SVM有很多种实现,但是本章只关注其中最流行的一种实现,即序列最小化(SMO)算法在此之后,我们将介绍如何使用一种称为核函数的方式将SVM扩展到更多的数据集上基于最大间隔的分割数据优点:泛化错误率低,计算开销不大,结果易解释缺点:对参数调节和核函数的选择敏感,原始分类器不加修改仅适用于处理二类问题适用数据类型:数值型和标称型数据寻找最大间隔:分割超平面的形式可以写成W^T *x+b,要计算点A到分割超平面的距离,就必须给出点到分割面的法线或垂线的长度,该值为|w^T+b|/||w||.这里的常数…

决策树不断将数据切分成小数据集,直到所有目标变量完全相同,或者数据不能再切分为止,决策时是一种贪心算法,它要在给定的时间内做出最佳选择,但并不关心能否达到最优 树回归 优点:可以对复杂和非线性的数据建模 缺点:结果不易理解 适用数据类型:数值型和标称型数据 实现CART算法和回归树,回归树和分类树的思路类似,但叶节点的数据类型不是离散型,而是连续型 树回归的一般方法 (1)收集数据:采用任意方法收集数据. (2)准备数据:需要数值型的数据,标称型数据应该映射成二值型数据 (3)分析数据:绘出数据…

线性回归优点:结果易于理解,计算上不复杂缺点:对非线性的数据拟合不好适用数据类型:数值型和标称型数据horse=0.0015*annualSalary-0.99*hoursListeningToPulicRadio这就是所谓的回归方程,其中的0.0015和-0.99称作回归系数,求这些回归系数的过程就是回归.一旦有了这些回归系数,再给定输入,做预测就非常容易了具体的做法就是用回归系数乘以输入值,再将结果全部加在一起,就得到了预测值回归的一般方法(1)收集数据:采用任意方法收集数据(2)准备数据:…

       今儿跟同事讨论起来spring早期的,通过大篇幅xml的配置演变到今天annotation的过程,然后随手写了个小样例,感觉还不错,贴到这里留个纪念. 样例就是用JAVA API的方式,演示了一下DI的注入模式,但因我对设计模式了解的比較少,那本书躺了非常久都没时间去看.所以理解的有些幼稚,随后等复习到spring那的时候.具体会有更好的答案.…

Strusts2+Spring+Hibernate尽管是主流的WEB开发框架,可是SpringMVC有越来越多的人使用了.确实也很好用.用得爽! 这里实现了一个SpringMVC+Spring+Hibernate的小样例.凝视都在代码里面. 项目各包的结构例如以下图: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvcWlhbnR1amF2YQ==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve…

将Dagger系列的咖啡壶样例再做一下简化,作为Dagger2的入门的第一个小样例. 场景描写叙述:有一个电水壶,它使用一个加热器来烧水.电水壶具备的功能有:開始加热(on方法),结束加热(off方法),倒水(brew方法). 正确使用Dagger2要依照下面5个步骤来进行: 1.确定依赖对象和被依赖对象 本例中.水壶是依赖对象(dependent object),加热器是被依赖对象(dependent object's dependency).而与此同一时候,加热器本身并不依赖谁,所以它是一个…

来源:Redislabs 作者:Loris Cro 翻译:Kevin (公众号:中间件小哥) 近年来,许多编程语言都在努力改进它们的并发原语.Go 语言有 goroutines,Ruby 有 fibers,当然,还有 Node.js 帮助普及的 async/await,这是当今使用最为广泛的并发操作类型.在本文中,我将以 python 为例讨论 async/await 的基础知识.我选择python语言,是因为这个功能在python 3中比较新,很多用户可能对它还不是很熟悉.使用 async/a…

转, 原文:https://www.cnblogs.com/middleware/p/11996731.html 以Python为例的Async / Await的编程基础 ----------------------------------- 来源:Redislabs 作者:Loris Cro 翻译:Kevin (公众号:中间件小哥) 近年来,许多编程语言都在努力改进它们的并发原语.Go 语言有 goroutines,Ruby 有 fibers,当然,还有 Node.js 帮助普及的 async…

以python为例讲解闭包机制 缘起 在学习JS的过程中,总是无可避免的接触到闭包机制,尤其是接触到react后,其函数式的编程思想更是将闭包发扬光大,作为函数式编程的重要语法结构,python自然也拥有闭包这一语法结构. 在这篇文章中我会介绍如何产生一个闭包函数,闭包函数产生的原因和使用它的优点. 回顾python的函数作用域 闭包(Closure)是词法闭包(Lexical Closure)的简称,是引用了自由变量的函数.这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在,即使已经离开了创造它的环境也…

#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # 在一个资源池中.获取资源 # Author: zhang # Date: 2015-7-27 import time import os import threading # 其它的一些可加入操作,这里为休眠 def doSomething(): time.sleep(1) # 获取资源 def getResource(threadid): global i global lock while True: l…

元算法是对其他算法进行组合的一种方式.单层决策树实际上是一个单节点的决策树.adaboost优点:泛化错误率低,易编码,可以应用在大部分分类器上,无参数调整缺点:对离群点敏感适用数据类型:数值型和标称型数据bagging:基于数据随机重抽样的分类器构建方法自举汇聚法,也称为bagging方法,是在从原始数据集选择S次后得到的S个新数据集的一种技术.新数据集和原数据集的大小相等.每个数据集都是通过在原始数据集中随机选择一个样本来进行替换得到的.这里的替换就意味着可以多次选择同一个样本.这一性质允许…

我们经常使用决策树处理分类问题,近年来的调查表明决策树也是经常使用的数据挖掘算法K-NN可以完成多分类任务,但是它最大的缺点是无法给出数据的内在含义,决策树的主要优势在于数据形式非常容易理解决策树的优缺点:优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据缺点:可能会产生过度匹配问题适用数据类型:数值型和标称型在构造决策树时,我们需要解决的第一个问题是,当前数据集上哪个特征在划分数据分类时起决定性作用.为了找到决定性的特征,划分出最好的结果,我们必须评估每个特征…

假设现在有一些点,我们用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线),这个拟合过程就称作回归.利用Logistic回归进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式,依次进行分类.Logistic回归的一般过程(1)收集数据:采用任意方法收集数据(2)准备数据:由于需要进行距离计算,因此要求数据类型为数值型.另外,结构化数据格式则最佳(3)分析数据:采用任意方法对数据进行分析(4)训练算法:大部分时间将用于训练,训练的目的是为了找到最佳的分类回归系数(5)测试算法:一旦训练步骤完…

K近邻算法概述优点:精度高.对异常数据不敏感.无数据输入假定缺点:计算复杂度高.空间复杂度高适用数据范围:数值型和标称型工作原理:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前K各最相似的数据,这就是k——近邻算法k的出处,通常k是不大于20的整数.最后,选择…

如果你已经把基础看完,可以尝试一下看看以下例子了,如果不会做也不要紧,你要尝试手动把所有的代码都敲一边.别嫌麻烦,因为都是从麻烦到简单的. 实例1: 题目:有1.2.3.4个数字,能组成多少个相互不同且无重复的三位数?都是多少? #!/usr/bin/env  python# --*--coding:utf-8 --*--'''可填在百位.十位.个位的数字都是1.2.3.4.组成所有的排列后再去 掉不满足条件的排列.'''for i in range(1,5):    for j in rang…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #创造数据 x = [-2,6,-2,7,-3,3,0,8,1,10,2,12,2,5,3,6,4,5,2,15,1,10,4,7,4,11,0,3,-1,4,1,5,3,11,4,6] x = np.mat(x).reshape(-1,2) y = [1,1,-1,1,1,1,-1,-1,-1,1,1,-1,1,-1,-1,-1,1,1] y = np.mat(y).reshape(-1,1)…

为什么要设计好目录结构   "设计项目目录结构",就和"代码编码风格"一样,属于个人风格问题.对于这种风格上的规范,一直都存在两种态度: 一类同学认为,这种个人风格问题"无关紧要".理由是能让程序work就好,风格问题根本不是问题. 另一类同学认为,规范化能更好的控制程序结构,让程序具有更高的可读性. 我是比较偏向于后者的,因为我是前一类同学思想行为下的直接受害者.我曾经维护过一个非常不好读的项目,其实现的逻辑并不复杂,但是却耗费了我非常长的时间…

题目1:有四个数字:1.2.3.4,能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数?各是多少? 程序分析:可填在百位.十位.个位的数字都是1.2.3.4.组成所有的排列后再去 掉不满足条件的排列. #程序源代码 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- for i in range(1,5): for j in range(1,5): for k in range(1,5): if( i != k ) and (i != j) and (j != k): pr…

转载自:http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/8152390 1.问题描述 做关系抽取就是要从产品评论中抽取出描述产品特征项的target短语以及修饰该target的opinion短语,在opinion mining里面属于很重要的task,很多DM.NLP相关的paper在做这方面的工作.基本的思路是: (1)从sentence的parse tree(比如stanford parser)中选取候选target结点和候选opinion结点,然…

单例 目标 单例设计模式 __new__ 方法 Python 中的单例 01. 单例设计模式 设计模式 设计模式 是 前人工作的总结和提炼,通常,被人们广泛流传的设计模式都是针对 某一特定问题的成熟的解决方案 使用 设计模式 是为了可重用代码.让代码更容易被他人理解.保证代码可靠性 单例设计模式 目的 —— 让 类 创建的对象,在系统中 只有 唯一的一个实例 每一次执行 类名() 返回的对象,内存地址是相同的 单例设计模式的应用场景 音乐播放 对象 回收站 对象 打印机 对象 …… 02. __…

单例设计模式: 让类创建的对象,在系统中只有唯一的实例, 使用python类内置的__new__()方法实现,__new__()方法在创建对象时会被自动调用,通过重写__new__()方法,使得无论用类型创建多少个对象,内存中都只创建一个对象的实例,此时__new__()方法必须返回此内置函数的调用,及return super().__new__(cls) class MyClass(): # 类属性,记录第一个被创建对象的引用 instance = None def __new__(cls,…

以下参考:菜鸟教程 python100例 == 推荐博客 有四个数字: 1.2.3.4,能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数?各是多少? import itertools a = ('1','2','3','4') for i in range(1,5): for k in itertools.permutations(a,i): if 3 == len(k): print(''.join(k)) for i in range(1,5): for j in range(1,5): for k…

01. 单例设计模式 设计模式 设计模式 是 前人工作的总结和提炼,通常,被人们广泛流传的设计模式都是针对 某一特定问题 的成熟的解决方案 使用 设计模式 是为了可重用代码.让代码更容易被他人理解.保证代码可靠性 单例设计模式 目的 —— 让 类 创建的对象,在系统中 只有 唯一的一个实例 每一次执行 类名() 返回的对象,内存地址是相同的 单例设计模式的应用场景 音乐播放 对象 回收站 对象 打印机 对象 …… 02. __new__ 方法 使用 类名() 创建对象时,Python 的解释器 …

原文 接下来要说的东西其实不是松弛变量本身,但由于是为了使用松弛变量才引入的,因此放在这里也算合适,那就是惩罚因子C.回头看一眼引入了松弛变量以后的优化问题: 注意其中C的位置,也可以回想一下C所起的作用(表征你有多么重视离群点,C越大越重视,越不想丢掉它们).这个式子是以前做SVM的人写的,大家也就这么用,但没有任何规定说必须对所有的松弛变量都使用同一个惩罚因子,我们完全可以给每一个离群点都使用不同的C,这时就意味着你对每个样本的重视程度都不一样,有些样本丢了也就丢了,错了也就错了,这些就给一…

ADO.NET连接数据库的样例如下: using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.Data.SqlClient; using System.Confi…

1.题目:列表转换为字典. 程序源代码: 1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding: UTF-8 -*- 3 4 i = ['a', 'b'] 5 l = [1, 2] 6 print dict([i, l]) 以上实例输出结果为: {'a': 'b', 1: 2} 2.一个简单的while循环 1 #!/usr/bin/env python 2 3 count = 0 4 while (count < 9): 5 print 'The count is:',…

用 Java 模拟一个图书馆.包含创建图书.创建读者.借书.还书.列出全部图书.列出全部读者.列出已借出的图书.列出过期未还的图书等功能. 每一个读者最多仅仅能借 3 本书,每一个书最多仅仅能借 3 个星期,超过就算过期. 这个样例跟 http://blog.csdn.net/yidinghe/article/details/3940437 相比,添加了 Java 8 特有的语法,包含:Lambda 表达式,java.time 日期 API,streaming API 等.功能也比前者略微完好了…

如果你坚持到这了,哪就为自己鼓掌吧!坚持,你一定可以. 实例51: 题目:学习使用按位与&. #!/usr/bin/env  python# --*--coding:utf-8 --*--'''需求:学习使用按位与 & .思路:0&0=0; 0&1=0; 1&0=0; 1&1=1.'''if __name__ == '__main__':    a = 077    b = a & 3    print 'a & b = %d' % b   …

最近想用Django搭建个人博客,之前学了些python基础语法,准备边学习Django边实战操作.自己有一个阿里云服务器,用的centOS,自带的是python2.7版本,我直接安装了python3.5版本.结果问题从此开始... python3.5在安装时设置了软连接,所以直接输入python就是调用python3.5版本,但是再安装其他包的时候就没这么幸运了.先是安装Django之后,使用 import django django.getversion() 可以正常显示django版本,说…

#!/usr/bin/env python # coding:utf-8 '''有四个数字:1.2.3.4,能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数?各是多少?''' n = 1 num = [4, 2, 3, 1] list_num = [i * 100 + j * 10 + k for i in num for j in num for k in num if (i != j) and (j != k) and (i != k)] print('能组成%s个相互不同且无重复的数字的三位数'…