机器学习数据类型: ●离散型数据:由记录不同类别个体的数目所得到的数据,又称计数数据,所 有这些数据全部都是整数,而且不能再细分,也不能进一步提高他们的精确度. ●连续型数据:交量可以在某个范围内取任一数,即变量的取值可以是连续 的,如,长度,时间.质量值等,这类整数通常是非整数,含有小数部分. 注:只要记住一点,离散型是区间内不可分,连续型是区间内可分机器学习算法分类●监督学习(预测) 分类 : k-近邻算法.贝叶斯分类.决策树与随机森林.逻辑回归.神经网络 回归 : 线性回归.岭回归 标注…

scikit learn 模块 调参 pipeline+girdsearch 数据举例:文档分类数据集 fetch_20newsgroups #-*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.linear_model import SGDClassifier from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sk…

TF.Learn 手写文字识别   转载请注明作者:梦里风林Google Machine Learning Recipes 7官方中文博客 - 视频地址Github工程地址 https://github.com/ahangchen/GoogleML欢迎Star,也欢迎到Issue区讨论 mnist问题 计算机视觉领域的Hello world 给定55000个图片,处理成28*28的二维矩阵,矩阵中每个值表示一个像素点的灰度,作为feature 给定每张图片对应的字符,作为label,总共有10个…

转载请注明作者:梦里风林 Google Machine Learning Recipes 7 官方中文博客 - 视频地址 Github工程地址 https://github.com/ahangchen/GoogleML 欢迎Star,也欢迎到Issue区讨论 mnist问题 计算机视觉领域的Hello world 给定55000个图片,处理成28*28的二维矩阵,矩阵中每个值表示一个像素点的灰度,作为feature 给定每张图片对应的字符,作为label,总共有10个label,是一个多分类问题…

步骤一,首先要使voc-release4.01目标检測部分的代码在windows系统下跑起来: 參考在window下执行DPM(deformable part models) -(检測demo部分) 步骤二,把训练部分代码跑通,在VOC数据集上进行測试,例如以下文: 在windows下执行Felzenszwalb的Deformable Part Model(DPM)源代码voc-release3.1来训练自己的模型 可是当中的learn.cpp代码有误.当中319行check(argc == 8…

我的环境 DPM源代码版本号:voc-release3.1 VOC开发包版本号:VOC2007_devkit_08-Jun Matlab版本号:MatlabR2012b c++编译器:VS2010 系统:Win7 32位 learn.exe迭代次数:5万次 数据集:INRIA 人体数据集,等 步骤一,首先要使voc-release3.1目标检測部分的代码在windows系统下跑起来: 在Windows下执行Felzenszwalb的Deformable Part Models(voc-relea…

MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology)http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ,入门级计算机视觉数据集,美国中学生手写数字.训练集6万张图片,测试集1万张图片.数字经过预处理.格式化,大小调整并居中,图片尺寸固定28x28.数据集小,训练速度快,收敛效果好. MNIST数据集,NIST数据集子集.4个文件.train-label-idx1-ubyte.gz 训练集标记文件(28881字节)…

线性.逻辑回归.input_fn()建立简单两个特征列数据,用特证列API建立特征列.特征列传入LinearClassifier建立逻辑回归分类器,fit().evaluate()函数,get_variable_names()得到所有模型变量名称.可以使用自定义优化函数,tf.train.FtrlOptimizer(),可以任意改动传到LinearClassifier. 随机森林.包含多个决策树分类器及回归算法.处理不平衡分类资料集,极大平衡误差.Kaggle数据科学竞赛,延伸版XGBoost.…

tensorflow读取本地MNIST数据集 数据放入文件夹(不要解压gz): >>> import tensorflow as tf >>> from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data >>> MNIST_data =r'D:\tensorflow\mnist' >>> mnist = input_data.read_data_sets(MNIST_data,…

Learning how to Active Learn: A Deep Reinforcement Learning Approach 2018-03-11 12:56:04 1. Introduction: 对于大部分 NLP 的任务,得到足够的标注文本来进行模型的训练是一个关键的瓶颈.所以,active learning 被引入到 NLP 任务中以最小化标注数据的代价.AL 的目标是通过识别一小部分数据来进行标注,以此来降低 cost,选来最小化监督模型的精度. 毫无疑问的是,AL 对于其…