✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页:小嗷犬的博客 🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 🥭本文内容:Python sklearn实现SVM鸢尾花分类 更多内容请见👇 Python sklearn实现K-means鸢尾花聚类 Pytorch 基于LeNet的手写数字识别 Pytorch 基于AlexNet的服饰识别(使用Fashion-MNIST数据集) ---- 本文目录 准备 1.加载相关包 2.加载数据、
前面两节已经介绍了线性SVC与非线性SVC的分类原理。本节将在理论的基础上,简单介绍下sklearn中的支持向量机是如何实现数据分类的。并参照理论中的概念对应介绍重要参数的含义,以及如何调节参数,使得模型在数据集中得到更高的分数。
线性可分SVM学习方法,对线性不可分训练数据是不适用的,怎么将它扩展到线性不可分,需要修改硬间隔最大化,使其成为软间隔最大化。
机器之心整理 参与:思源 Scikit-learn 中文文档已经由 ApacheCN 完成校对,这对于国内机器学习用户有非常大的帮助。该文档自 2017 年 11 月初步完成校对,目前很多细节都已经得到完善。该中文文档包含了分类、回归、聚类和降维等经典机器学习任务,并提供了完整的使用教程与 API 注释。入门读者也可以借此文档与教程从实践出发进入数据科学与机器学习的领域。 中文文档地址:http://sklearn.apachecn.org Scikit-learn 是基于 Python 的开源机器学习库,
选自Stanford 机器之心编译 参与:路雪、黄小天、刘晓坤 近日,斯坦福大学计算机科学博士生 Mike Wu 发表博客介绍了他对深度神经网络可解释性的探索,主要提到了树正则化。其论文《Beyond Sparsity: Tree Regularization of Deep Models for Interpretability》已被 AAAI 2018 接收。 论文地址:https://arxiv.org/abs/1711.06178 近年来,深度学习迅速成为业界、学界的重要工具。神经网络再次成为解决图
NumPy 是一个基础软件库,很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发,包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 NumPy 的工作机制能够帮助你提升在这些软件库方面的技能。而且在 GPU 上使用 NumPy 时,无需修改或仅需少量修改代码。
掌握机器学习算法并不是一个不可能完成的事情。大多数的初学者都是从学习回归开始的。是因为回归易于学习和使用,但这能够解决我们全部的问题吗?当然不行!因为,你要学习的机器学习算法不仅仅只有回归!
如果将文本数据与图表数据相比较,人类的思维模式更适合于理解后者,原因在于图表数据更加直观且形象化,它对于人类视觉的冲击更强,这种使用图表来表示数据的方法被叫做数据可视化。
机器学习系列(六)Adaboost 前面我们已经介绍了几种不同的分类器,每种分类器都各有优缺点,我们可以借助集成学习的方法将不同的分类器组合起来,将多个弱可学习分类器集成组合成一个强可学习分类器。 集成方法有几种形式: 1) 不同算法的集成 2) 相同算法的不同设置的集成 3) 不同分类器处理不同数据集部分的集成 集成方法主要包括Bagging和Boosting两种方法,
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/78761582
第5章 支持向量机 来源:ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者:@QiaoXie 校对:@飞龙 支持向量机(SVM)是个非常强大并且有多种功能的机器学习模型,能够做线性或者非线性的分类,回归,甚至异常值检测。机器学习领域中最为流行的模型之一,是任何学习机器学习的人必备的工具。SVM 特别适合复杂的分类,而中小型的数据集分类中很少用到。 本章节将阐述支持向量机的核心概念,怎么使用这个强大的模型,以及它是如何工作的。 线性支持向量机分类 SV
支持向量机(SVM)是个非常强大并且有多种功能的机器学习模型,能够做线性或者非线性的分类,回归,甚至异常值检测。机器学习领域中最为流行的模型之一,是任何学习机器学习的人必备的工具。SVM 特别适合应用于复杂但中小规模数据集的分类问题。
点击 机器学习算法与Python学习 ,选择加星标 精彩内容不迷路 选自Medium,作者:Lev Maximov 机器之心编译 支持大量多维数组和矩阵运算的 NumPy 软件库是许多机器学习开发者和研究者的必备工具,本文将通过直观易懂的图示解析常用的 NumPy 功能和函数,帮助你理解 NumPy 操作数组的内在机制。 NumPy 是一个基础软件库,很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发,包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 N
有时,使用等高线或颜色编码的区域,在二维中显示三维数据是有用的。有三个 Matplotlib 函数可以帮助完成这个任务:`plt.contour用于等高线图,plt.contourf用于填充的等高线图,plt.imshow``用于显示图像。本节介绍使用这些的几个示例。 我们首先为绘图配置笔记本,并导入我们将使用的函数:
很多同学对于 支持向量机·非常感兴趣,也是初学者在学习过程中,超级喜欢的一种算法模型。
支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)是一种强大的机器学习算法,用于分类和回归任务。在本文中,我们将使用Python来实现一个基本的支持向量机分类器,并介绍其原理和实现过程。
C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART
逻辑回归是一种广义线性的分类模型且其模型结构可以视为单层的神经网络,由一层输入层、一层仅带有一个sigmoid激活函数的神经元的输出层组成,而无隐藏层。其模型的功能可以简化成两步,“通过模型权重[w]对输入特征[x]线性求和+sigmoid激活输出概率”。
(1)安装机器学习必要库,如NumPy、Pandas、Scikit-learn等;
在使用GradientBoostingRegressor进行梯度提升回归时,有时会遇到AttributeError: 'GradientBoostingRegressor' object has no attribute 'staged_decision_function'的错误。这个错误通常是由于使用的GradientBoostingRegressor版本较旧所致,因为在早期的版本中,staged_decision_function函数并不存在。 要解决这个问题,我们可以尝试以下两种解决方案:
前言:下面介绍另外一种集成算法思想—boosting,提升学习(Boosting)是一种机器学习技术,可以用于回归和分类的问题,它 每一步产生弱预测模型(如决策树),并加权累加到总模型中;如果每一步的弱预 测模型的生成都是依据损失函数的梯度方式的,那么就称为梯度提升(Gradient boosting); 提升技术的意义:如果一个问题存在弱预测模型,那么可以通过提升技术的办法 得到一个强预测模型; 常见的模型有: Adaboost Gradient Boosting(GBT/GBDT/GBRT) Ad
有趣的镜子不是平面镜子,而是凸/凹反射表面的组合,它们会产生扭曲效果,当我们在这些镜子前面移动时,这些效果看起来很有趣。
在当今信息时代,机器学习和人工智能已经渗透到了各行各业,成为推动科技和产业发展的重要驱动力。其中,逻辑回归作为一种简单而有效的分类算法,在数据科学和机器学习领域扮演着重要角色。本篇博客将深入探讨逻辑回归的原理和实现,并通过代码示例展示其在不同数据集上的分类效果。同时,我们还将介绍逻辑回归的优缺点,帮助你更好地理解逻辑回归算法的特点和适用场景。
在训练好高精度的模型,我们可以通过有效的可视化直观看到分类效果,相比于混淆矩阵等分类指标更加直观。如下示例就可以看出iris数据集的Sepal (花萼)相比 Petal (花瓣)更难分类
【磐创AI导读】:本文为SVM多核学习方法简介的续篇。想要学习更多的机器学习知识,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。SVM多核学习方法简介
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/34
上次介绍的逻辑回归的内容,基本都是基于二分类的。那么有没有办法让逻辑回归实现多分类呢?那肯定是有的,还不止一种。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 前言 在(机器学习(15)之支持向量机原理(一)线性支持向量机)和(机器学习(16)之支持向量机原理(二)软间隔最大化)中我们讲到了线性可分SVM的硬间隔最大化和软间隔最大化的算法,它们对线性可分的数据有很好的处理,但是对完全线性不可分的数据没有办法。本文我们就来探讨SVM如何处理线性不可分的数据,重点讲述核函数在SVM中处理线性不可分数据的作用。 多项式回归 在线性回归原理中,我们讲
总第102篇 前言 我们知道每个模型都有很多参数是可以调节的,比如SVM中使用什么样的核函数以及C值的大小,决策树中树的深度等。在特征选好、基础模型选好以后我们可以通过调整模型的这些参数来提高模型准确率。每个模型有很多参数,而每个参数又有很多不同的取值,我们该怎么调,最简单的一个方法就是一个一个试。sklearn中提供了这样的库代替了我们手动去试的过程,就是GridSearchCV,他会自己组合不同参数的取值,然后输出效果最好的一组参数。 GridSearchCV参数解释 GridSearchCV(es
近日,Scikit-Learn中文文档已由开源组织ApacheCN完成校对,这对于国内机器学习用户有非常大的帮助。该中文文档依然包含了Scikit-Learn基本功能的六大部分:分类、回归、聚类、数据降维、模型选择和数据预处理,并提供了完整的使用教程与API注释。入门读者也可以借此文档与教程从实践出发进入数据科学与机器学习的领域。 中文文档地址:http://sklearn.apachecn.org Scikit-learn是以Python的开源机器学习库和NumPy和SciPy等科学计算库为基础,支持
“支持向量机”(SVM)是一种有监督的机器学习算法,可用于分类任务或回归任务。但是,它主要适用于分类问题。在这个算法中,我们将每个数据项绘制为n维空间中的一个点(其中n是你拥有的是特征的数量),每个特征的值是特定坐标的值。然后,我们通过找到很好地区分这两个类的超平面来执行分类的任务。
其中△w(j)用于更新w(j)的值,该值计算(eta为学习速率,一般为0-1之间的常数):
通过工资和年龄预测额度,这样就可以做拟合来预测了。有两个特征,那么就要求有两个参数了,设置
在前面的章节和笔记本中,我们将数据集分为两部分:训练集和测试集。 我们使用训练集来拟合我们的模型,并且我们使用测试集来评估其泛化能力 - 它对新的,没见过的数据的表现情况。
3D 图是可视化具有三个维度的数据(例如具有两个因变量和一个自变量的数据)的非常重要的工具。通过在 3D 图中绘制数据,我们可以更深入地了解具有三个变量的数据。我们可以使用各种 matplotlib 库函数来绘制 3D 绘图。
弱学习器是一个非常简单的模型,尽管在数据集上有一些技巧。在开发实用算法之前很久,Boosting 就是一个理论概念,而 AdaBoost(自适应提升)算法是该想法的第一个成功方法。
numpy模块中的meshgrid函数用来生成网格矩阵,最简单的网格矩阵为二维矩阵
近期,在使用SciPy库的过程中,你可能会遇到一个名为"AttributeError: type object 'scipy.interpolate.interpnd.array' has no attribute '__reduce_cython'"的错误。这篇博客将向你展示如何解决这个问题,并帮助你顺利继续使用SciPy库。
不论是数据挖掘还是数学建模,都免不了数据可视化的问题。对于 Python 来说,matplotlib 是最著名的绘图库,它主要用于二维绘图,当然也可以进行简单的三维绘图。它不但提供了一整套和 Matlab 相似但更为丰富的命令,让我们可以非常快捷地用 python 可视化数据。
【第1章】 统计学习方法概论 【第2章】 感知机 【第3章】 k 近邻法 【第4章】 朴素贝叶斯法 【第5章】 决策树 【第6章】 逻辑斯谛回归与最大熵模型 【第7章】 支持向量机 【第8章】 提升方法 【第9章】 EM算法及其推广 【第10章】 隐马尔科夫模型 【第11章】 条件随机场 【第12章】 统计学习方法总结
上一次是于老师要求我做一次备课,讲一节课,上周于老师又自己准备了这个课程,这里放一下于老师课上补充的知识点
通过这次实验,我成功创建了一个用于识别螺旋状的数据集三层神经网络,并对深度学习所需的数学知识有了更深入的理解。
某位著名计算机科学家有句话:“如果智能是蛋糕,无监督学习将是蛋糕本体,有监督学习是蛋糕上的糖霜,强化学习是蛋糕上的樱桃”
神经网络(深度学习)学习到的是什么?一个含糊的回答是,学习到的是数据的本质规律。但具体这本质规律究竟是什么呢?要回答这个问题,我们可以从神经网络的原理开始了解。
Matplotlib是Python一个强大的绘图库,搭配NumPy库的使用,可以满足绝大部分的绘图需求,各种你能想到的图表基本都支持,使用代码即可进行绘制,如果画不出来那一定是你的问题(doge)。
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。
总体而言,Python是一门功能强大、灵活易用的编程语言,适用于各种规模和类型的项目,从小型脚本到大型应用,都能够得心应手。
所谓“一个人可以走的很快,但一般不会长久”,这种感觉一直围绕着他,导致现在的想法和动力方向越来越模糊。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云