iris二分类 # Linear Support Vector Machine: Soft Margin # ---------------------------------- # # This function shows how to use TensorFlow to # create a soft margin SVM # # We will use the iris data, specifically: # x1 = Sepal Length # x2 = Petal Width…

# Multi-class (Nonlinear) SVM Example # # This function wll illustrate how to # implement the gaussian kernel with # multiple classes on the iris dataset. # # Gaussian Kernel: # K(x1, x2) = exp(-gamma * abs(x1 - x2)^2) # # X : (Sepal Length, Petal Wi…

1.1. SVM介绍 1.2. 工作原理 1.2.1. 几何间隔和函数间隔 1.2.2. 最大化间隔 - 1.2.2.0.0.1. \(L( {x}^*)\)对$ {x}^*$求导为0 - 1.2.2.0.0.2. \(\alpha_{_i} g_{_i}( {x}^*)=0\),对于所有的\(i=1,.....,n\) 1.3. 软间隔 1.4. SMO算法 1.5. 核函数 1.6. 实例 1.1. SVM介绍 SVM(Support Vector Machines)--支持向量机是在所有知…

这篇文章解释了底部链接的代码. 问题描述  如上图所示,有一些点位于单位正方形内,并做好了标记.要求找到一条线,作为分类的标准.这些点的数据在 inearly_separable_data.csv 文件内. 思路 最初的 SVM 可以形式化为如下: \[\begin{equation}\min_{\boldsymbol{\omega,b}}\frac{1}{2}\|\boldsymbol{\omega}\|^2\\s.t.\ y_i(\boldsymbol{\omega}^T\boldsymb…

#classification 分类问题 #例子 分类手写数字0-9 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #数据包,如果没有自动下载 number 0 to 9 data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) # 定义一个神经层 def add_layer(inputs, in_siz…

在Magento目录的分类页面里,希望在左侧导航获取到父分类和子分类,可以用以下方法:打开app/your_package/your_themes/template/catalog/navigation/left.phtml 显示父分类的分类名 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 $currentCat = Mage::registry('current_category'); //如果是根目录,则显示当前目录 if ( $currentCat->getParentId() == Mage…

调用当前栏目分类及子分类和三级分类是程序设计里常用的方法,本文就来详细讲述destoon实现调用当前栏目分类及子分类和三级分类的方法.具体操作如下: 在destoon中提供了如下的调用语句: 一级分类名: ? 1 {$m[catname]} 二级分类名: ? 1 {$c[catname]} 三级分类名: ? 1 {$b[catname]} 具体调用示例如下: 一.直接调用分类名称和链接: ? 1 2 3 4 5 6 {loop $maincat $i $m}<dl>    {php $chil…

写在前面 准备近期将微软的machinelearning-samples翻译成中文,水平有限,如有错漏,请大家多多指正. 如果有朋友对此感兴趣,可以加入我:https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn 鸢尾花分类 ML.NET 版本 API 类型 状态 应用程序类型 数据类型 场景 机器学习任务 算法 v0.7 动态 API 最新版本 控制台应用程序 .txt 文件 鸢尾花分类 多类分类 Sdca Multi-class…

1. 分类数据可视化 - 分类散点图 stripplot( ) / swarmplot( ) sns.stripplot(x="day",y="total_bill",data=tips,jitter = True, size = 5, edgecolor = 'w',linewidth=1,marker = 'o') import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt imp…

写在前面 准备近期将微软的machinelearning-samples翻译成中文,水平有限,如有错漏,请大家多多指正. 如果有朋友对此感兴趣,可以加入我:https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn GitHub Labeler ML.NET 版本 API 类型 状态 应用程序类型 数据类型 场景 机器学习任务 算法 v0.7 动态 API 最新的 控制台应用程序 .csv 文件 和 GitHub 问题 问题分类 多类分…

get_cat_ID()    根据分类名称获取分类ID   ///// get_cat_name()    根据分类ID获取分类名称 用法:<?phpget_cat_ID( $cat_name ) ?> 参数:$cat_name  分类名称默认值为"General".类型为字符型,可选 返回的值:出错时返回0,成功则返回分类ID号,类型为整数 示例: <?php          $category_id= get_cat_id('CategoryName');  …

总结自<机器学习>周志华 2.3 目录 最常用的是查准率P(precision),查全率R(recall),F1 一.对于二分类问题 二.对于多分类问题 1.macro 2.micro 最常用的是查准率P(precision),查全率R(recall),F1 一.对于二分类问题 混淆矩阵(confusion matrix):   预测结果    真实情况 正例  反例  正例  TP,true positive,真正 FN,false negative 假反 反例  FP ,false pos…

1.现在function.php里面添加下面的代码 function get_category_root_id($cat) { $this_category = get_category($cat); // 取得当前分类 while($this_category->category_parent) // 若当前分类有上级分类时,循环 { $this_category = get_category($this_category->category_parent); // 将当前分类设为上级分类(…

高端 PC 继续通过高性能显卡驱动桌面游戏. 一流的"梦想机器"基于第六代智能 英特尔® 酷睿™ 处理器i7-6700K等 CPU,通常与高端独立显卡配合使用以运行要求最严苛的游戏. 由 Avalanche Studios* 开发.由 Square Enix*发布的 Just Cause 3 就是这样一款游戏. 作为 2015 年末发布的一款广受好评的游戏,JC3提供猛烈的爆炸.茂密的地形和迷人的风景,Rico Rodriguez 特工在一个无比惊艳的广阔世界中战斗.翱翔.滑行和格斗.…

# coding: utf-8 import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #print("hello") #载入数据集mnist = input_data.read_data_sets("F:\\TensorflowProject\\MNIST_data",one_hot=True) #每个批次的大小,训练时一次100张放入神经网络中训练batc…

简介 本章的目的是让你了解和运行 TensorFlow! 在开始之前, 让我们先看一段使用 Python API 撰写的 TensorFlow 示例代码, 让你对将要学习的内容有初步的印象. 这段很短的 Python 程序生成了一些三维数据, 然后用一个平面拟合它. import tensorflow as tf import numpy as np # 使用 NumPy 生成假数据(phony data), 总共 100 个点. x_data = np.float32(np.random.ra…

# Combining Everything Together #---------------------------------- # This file will perform binary classification on the # iris dataset. We will only predict if a flower is # I.setosa or not. # # We will create a simple binary classifier by creating…

https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-09-12-5 By 蒋思源2017年9月12日 09:54 时序数据经常出现在很多领域中,如金融.信号处理.语音识别和医药.传统的时序问题通常首先需要人力进行特征工程,才能将预处理的数据输入到机器学习算法中.并且这种特征工程通常需要一些特定领域内的专业知识,因此也就更进一步加大了预处理成本.例如信号处理(即 EEG 信号分类),特征工程可能就涉及到各种频带的功率谱(power spectra).Hjorth 参数…

(一)下载inception-v3--见TensorFlow(十四) (二)准备训练用的图片集,因为我没有图片集,所以写了个自动抓取百度图片的脚本-见抓取百度图片 (三)创建retrain.py文件,进行重训练.(因为之前遇到不同版本上的不同,遇到过坑,上源码) # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : Felix Wang # @time : 2018/6/27 11:46 # Copyright 2015 The TensorFlow Authors. All…

(一):进入GitHub下载模型-->下载地址 因为我们需要slim模块,所以将包中的slim文件夹复制出来使用. (1):在slim中新建images文件夹存放图片集 (2):新建model文件夹用来放模型 (3):在datasets文件夹中新建myimages.py文件 # Copyright 2016 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0…

作者有话说 最近学习了一下BP神经网络,写篇随笔记录一下得到的一些结果和代码,该随笔会比较简略,对一些简单的细节不加以说明. 目录 BP算法简要推导 应用实例 PYTHON代码 BP算法简要推导 该部分用一个$2\times3\times 2\times1$的神经网络为例简要说明BP算法的步骤. 向前计算输出 反向传播误差  权重更新  应用实例 鸢尾花数据集一共有150个样本,分为3个类别,每个样本有4个特征,(数据集链接:http://archive.ics.uci.edu/ml/datas…

使用工具 :VS2013 + OpenCV 3.1 数据集:minst 训练数据:60000张 测试数据:10000张 输出模型:HOG_SVM_DATA.xml 数据准备 train-images-idx3-ubyte.gz:  training set images (9912422 bytes) train-labels-idx1-ubyte.gz:  training set labels (28881 bytes) t10k-images-idx3-ubyte.gz:   test s…

环境配置 win10 Python 3.6 tensorflow1.15 scipy matplotlib (运行时可能会遇到module tkinter的问题) sklearn 一个基于Python的第三方模块.sklearn库集成了一些常用的机器学习方法. 代码实现 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn import datasets from tenso…

一.决策树 决策树是用于分类和预测的主要技术之一,决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法,它着眼于从一组无次序.无规则的实例中 推理出以决策树表示的分类规则.构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系,用它来预测将来未知类别的记录的类别.它采用自顶向下的递归方式,在决策树的 内部节点进行属性的比较,并根据不同属性值判断从该节点向下的分支,在决策树的叶节点得到结论. 主要的决策树算法有ID3.C4.5(C5.0).CART.PUBLIC.SLIQ和SPRINT算法等.它们在选择测试属性采用的技术.生…

Swift中的分类 1.创建一个空的swift文件 2.关键字extension,格式: extension 要扩展的类名 {} extension UIButton { } Swift中扩展init方法的注意事项 如果构造方法前面没有convenience单词,代表是一个初始化构造方法(指定构造方法). 如果构造方法前面有convenience单词,代表是一个便利构造方法(方便构造方法). 指定构造方法与便利构造方法的区别: 指定构造方法中必须对所有的属性进行初始化. 便利构造方法不用对所有属…

<%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeBehind="Category_Manage_New_Two.aspx.cs" Inherits="Lilaidao.Admin.Weblogin.Category_Manage_New_Two" %> <%@ Register Src="bottom.ascx" TagName=&quo…

ps:本博客内容根据唐宇迪的的机器学习经典算法  学习视频复制总结而来 http://www.abcplus.com.cn/course/83/tasks 逻辑回归 问题描述:我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取.假设你是一个大学系的管理员,你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会.你有以前的申请人的历史数据,你可以用它作为逻辑回归的训练集.对于每一个培训例子,你有两个考试的申请人的分数和录取决定.为了做到这一点,我们将建立一个分类模型,根据考试成绩估计入学概率. 数据…

简介: 无限极分类是一种比较常见的数据格式,生成组织结构,生成商品分类信息,权限管理当中的细节权限设置,都离不开无限极分类的管理. 常见的有链表式,即有一个Pid指向上级的ID,以此来设置结构.写的时候简单,用的时候效果一班,比如说,同一级没有办法手动重新排序,查询所有子孙的时候不方便. 所以有了预排序树,即左右值树形管理. 优点还是挺多的. 可以快速确定关系,最短路径,同级排序,查找所有子孙(最好的地方) 一:主要包 sqlalchemy_mptt https://github.com/ura…

/** * @Author: HTL * @Email: Huangyuan413026@163.com * @DateTime: 2016-04-22 11:25:02 * @Description: 获取当前分类下所有子类ID * @pid:父类ID */ function get_child_ids($pid){ return $this->__get_ids($pid,'','id'); } /** * @Author: HTL * @Email: Huangyuan413026@163…

get_term:直接从数据库中获取分类信息get_the_category:使用post_id作为参数,先根据post_id查询对应的文章然后再返回对应的分类信息,如果没有文章信息则返回Null 之前一直get_the_category是根据cat_id获取分类信息来着的,今天当我使用该方法获取cat_id=2的分类信息时,因为该分类没有添加文章所以一直都没有返回值,直到跟踪到源文件才知道这两者的区别 //$term_id:分类ID号 //$taxonomy:category|link_cat…