导读: 分类问题是机器学习应用中的常见问题,而二分类问题是其中的典型,例如垃圾邮件的识别.本文基于UCI机器学习数据库中的银行营销数据集,从对数据集进行探索,数据预处理和特征工程,到学习模型的评估与选择,较为完整的展示了解决分类问题的大致流程.文中包含了一些常见问题的处理方式,例如缺失值的处理.非数值属性如何编码.如何使用过抽样和欠抽样的方法解决分类问题中正负样本不均衡的问题等等. 作者:llhthinker 欢迎转载,请保留原文链接:http://www.cnblogs.com/llhthin

机器学习 机器学习 概述 什么是机器学习 机器学习是一门能够让编程计算机从数据中学习的计算机科学.一个计算机程序在完成任务T之后,获得经验E,其表现效果为P,如果任务T的性能表现,也就是用以衡量的P,随着E增加而增加,那么这样计算机程序就被称为机器学习系统.自我完善,自我增进,自我适应. 为什么需要机器学习 自动化的升级和维护 解决那些算法过于复杂甚至跟本就没有已知算法的问题 在机器学习的过程中协助人类获得对事物的洞见 机器学习的问题 建模问题所谓机器学习,在形式上可这样理解:在数据对象中通过统

机器学习中的相似性度量(Similarity Measurement) 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance). 采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否.在其他领域也经常见到它的影子, 现在对常用的相似性度量作一个总结. 目录: 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距离 7. 夹角余弦

原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7914952 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.内容大多来自Standford公开课machine l

机器学习算法实践:Platt SMO 和遗传算法优化 SVM 之前实现了简单的SMO算法来优化SVM的对偶问题,其中在选取α的时候使用的是两重循环通过完全随机的方式选取,具体的实现参考<机器学习算法实践-SVM中的SMO算法>.(http://pytlab.github.io/2017/09/01/机器学习算法实践-SVM中的SMO算法/) 本文在之前简化版SMO算法的基础上实现了使用启发式选取α对的方式的Platt SMO算法来优化SVM.另外由于最近自己也实现了一个遗传算法框架GAFT,便

转载于博客:各种距离 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的"距离"(Distance).采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否. 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结. 本文目录: 1.欧氏距离 2.曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5.标准化欧氏距离 6.马氏距离 7.夹角余弦 8.汉明距离 9.杰卡德距离& 杰卡德相似系数 10.相关系数

支持向量机—SVM原理代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9596898.html 1. 解决什么问题? 最基本的应用是数据分类,特别是对于非线性不可分数据集.支持向量机不仅能对非线性可分数据集进行分类,对于非线性不可分数据集的也可以分类 (我认为这才是支持向量机的真正魅力所在,因为现实场景中,样本数据往往是线性不可分的). 现实场景一 :样本数据大部分是线性可分的,但是只是在样本中含有少量

从业这么久了,做了很多项目,一直对机器学习的基础课程鄙视已久,现在回头看来,系统的基础知识整理对我现在思路的整理很有利,写完这个基础篇,开始把AI+cv的也总结完,然后把这么多年做的项目再写好总结. 参考:机器学习&深度学习算法及代码实现 学习路线第一步:数学主要为微积分.概率统计.矩阵.凸优化 第二步:数据结构/算法常见经典数据结构(比如字符串.数组.链表.树.图等).算法(比如查找.排序)同时,辅助刷leetcode,提高编码coding能力 第三步:Python数据分析掌握Python这门

讲授logistic回归的基本思想,预测算法,训练算法,softmax回归,线性支持向量机,实际应用 大纲: 再论线性模型logistic回归的基本思想预测函数训练目标函数梯度下降法求解另一种版本的对数似然函数L2正则化logistic回归L1正则化logistic回归liblinear简介实验环节softmax回归实际应用 线性模型分两类,一类是逻辑斯蒂回归,另一种是线性的SVM. liblinear和libSVM是兄弟库,同一波人开发的. logistic本来是二分类器,扩展一下成为soft

K最近邻算法 KNN 基本原理 离哪个类近,就属于该类   [例如:与下方新元素距离最近的三个点中,2个深色,所以新元素分类为深色] K的含义就是最近邻的个数.在sklearn中,KNN的K值是通过n_neighbors参数来调节的   不适用:对数据集认真的预处理.对规模超大的数据集拟合的时间较长.对高维数据集拟合欠佳.对稀疏数据集无能为力   KNN用法 1.分类任务中的应用 from sklearn.datasets import make_blobs   #导入数据集生成器from sk

  一.概念 决策树及其集合是分类和回归的机器学习任务的流行方法. 决策树被广泛使用,因为它们易于解释,处理分类特征,扩展到多类分类设置,不需要特征缩放,并且能够捕获非线性和特征交互. 诸如随机森林和增强的树集合算法是分类和回归任务的最佳表现者. 决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法,这里主要介绍用于分类的决策树.决策树模式呈树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别.学习时利用训练数据,根据损失函数最小化的原则建立

MINST是由Yann LeCun等人建立并维护的手写数字识别数据库.该数据库总共包含60000个训练样本和10000个测试样本.其中每个样本的大小是一张28*28的手写数字图片.数字包括从0~9总共10个数字.遵照上述条件,使用如下语句建立softmax分类模型:代码清单3.1.1 layer1 = SoftmaxReg;%建立单层softmax神经网络 layer1.inputsize = *; %设置输入层大小 layer1.numClasses = ;%设置分类数 layer1 = la

动机(Motivation) 对于非线性分类问题,如果用多元线性回归进行分类,需要构造许多高次项,导致特征特多学习参数过多,从而复杂度太高. 神经网络(Neural Network) 一个简单的神经网络如下图所示,每一个圆圈表示一个神经元,每个神经元接收上一层神经元的输出作为其输入,同时其输出信号到下一层,其中每一层的第一个神经元称为bias unit,它是额外加入的其值为1,通常用+1表示,下图用虚线画出. 符号说明: $a_i^{(j)}$表示第j层网络的第i个神经元,例如下图$a_1^{(

聚类算法是一类非监督学习算法,在有监督学习中,学习的目标是要在两类样本中找出他们的分界,训练数据是给定标签的,要么属于正类要么属于负类.而非监督学习,它的目的是在一个没有标签的数据集中找出这个数据集的结构把它自动聚成两类或者多类. 本讲主要介绍了最常用了一种聚类算法--K-means聚类算法.如果将数据集分成两类,即k=2,K-means算法过程如下: 1.首先任意选取两个不同的样本作为两类样本的中心 2.K-means算法有两部,第一步cluster assignment step,遍历所有样

感谢中国人民大学的胡鹤老师,人工智能课程讲的很有深度,与时俱进 由于深度神经网络(DNN)层数很多,每次训练都是逐层由后至前传递.传递项<1,梯度可能变得非常小趋于0,以此来训练网络几乎不会有什么变化,即vanishing gradients problem:或者>1梯度非常大,以此修正网络会不断震荡,无法形成一个收敛网络.因而DNN的训练中可以形成很多tricks.. 1.初始化权重 起初采用正态分布随机化初始权重,会使得原本单位的variance逐渐变得非常大.例如下图的sigmoid函数

一:Bagging与随机森林 与Boosting族算法不同的是,Bagging和随机森林的个体学习器之间不存在强的依赖关系,可同时生成并行化的方法. Bagging算法 bagging的算法过程如下: 1:从原始样本集中使用Bootstraping自助采样的方法随机抽取n个训练样本,共进行k轮抽取,得到k个训练集.(k个训练集之间相互独立,元素可以有重复)2:对于k个训练集,我们训练k个模型(这k个模型可以根据具体问题而定,比如决策树,knn等)3:对于分类问题:由k个模型的预测结果投票表决产生

AdaBoost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器). AdaBoost其实只是boost的一个特例. 一.流程图 1. 要训练出多个弱分类器(图中为3个),每个弱分类器由不同权重的样本(图中为5个训练样本)训练得到(其中第一个弱分类器对应输入样本的权值是一样的),而每个弱分类器对最终分类结果的作用也不同,是通过加权平均输出的,训练过程如下. 2. 设每个样本个选择属性),决策树选择其中一个属性

通过天气,温度,风速3个特征,建立随机森林,判断特征的优先级结果 天气 温度 风速结果(0否,1是)天气(0晴天,1阴天,2下雨)温度(0热,1舒适,2冷)风速(0没风,1微风,2大风)1 1:0 2:1 3:0结果去打球 1字段:晴天 2字段:温度舒适 3字段:风速没风[hadoop@h201 pp]$ cat pp1.txt 1 1:0 2:1 3:00 1:2 2:2 3:21 1:0 2:0 3:01 1:0 2:0 3:11 1:0 2:1 3:11 1:0 2:1 3:11 1:0

SVM简述: SVM是一个线性二类分类器,当然通过选取特定的核函数也可也建立一个非线性支持向量机.SVM也可以做一些回归任务,但是它预测的时效性不是太长,他通过训练只能预测比较近的数据变化,至于再往后的变化SVM可能就不起作用了. SVM的思想 下面举个简单的例子.如下图所示,现在有一个二维平面,平面上有两种不同的数据,分别用圈和叉表示.由于这些数据是线性可分的,所以可以用一条直线将这两类数据分开,这条直线就相当于一个超平面,超平面一边的数据点所对应的y全是-1 ,另一边所对应的y全是1. 这个

hihttps是一款基于MQTT的免费的物联网防火墙,同时也是web应用防火墙,既支持传统的检测功能如SQL注入.XSS.恶意漏洞扫描.密码暴力破解.CC.DDOS等),又支持无监督机器学习,自主对抗,重新定义网络安全. 今天笔者就从物联网安全的角度,介绍hihttps怎样通过机器学习自动生成对抗规则的5个过程: 一.   样本采集 MQTT是物联网loT最广泛采用的协议,腾讯百度阿里云都支持,基础协议请百度搜索“物联网防火墙himqtt源码之MQTT协议分析”. 和图形图像的人工智能一样,机器

有监督学习 常用分类算法 KNN:K近邻分类器.通过计算待分类数据点,与已知数据中所有点的距离,取距离最小的前K个点,根据"少数服从多数"的原则,将这个数据点划分为出现次数最多的那个类别. 在sklearn中,使用sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier创建K邻近分类器. 选取较大K值,可以减小误差,但可能导致预测错误.选取k值较小,易引起过拟合.一般倾向于选择较小的k值,并使用交叉验证法选取最优的k值. 决策树算法 是一种树形结构分类器,通过顺序询