1、包概述 1.1、什么是包 java的包，其实就是我们电脑系统中的文件夹，包里存放的是程序生成的.class文件。...1.2、包的定义格式 通常使用公司网址反写，可以有多层包，包名采用全部小写字母，多层包之间用”.”连接 **类中包的声明格式：**package 包名.包名.包名…; 如： 组团学：官网网址zutuanxue.com...（包名.类名）。...**格式：**包名.包名….类名 java.util.Scanner java.util.Random com.zutuanxue.Demo 带有包的类， 创建对象格式：包名.类名 变量名 = new包名...2、包应用 2.1、导包 我们每次使用类时，都需要写很长的包名。很麻烦，我们可以通过import导包的方式来简化。 可以通过导包的方式使用该类，可以避免使用全类名编写（即，包名.类名）。
分类算法是属于一种有监督机器学习，每个分类器都是需要训练数据。分类算法的大体有三个过程：训练、评估和调优。 训练是有监督学习算法分析和推理训练数据，使得算法可以产生输出结果的过程。...训练之前我们已经将特征提取完成，将这些特征集送入我们选择的算法中，这个算法对这些数据和输出已经识别和学习。算法得到的解结果就是一个分类模型。我们期望该模型可以预测未来新数据的类别。...分类器可以表示为: 在现实情况下，数据和特征可能并不是独立的，但是该算法在许多分类的场景下还是可以高效的工作，比如常见的文档分类和垃圾邮件过滤，它们需要一些训练数据来估计必要的参数。...逻辑回归分类算法实现简单，也被广泛应用于工业问题上，此外它还具有计算量小，速度快，占用储存资源低，易于实现和理解。...其他算法 除了上述两个小节中常用的分类算法，还有比如支持向量机、决策树分类器等分类算法。
当一个模块编写完成后，就可以被其他地方引用，其实我们在编写程序的时候也常常引用其他模块，可能包括python内置模块和其他第三方模块。 3、使用模块可以避免函数名和变量名冲突。...每个模块有独立的命名空间，因此相同名字的函数和变量完全可以分别存在不同的模块中，所以自己在编写模块时，不必考虑名字和其他模块冲突（但是模块名不能相同，千万不能和内置模块或者第三方的同名） 模块的分类 三种模块...第三方开源模块： 别人封装的模块供大家使用，全球可能18万个左右吧，想用python做任何事情几乎都能找得到对应模块 可通过 pip install 模块名 联网安装 3、自定义模块：咱们自己写的 模块和包的概念...在python2版本中必须有__init__.py文件，如果没有导入包就会失败 Py3则可有可无 为了程序能够正常在任何环境中都能运行，建议加上 创建包和模块方式 在自己项目的文件夹上点击右键鼠标，出现...New后鼠标悬浮在上面会出现创建的界面，创建包，直接输入包的名字敲enter键即可。
今天的这一篇文章，我想和大家聊聊逆序数的算法，也是一道非常经典的算法题，经常在各大公司的面试题当中出现。...显然，我们需要优化这个算法，不能简单地暴力求解。 分治 我们可以尝试使用分治算法来解决这个问题。...既然A和B当中的元素无论怎么交换顺序也不会影响对方的结果，那么我们就可以放心地使用分治算法来解决了。我们先假设，我们可以通过递归获取A和B各自的逆序数。...我们先对A和B中的元素进行排序，我们之前已经验证过了，我们调整A或者B当中的元素顺序，并不会改变横跨AB逆序数的数量，而我们通过递归已经求到了A和B中各自逆序数对的数量，所以我们存下来之后，就可以对A和...看起来完全不相关的两个问题，竟然能用几乎同一套代码来解决，不得不感叹算法的神奇。也正是因此，我们这些算法的研究和学习者，才能获取到源源不断的乐趣。
一、数据挖掘的算法类型 ? 一般来说，数据挖掘的算法包含四种类型，即分类、预测、聚类、关联。前两种属于有监督学习，后两种属于无监督学习，属于描述性的模式识别和发现。...（1）分类算法 分类算法和预测算法的最大区别在于，前者的目标变量是分类离散型（例如，是否逾期、是否肿瘤细胞、是否垃圾邮件等），后者的目标变量是连续型。...一般而言，具体的分类算法包括，逻辑回归、决策树、KNN、贝叶斯判别、SVM、随机森林、神经网络等。 （2）预测算法 预测类算法，其目标变量一般是连续型变量。...二、基于数据挖掘的案例和应用 上文所提到的四种算法类型（分类、预测、聚类、关联），是比较传统和常见的。还有其他一些比较有趣的算法分类和应用场景，例如协同过滤、异常值分析、社会网络、文本分析等。...（一）基于分类模型的案例 这里面主要想介绍两个案例，一个是垃圾邮件的分类和判断，另外一个是在生物医药领域的应用，即肿瘤细胞的判断和分辨。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。...本文链接：https://blog.csdn.net/jxq0816/article/details/103198596 推荐算法大致可以分为三类：基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法和基于知识的推荐算法...1、基于内容的推荐算法，原理是用户喜欢和自己关注过的Item在内容上类似的Item，比如你看了哈利波特I，基于内容的推荐算法发现哈利波特II-VI，与你以前观看的在内容上面（共有很多关键词）有很大关联性...，就把后者推荐给你，这种方法可以避免Item的冷启动问题（冷启动：如果一个Item从没有被关注过，其他推荐算法则很少会去推荐，但是基于内容的推荐算法可以分析Item之间的关系，实现推荐），弊端在于推荐的...2、协同过滤算法，原理是用户喜欢那些具有相似兴趣的用户喜欢过的商品，比如你的朋友喜欢电影哈利波特I，那么就会推荐给你，这是最简单的基于用户的协同过滤算法（user-based collaboratIve
文章目录 简介 原理 硬间隔 支持向量 对偶问题 软间隔 核函数 SMO算法 小结 多分类问题 回归问题 应用示例 简介 ---- 支持向量机（Support Vector Machine, SVM...通过对偶函数和核函数求解，将适用范围从二维线性推广到多维非线性模型，使用相关方法变形，也可用于多分类问题和回归问题。...原理 硬间隔 ---- 首先考虑如何评估分类模型的好坏？ 在上图中，红点和蓝叉分别表示两类线性可分的数据（取自鸢尾花数据集）。有黑色、橙色和绿色三个线性模型，都可以将数据分为两类。...如此一来，由于黑色的间隔最大，所以认为优于橙色和绿色所表示的模型。 支持向量 ---- 可以看出，在确定最大间隔时，只与少量样本数据有关，平移过程中遇到数据点即停止。...也就是两个松弛变量 \xi 和 \hat{\xi} ,，分别表示两侧的松弛程度。图摘自网络。
对一个 List 里面相同属性的内容进行分类，如：对相同部门的员工进行分类。 思路是使可以区分类型的属性进行分类，以部门类型为例。
---------- 决策树分类算法： 决策树归纳是经典的分类算法。...通过学习算法，SVM可以自动寻找出那些对分类有较好区分能力的支持向量，由此构造出的分类器可以最大化类与类的间隔，因而有较好的适应能力和较高的分准率。...在实际应用中，VSM法一般事先依据语料库中的训练样本和分类体系建立类别向量空间。...神经网络： 神经网络分类算法的重点是构造阈值逻辑单元，一个值逻辑单元是一个对象，它可以输入一组加权系数的量，对它们进行求和，如果这个和达到或者超过了某个阈值，输出一个量。...神经网络是基于经验风险最小化原则的学习算法，有一些固有的缺陷，比如层数和神经元个数难以确定，容易陷入局部极小，还有过学习现象，这些本身的缺陷在SVM算法中可以得到很好的解决.
算法简介 KNN（K-Nearest Neighbor）算法是机器学习算法中最基础、最简单的算法之一。它既能用于分类，也能用于回归。KNN通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。...KNN算法的思想非常简单：对于任意n维输入向量，分别对应于特征空间中的一个点，输出为该特征向量所对应的类别标签或预测值。...kNN的思想 # 首先导入必要的包和训练集数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 导入训练集（良性/恶性肿瘤） raw_data_x..._y_train = None def fit(self, X_train, y_train): """根据训练数据集X_train和y_train训练kNN分类器"""...kNN算法中的k 支持向量机的C和sigma超参数。
它借鉴了文本分类（Bag of Words）的思想，从图像中提取出许多具有代表性的关键词，形成字典，然后对每个图像中出现的关键词数量进行计数，以获得图片的特征向量。...获得特征向量后，我们通过聚类算法得到这些特征向量的聚类中心。将这些聚类中心组合在一起，形成字典。...然后，对于每个图像，通常使用SIFT提取特征和描述符特征，并将其映射到描述符空间中。 提取特征后，使用一些聚类算法对这些特征向量进行聚类。最常用的聚类算法是k-means。...K-Means方法实际上需要确定两个参数c和δ。其中，ci表示每个聚类中心的位置，δij的值为{0,1}，表示点xj是否分配给第i个聚类中心。 然后，目标函数可以编写如下。 ?...在实际使用中，K-Means的迭代过程实际上是EM算法的特例。K-Means算法的流程如下所示。 ? 假设我们有N个样本点{ x 1，…，xN }，并给出聚类数k。
示例数据 seqpac包中自带了一个示例数据，6 sRNA fastq文件。...安装包： ## Installation devtools::install_github("Danis102/seqpac", upgrade="never", build_manual=TRUE...tRNA class analysis 我们本次主要关注tRNA class analysis，此包的其他分析可以见分析教程。...： 解理tsRNA的分类，如5 '和3 'halves等，更复杂。...这种分类涉及到tRNA环(A-loop、anticodon loop和T-loop)中可能发生切割的位置。有一些外部软件可以从二级结构模型中预测环路。
分类(Classification)： 分类算法通过对已知类别训练数据集的分析，从中发现分类规则，以此预测 新数据的类别，分类算法属于监督学习的类型。...KNN算法（K Nearest Neighbors） K近邻节点算法 KNN算法从训练集中找到和新数据最接近的K条记录，然后根据他们的主要分类 来决定新数据的类别。...sample(x,size,replace=FALSE) x 待抽样的样本 size 抽样的数量 replace 是否可放回抽样，默认为FALSE knn 在”class”包中
我们这个分类是通过蘑菇的若干属性来判断蘑菇是否有毒的分类，这个数据集中有126个属性，我们来看看数据集，我把数据集放到网盘上分享给大家：训练和测试数据集，密码：w8td。...Desktop/dataset/agaricus.txt.train') data_test = xgb.DMatrix('Desktop/dataset/agaricus.txt.test') 我们来看看训练集和测试集的大小...： 可以看出，除开第一列的标签列，数据集一共有126组特征，6513组训练数据和1611组测试数据。...在每次提升计算之后，算法会直接获得新特征的权重。eta通过缩减特征的权重使提升计算过程更加保守。...： train_predictions [1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, ... 1.0, 0.0, 0.0, 0.0] 这里输出全部都是0和1
AI算法分类如下： 一、机器学习算法 监督学习 1、回归算法：线性回归和逻辑回归。 线性回归：进行直线或曲线拟合，一般使用“最小二乘法”来求解。...从严格意义上来说，由于后文中的神经网络和推荐算法中都有线性回归的因子，因此梯度下降法在后面的算法实现中也有应用。...要确定一个样本的类别，可以计算它与所有训练样本的距离，然后找出和该样本最接近的k个样本，统计这些样本的类别进行投票，票数最多的那个类就是分类结果。...和全连接神经网络一样，卷积神经网络是一个判别模型，它既可以用于分类问题，也可以用用于回归问题，并且支持多分类问题。...和其他类型的神经网络一样，循环神经网络是一个判别模型，既支持分类问题，也支持回归问题，并且支持多分类问题 三、大数据算法 数据挖掘&数据分析 推荐算法 四、一些算法本身并不算是一个机器学习算法
本教程为脑机学习者Rose发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer),QQ交流群：903290195 [请关注] 特征提取算法 （1）时域方法：这是比较早期的EEG信号处理方法，...主要通过提取EEG的波形特征，比如振幅、方差、波峰等，对EEG信号进行分析； （2）频域方法：运动想象EEG信号的ERD和ERS现象只出现在特定频率范围，比如8-12Hz 的Mu波和18-26Hz 的Beta...（4）鉴于脑电信号的非线性特性和运动想象时的节律特性，提出了小波模糊熵的特征提取方法，利用小波变换将EEG信号进行小波分解，得到对应运动想象EEG信号的alpha和beta节律，然后采用模糊熵方法提取特征...[图片来源于网络] 分类识别算法 (1)LDA 分类器 LDA分类器(LinearDiscriminant Analysis，LDA)是一种简单高效的线性分类器，将数据往低维度方向投影，使得投影后的数据具有类内方差最小...聚类分析在分类时需要确定一种聚类准则来评价聚类方法的好坏，常用的聚类准则有误差平方和、类间距离和、离散度等。聚类方法有很多种，常见的方法有：层次聚类、动态聚类法和决策树聚类法等。
[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...以a的平均值和标准差去转换b In [8]: b = [[7,8,9], [10, 11, 12]] In [9]: std2.transform(b) Out[9]: array([[3., 3....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...k-近邻算法 - sklearn.naive_bayes 贝叶斯 - sklearn.linear_model.LogisticRegression 逻辑回归 - sklearn.tree 决策树与随机森林
KNN分类 根据身高、体重对性别进行分类 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X_train = np.array([ [158...使用sklearn KNN分类 标签（male，female）数字化（0,1） from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer from sklearn.neighbors...男预测女) from sklearn.metrics import recall_score recall_score(y_test_lb, pred_lb) # 0.5 F1 值 F1 得分是：精准率和召回率的均衡
文章目录 简介 代码复现 sklearn库调用 简介 ---- K近邻（K Nearest Neighbors，KNN）算法是最简单的分类算法之一，也就是根据现有训练数据判断输入样本是属于哪一个类别。...算法原理很简单，如下图，K取3时，输入数据为红色点，在它最近的3个邻居点中，有2个黄色1个蓝色，故应把它分类为黄色这一类。...可以看出K的取值应为奇数，避免K近邻中有相同个数的类别，同时也不能为类别数的倍数，如3分类中K取3时，出现1：1：1无法分类的情况。注意如果K过小可能造成过拟合。...,y)=\sqrt{\sum_{i=1}^n(x_i-y_i)^2} 代码复现 ---- 数据处理 采用典中典——鸢尾花数据集，Kaggle中有上传鸢尾花数据（下载链接） 鸢尾花数据集包含四个特征，和三种鸢尾花标签类别...采用sepal length和petal width两个特征，你也可以采用其他特征。
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