http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html?format=&task=&att=&area=&numAtt=&numIns=&type=&sort=instDown&view=table…

数据库是加州大学欧文分校(UniversityofCaliforniaIrvine)提出的用于机器学习的数据库,这个数据库目前共有187个数据集,其数目还在不断增加,UCI数据集是一个常用的标准测试数据集. UCI上的“MultipleFeatures”数据库,这是一个手写数字识别问题,其中每个数字的数字化图像由6组共649个特征表示. UCI数据可以使用matlab的dlmread(或textread或者利用matlab的导入数据)读取,不过,需要先将不是数字的类别用数字,比如1/2/3等替换…

特征相关性对于DL的影响 链接:https://www.zhihu.com/question/47908908/answer/110987483 经验一:  1. 输入特征最好不相关.如果某些维输入的相关性太强,那么网络中与这些输入神经元相连的权重实际上起到的作用就是相似的,训练网络时花在调整这些权重之间关系上的力气就白费了.(仅仅是多费了点时间?) 2. 上面说的输入的相关是指所有训练数据某些维度上相关,而不是说某些训练数据在所有维度上相关.在你举的例子中,如果相似数据都非常接近,那么这些数据…

声明:本文用到的代码均来自于PRTools(http://www.prtools.org)模式识别工具箱,并以matlab软件进行实验. 混淆矩阵是模式识别中的常用工具,在PRTools工具箱中有直接的函数confmat可供引用.具体使用方法如下所示: [C,NE,LABLIST] = CONFMAT(LAB1,LAB2,METHOD,FID) INPUT LAB1 Set of labels LAB2 Set of labels METHOD 'count' (default) to coun…

背景 都说随机是AB实验的核心,为什么随机这么重要呢?有人说因为随机所以AB组整体不存在差异,这样才能准确估计实验效果(ATE) \[ ATE = E(Y_t(1) - Y_c(0)) \] 那究竟随机是如何定义的呢? 根据Rubin Causal Model, 想要让上述估计无偏,随机实验需要满足以下两个条件: SUTVA 实验个体间不相互影响 实验个体间的treatment可比 Ignorability(Unconfoundness是更强的假设) 是否受到实验干预和实验结果无关,从因果图的角…

一.导入必要的工具包# 运行 xgboost安装包中的示例程序from xgboost import XGBClassifier # 加载LibSVM格式数据模块from sklearn.datasets import load_svmlight_filefrom sklearn.metrics import accuracy_score from matplotlib import pyplot二.数据读取scikit-learn支持多种格式的数据,包括LibSVM格式数据XGBoost可以加…

一.导入必要的工具包# 导入必要的工具包import xgboost as xgb # 计算分类正确率from sklearn.metrics import accuracy_score二.数据读取XGBoost可以加载libsvm格式的文本数据,libsvm的文件格式(稀疏特征)如下:1  101:1.2 102:0.030  1:2.1 10001:300 10002:400...每一行表示一个样本,第一行的开头的“1”是样本的标签.“101”和“102”为特征索引,'1.2'和'0.03'…

  一.概念 1.1.定义 按照某一个特定的标准(比如距离),把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不再同一个簇内的数据对象的差异性也尽可能的大. 聚类属于典型的无监督学习(Unsupervised Learning) 方法.与监督学习(如分类器)相比,无监督学习的训练集没有人为标注的结果.在非监督式学习中,数据并不被特别标识,学习模型是为了推断出数据的一些内在结构. 1.2.主要方法 层次聚类(Hierarchical Clustering):合并法.分…

1.安装需要的库 bs4 beautifulSoup  requests lxml如果使用mongodb存取数据,安装一下pymongo插件 2.常见问题 1> lxml安装问题 如果遇到lxml无法安装问题,参考知乎上的答案: 首先,安装wheel,命令行运行:pip install wheel其次,在这里下载对应的.whl文件,注意别改文件名!http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#lxmlCtrl + F,输入lxml,找到下面这段Lxml,…

数据有两个方向,一个是偏计算机的,另一个是偏经济的.你学过Java,所以你可以偏将计算机基础1. 读书<Introduction to Data Mining>,这本书很浅显易懂,没有复杂高深的公式,很合适入门的人.另外可以用这本书做参考<Data Mining : Concepts and Techniques>.第二本比较厚,也多了一些数据仓库方面的知识.如果对算法比较喜欢,可以再阅读<Introduction to Machine Learning>.当然,还有&…