一、大数据技术基础 1、linux操作基础 linux系统简介与安装 linux常用命令–文件操作 linux常用命令–用户管理与权限 linux常用命令–系统管理 linux常用命令–免密登陆配置与网络管理 linux上常用软件安装 linux本地yum源配置及yum软件安装 linux防火墙配置 linux高级文本处理命令cut、sed、awk linux定时任务crontab 2、shell编程 shell编程–基本语法 shell编程–流程控制 shell编程–函数 shell编程–综合案例–自
近年来大数据BigData、人工智能AI、物联网Iot等行业发展迅猛,很多人都想要从事大数据技术开发工作,但是,请问要怎么做,路线是什么?从哪里开始学?学哪些?这是一个大问题。对于我自己来说,最近也在学一些大数据开发相关的技术,所以之前整理了一份《大数据技术学习路线》,希望对你有所帮助。
行人分类研究在计算机视觉领域具有重要的理论研究意义及应用价值。由于远红外图像相对于可见光图像来讲,有着不受天气、光照因素影响的独特优势,因此受到了相关学者的广泛关注。红外行人分类可以为驾驶辅助系统提供关键技术支撑,图1给出了驾驶辅助系统的结构图。从图中可发现,行人分类结果是行车安全评估的重要依据,在实际应用中行人分类错误可能会导致严重的交通事故。
学习数据挖掘的朋友,对分类算法和聚类算法都很熟悉。无论是分类算法还是聚类算法,都有许多具体的算法来实现具体的数据分析需求。很多时候,我们难以判断选择分类或者聚类的场合是什么。我们最直观的概念是,分类和聚类都是把某个被分析的对象划分到某个类里面,所以觉得这两种方法实际上是差不多一回事。然而当我们学习了许多具体算法之后再回来看,分类和聚类所实现的数据分析功能实际上是大相径庭的,他们之间不仅仅有算法上的具体差异,更重要的是,甚至他们的应用领域和所解决的具体问题都不一样。 1. 类别是否预先定义是最直观区别 算
分类算法和聚类比较类似,都是将输入数据赋予一个标签类别。区别是分类算法的分类是预先确定的,有明确含义的。而聚类的标签是从输入数据本身的分布中提取出来的一种抽象的类别。聚类是无监督算法,而分类是有监督的,除了输入数据x外,还有标签y。
1 请列出几种文本特征提取算法 答:文档频率、信息增益、互信息、X^2统计、TF-IDF 2 简述几种自然语言处理开源工具包 答:LingPipe、FudanNLP、OpenNLP、CRF++、Standord CoreNLP、IKAnalyzer 3 简述无监督和有监督算法的区别 答: (1)有监督学习:对具有概念标记(分类)的训练样本进行学习,以尽可能对训练样本集外的数据进行标记(分类)预测。这里,所有的标记(分类)是已知的。因此,训练样本的岐义性低。 无监督学习:对没有概念标记(分类)的训练样本进行学
分类是在一群已经知道类型的样本中,训练一种分类器,让其能够对某种未知的样本进行分类。分类算法的分类过程就是建立一种分类模型来描述预定的数据集或概念集,通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。
scikit-learn中SVM的算法库分为两类,一类是分类的算法库,包括SVC, NuSVC,和LinearSVC 3个类。另一类是回归算法库,包括SVR, NuSVR,和LinearSVR 3个类。相关的类都包裹在sklearn.svm模块之中。
数据挖掘是通过对大量数据的清理及处理以发现信息,并应用于分类,推荐系统等方面的过程。
目前,机器学习中的K近邻(KNN)分类算法和支持向量机(SVM)算法被认为是处理文本分类的最好方法。但KNN分类算法有以下的缺陷:
译者注:本文简要介绍了四种经典的机器学习算法。 本文将简要介绍Spark机器学习库(Spark MLlib’s APIs)的各种机器学习算法,主要包括:统计算法、分类算法、聚类算法和协同过滤算法,以及
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节探讨使用分类准确度指标可能会引发的问题,对于极度偏斜的数据使用分类准确度并不能准确的评价算法的好坏。最后介绍混淆矩阵。
机器学习是个非常吸引人的研究领域,但是您怎么把它真正地应用到您自己的问题上呢?
人工智能的发展也给脑机接口技术带来了很广阔的空间,目前限制脑机接口技术的走出实验室的主要原因是脑电信号的因人而异性,在线脑机接口的信号传输率,准确率等。下面对目前在脑机接口领域运用的特征提取算法和模式分类算法作简要的总结:
今天,继续我们的机器学习应用量化投资系列。本期我们介绍一篇研究报告,详细的介绍了7中机器学习算法在因子有效性上的展现。希望给大家在写策略时做一些参考借鉴。 前言 逻辑依旧明了,机器学习并非黑箱 谈到机器学习,大家最忌讳的便是黑箱问题。其实不必,理解机器学习算法,逻辑实则简单,比如相同的因子特征将会有相同的表现。在实战中,我们发现, 该逻辑十分有效,在我们的机器学习选股模型中,该逻辑连续十几年不曾被打破。 Adaboost 最稳定,朴素贝叶斯收益最高 全市场选股,市值中性选股等权加权,行业中性选股等
通过讲解PCA算法的原理,使大家明白降维算法的大致原理,以及能够实现怎么样的功能。结合应用降维算法在分类算法使用之前进行预处理的实践,帮助大家体会算法的作用。
NO.53 数据挖掘概述 Mr. 王:今天我们来讨论一个新的话题,你听说过数据挖掘吗? 小可:这个名字倒是挺有意思的啊,不过数据是一种抽象的、虚拟的概念,要怎么去挖掘呢? Mr. 王:数据挖掘是时下非常热门的一个领域。在大数据时代的背景下,数据量变得非常大,不过我们现在处于一种拥有的数据量大而“知识”匮乏的状态。 小可:这个“数据”和“知识”分别怎么解释呢? Mr. 王:比如某商家存有大量会员的信息数据,现在公司有一种新产品,他们想知道这些会员中哪些人有更大的可能性去购买这种新产品,从而有效地制定下一步营销
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍能够将二分类算法解决多分类任务的两种方法OvR和OvO,并通过sklearn封装的逻辑回归实现OvR和OvO,最后使用sklearn实现通用二分类算法的OvR和OvO。
NO.55 分类算法——Naive Bayes 小可:说完了聚类,那么分类算法又是怎么做的呢? Mr. 王:我们知道,分类是首先通过对训练集中大量数据的分析,训练出一个分类的模型或者说得出一个分类的标准,然后使用这个标准对后面再到来的数据进行分类。所以我们的大部分工作都集中在对训练集的处理上。这里介绍一种经典的分类算法——朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes)。这种分类方法非常简单,但是非常有效。 小可:我在学概率论时听说过贝叶斯定理,和这个是一个道理吗? Mr. 王:朴素贝叶斯分类器依据的核心原理就是
本来想写随机森林的但是由于其中用到了太多提升的思想,所以就先整理整理提升的相关概念。 Boosting方法是一种用来提高弱分类算法准确度的方法,这种方法通过构造一个预测函数系列,然后以一定的方式将他们组合成一个预测函数。Boosting是一种提高任意给定学习算法准确度的方法。它的思想起源于 Valiant提出的 PAC ( Probably Approxi mately Correct)学习模型。 Boosting算法起源 Boosting是一种提高任意给定学习算法准确度的方法。它的思想起源于 Valian
一、引言 分类算法有很多,不同分类算法又用很多不同的变种。不同的分类算法有不同的特定,在不同的数据集上表现的效果也不同,我们需要根据特定的任务进行算法的选择,如何选择分类,如何评价一个分类算法的好坏,前面关于决策树的介绍,我们主要用的正确率(accuracy)来评价分类算法。 正确率确实是一个很好很直观的评价指标,但是有时候正确率高并不能代表一个算法就好。比如某个地区某天地震的预测,假设我们有一堆的特征作为地震分类的属性,类别只有两个:0:不发生地震、1:发生地震。一个不加思考的分类器,对每一个测试用例都将
机器学习是什么?机器学习是从历史数据(历史经验)中获取模型(规律),并将其应用到新的类似场景中。 举个很简单的例子:
国内外很多研究者进行了客观评测(Yang,1999;Joachims,1998;He,2000;Tsay,2000;庞剑锋,2001;王灏,2003;李保利,2003;周雪忠,2003)。
本文介绍了网络入侵检测系统中的数据获取方法、数据预处理方法和特征提取方法,并分析了这些方法在入侵检测系统中的应用。
我个人一直很喜欢算法一类的东西,在我看来算法是人类智慧的精华,其中蕴含着无与伦比的美感。而每次将学过的算法应用到实际中,并解决了实际问题后,那种快感更是我在其它地方体会不到的。 一直想写关于算法的博文,也曾写过零散的两篇,但也许是相比于工程性文章来说太小众,并没有引起大家的兴趣。最近面临毕业找工作,为了能给自己增加筹码,决定再次复习算法方面的知识,我决定趁这个机会,写一系列关于算法的文章。这样做,主要是为了加强自己复习的效果,我想,如果能将复习的东西用自己的理解写成文章,势必比单纯的读书做题掌
将数据转换和机器学习算法与适当的数据科学任务相匹配是设计成功的智能应用程序的关键。
k最近邻(kNN)算法是机器学习中最简单、最易于理解的分类算法之一。它基于实例之间的距离度量来进行分类,并且没有显式的训练过程。本文将介绍k最近邻算法的基本原理和使用方法,并通过一个示例来说明其应用过程。
一、近邻算法(Nearest Neighbors) 1、近邻算法的概念 近邻算法(Nearest Neighbors)是一种典型的非参模型,与生成方法(generalizing method)不同的
本文介绍了网络入侵检测系统中的数据获取与处理模块、检测算法模块、检测结果处理模块、性能评价模块和系统应用模块。数据获取与处理模块主要对网络流量数据进行捕获、过滤、分析和存储,为后续检测算法模块提供有效的数据来源。检测算法模块主要采用基于行为的检测方法,包括基于签名、基于统计和基于行为模型的方法。检测结果处理模块主要对检测到的入侵行为进行相应的处理,包括报警、隔离、恢复等措施。性能评价模块主要对网络入侵检测系统的性能进行评价,包括检测率、误报率、响应时间等指标。系统应用模块主要介绍了网络入侵检测系统在金融、电信、政府等领域的实际应用情况。
在前面的文章中,我们讨论了朴素贝叶斯文本分类器的理论背景以及在文本分类中使用特征选择技术的重要性。在本文中,我们将结合两种方法,用JAVA简单实现朴素贝叶斯文本分类算法。你可以Github上下载分类器的开源代码,代码遵守GPL v3(通用公共许可证第三版草案)。
数据挖掘是一个通过对大量数据进行清理和处理,以发现其中隐藏的信息和模式的过程。简单来说,它是从大量数据中提取或“挖掘”知识的过程,也称为知识发现。
当使用逻辑回归处理多标签的分类问题时,如果一个样本只对应于一个标签,我们可以假设每个样本属于不同标签的概率服从于几何分布,使用多项逻辑回归(Softmax Regression)来进行分类:
垃圾分类作为资源回收利用的重要环节之一, 可以有效地提高资源回收利用效率, 进一步减轻环境污染带 来的危害. 随着现代工业逐步智能化, 传统的图像分类算法已经不能满足垃圾分拣设备的要求. 本文提出一种基于 卷积神经网络的垃圾图像分类模型 (Garbage Classification Network, GCNet). 通过构建注意力机制, 模型完成局部 和全局的特征提取, 能够获取到更加完善、有效的特征信息; 同时, 通过特征融合机制, 将不同层级、尺寸的特征进 行融合, 更加有效地利用特征, 避免梯度消失现象. 实验结果证明, GCNet 在相关垃圾分类数据集上取得了优异的 结果, 能够有效地提高垃圾识别精度.
KNN可以说是最简单的分类算法之一,同时,它也是最常用的分类算法之一,注意KNN算法是有监督学习中的分类算法,它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像(Kmeans是无监督学习算法),但却是有本质区别的。那么什么是KNN算法呢,接下来我们就来介绍介绍吧。
根据奥卡姆剃刀原则解决问题: 用能够满足需求的最简单的算法,如果绝对的必要,不要增加复杂性。
数据挖掘算法可以解决生活中很多问题,例如垃圾邮件的标记识别、欺诈交易用户的识别、品牌档次的判断定位、文章是否真的出自某位作家之手以及癌症细胞的判定等等,灵活的理解并应用数据挖掘算法可以高效的解决这些看似繁复的问题。
贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。而「朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单,也是常见的一种分类方法」。
在机器学习中,无监督学习(Unsupervised learning)就是聚类,事先不知道样本的类别,通过某种办法,把相似的样本放在一起归位一类;而监督型学习(Supervised learning)就是有训练样本,带有属性标签,也可以理解成样本有输入有输出。 所有的回归算法和分类算法都属于监督学习。回归(Regression)和分类(Classification)的算法区别在于输出变量的类型,定量输出称为回归,或者说是连续变量预测;定性输出称为分类,或者说是离散变量预测。 以下是一些常用的监督型学习方法。
初入机器学习,无论是在书本上,还是在学习平台上,第一个介绍的就是监督学习,那么什么是监督学习呢?监督——顾名思义,把你“看着学习”,说的直白一点就是让你的计算机明白一种规律,并且按照这种规律进行大量的学习,最后通过该规律进行预测或者分类。
作者:Niklas Donges 机器之心编译 参与:乾树、李泽南 Logistic 回归是二分类任务中最常用的机器学习算法之一。它的设计思路简单,易于实现,可以用作性能基准,且在很多任务中都表现很好
注:这是一份学习笔记,记录的是参考文献中的可扩展机器学习的一些内容,英文的PPT可见参考文献的链接。这个只是自己的学习笔记,对原来教程中的内容进行了梳理,有些图也是引用的原来的教程,若内容上有任何错误,希望与我联系,若内容有侵权,同样也希望告知,我会尽快删除。 可扩展机器学习系列主要包括以下几个部分: 概述 Spark分布式处理 线性回归(linear Regression) 梯度下降(Gradient Descent) 分类——点击率预测(Click-through Rate Prediction) 神经
转载声明:本文转载自「数据派THU」,搜索「DatapiTHU」即可关注。 作者:韦玮 来源:Python爱好者社区 本文共7800字,建议阅读10+分钟。 本文结合代码实例待你上手python数据挖掘和机器学习技术。 本文包含了五个知识点: 1. 数据挖掘与机器学习技术简介 2. Python数据预处理实战 3. 常见分类算法介绍 4. 对鸢尾花进行分类案例实战 5. 分类算法的选择思路与技巧 一、数据挖掘与机器学习技术简介 什么是数据挖掘?数据挖掘指的是对现有的一些数据进行相应的处理
AI科技评论按:本文作者李东轩,原文载于作者个人博客,AI科技评论已经获得授权。 在机器学习中,无监督学习(Unsupervised learning)就是聚类,事先不知道样本的类别,通过某种办法,把相似的样本放在一起归位一类;而监督型学习(Supervised learning)就是有训练样本,带有属性标签,也可以理解成样本有输入有输出。 所有的回归算法和分类算法都属于监督学习。回归(Regression)和分类(Classification)的算法区别在于输出变量的类型,定量输出称为回归,或者说是连续变
作者:韦玮 来源:Python爱好者社区 本文共7800字,建议阅读10+分钟。 本文结合代码实例待你上手python数据挖掘和机器学习技术。 本文包含了五个知识点: 1. 数据挖掘与机器学习技术简介 2. Python数据预处理实战 3. 常见分类算法介绍 4. 对鸢尾花进行分类案例实战 5. 分类算法的选择思路与技巧 一、数据挖掘与机器学习技术简介 什么是数据挖掘?数据挖掘指的是对现有的一些数据进行相应的处理和分析,最终得到数据与数据之间深层次关系的一种技术。例如在对超市货品进行摆放时
集成学习(Ensemble Learning)作为一种流行的机器学习,它通过在数据集上构建多个模型,并集成所有模型的分析预测结果。常见的集成学习算法包括:随机森林、梯度提升树、Xgboost等。
摘要:朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法,它假设各个特征之间相互独立。本文将介绍朴素贝叶斯算法的原理、应用场景以及如何使用Python中的scikit-learn库进行实现。
将结合前述知识进行综合实战,以达到所学即所用。文本情感分类这个项目会将分类算法、文本特征提取算法等进行关联,使大家能够对Spark的具体应用有一个整体的感知与了解。
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