是摘取一部分数据来做机器学习,首先需要考虑的是算法的学
其中, 通过多次处理, 生成多个中间数据, 最后对结果进行操作获得数据. 本文不涉及任何原理, 仅总结spark在处理的时候支持的所有操作, 方便后面使用的时候, 可以参照本文进行数据的处理.
本文介绍了如何通过Python脚本和Internet Download Manager(IDM)软件批量下载ERA5数据。
分片(sharding)是一个通过多台机器分配数据的方法。MongoDB使用分片支持大数据集和高吞吐量的操作。大数据集和高吞吐量的数据库系统挑战着单一服务的性能。例如:高查询率将耗尽CPU的性能。大于系统RAM的工作集将给磁盘的IO很大的压力。
机器学习(九) ——构建决策树(离散特征值) (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 1、概念 决策树,这个概念是一个很常见的概念,应该是机器学习中最好理解的一个算法。决策树是在已知训练结果
原作者:Radu Raicea 译者:刘勤 人工智能(Artificial Intelligence)和机器学习(Machine Learning)是当下最热话题。每天“AI”这个词都在耳边横飞。胸怀抱负的开发人员声称想要研究AI;经理们说想在服务中应用AI。但是,通常这些人不知道AI是什么。 本文将带你了解人工智能(AI)和机器学习(ML)的基本知识。你也会了解到机器学习中最火的方法——深度学习的工作原理。 本指南是用来科普的,所以不会涉及高等数学。 背景 了解深度学习的第一步是把握重要概念之间的区别。
里面的元素都可以是不同数据类型的 都可以被索引和切片 查看一个变量的数据类型使用type(obj)方法 如type(tup1)
特征工程对于模型的执行非常重要,即使是具有强大功能的简单模型也可以胜过复杂的算法。实际上,特征工程被认为是决定预测模型成功或失败的最重要因素。特征工程真正归结为机器学习中的人为因素。通过人类的直觉和创造力,您对数据的了解程度可以带来不同。
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;
在企业ERP中,每位员工拥有多个资质证书,资质证书有种类、名称和登记时间,以及变动时间和结束时间的主要属性;
决策树呢,在机器学习的算法里也是比较常见的一种分类与回归算法了。决策树模型是树状图结构,在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程。其实从简单角度来讲就是两个选择不是“是”就是“否”。下面我们从简单的图画中看一下什么是决策树吧!
看到深度学习里面的教学动不动就是拿MNIST数据集,或者是IMGPACK数据集来教学,这些都是已经制作好的数据集,我们大家肯定都很疑惑怎么制作自己的数据集呢? 接下来我就自己制作了一个数据集,图片3600张,每张的高宽分别为240-320 获取根目录下所有子文件夹: PathRoot = 'F:\process\finger_vein-master\db100'; list = dir(PathRoot); 获取在下一层的所有子文件夹,因为我们的数据很多时候都是不在一个文件夹,或者是在一个大文件夹中的很多小
本文介绍如何使用Python pandas库实现Excel中的SUMIF函数和COUNTIF函数功能。
http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/20news-19997.tar.gz
假设我们在经营一家商品种类并不多的杂货店,我们对那些经常在一起被购买的商品非常感兴趣。我们只有 4 种商品:商品0,商品1,商品2和商品3。
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本文介绍了如何使用 FP-growth 算法来发现数据集中的频繁项集,并基于这些频繁项集构建 FP 树。FP-growth 算法是一种基于“分而治之”策略的关联规则挖掘算法,具有速度快、内存需求低等优点,适合在大型数据集上挖掘频繁项集。FP 树是一种高效的数据结构,可以用于存储频繁项集,支持快速的项集遍历和查询。在本文中,作者首先介绍了 FP-growth 算法的原理和实现,然后通过一个具体的例子展示了如何使用 FP-growth 算法来发现数据集中的频繁项集,并基于这些频繁项集构建 FP 树。最后,作者通过一个具体的应用场景展示了如何使用 FP 树来进行关联规则挖掘。
在 Python 脚本中,您可能需要确定数据集是否确实存在。该任务可以使用 arcpy.Exists()函数完成。返回函数返回一个布尔值True或False,指示该元素是否存在。
有一种很神奇的排序,基数排序(Radix Sort),时间复杂度为O(n),今天花1分钟,通过几幅图,争取让大家搞懂细节。
摘要:本文首先浅谈了自己对决策树的理解,进而通过Python一步步构造决策树,并通过Matplotlib更直观的绘制树形图,最后,选取相应的数据集对算法进行测试。
GeoSpark是一个用于处理大规模空间数据的开源内存集群计算系统。是传统GIS与Spark的结合。GeoSpark由三层组成:Apache Spark层、Spatial RDD层和空间查询处理层。
由于业务中接触的数据量很大,于是不得不转战开始寻求数据操作的效率。于是,data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求。
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。
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