from imblearn.over_sampling import SMOTE  # 导入 overstamp = SMOTE(random_state=0) # 对训练集的数据进行上采样,测试集的数据不需要SMOTE_train_x, SMOTE_train_y = overstamp.fit_sample(train_x, train_y) 由于数据分布的不均衡,因此对数据进行上采样,上采样的数据指的是将少数的样本扩增到与多数样本相同的样本数 使用的方法: 取少数样本中的一个数据,求出该样

[机器学习]算法原理详细推导与实现(六):k-means算法 之前几个章节都是介绍有监督学习,这个章解介绍无监督学习,这是一个被称为k-means的聚类算法,也叫做k均值聚类算法. 聚类算法 在讲监督学习的时候,通常会画这样一张图: 这时候需要用logistic回归或者SVM将这些数据分成正负两类,这个过程称之为监督学习,是因为对于每一个训练样本都给出了正确的类标签. 在无监督学习中,经常会研究一些不同的问题.假如给定若干个点组成的数据集合: 所有的点都没有像监督学习那样给出类标签和所谓的学习样

本文用讲一下指定分布的随机抽样方法:MC(Monte Carlo), MC(Markov Chain), MCMC(Markov Chain Monte Carlo)的基本原理,并用R语言实现了几个例子: 1. Markov Chain (马尔科夫链) 2. Random Walk(随机游走) 3. MCMC具体方法: 3.1 M-H法 3.2 Gibbs采样 PS:本篇blog为ese机器学习短期班参考资料(20140516课程),课上讲详述. 下面三节分别就前面几点简要介绍基本概念,并附上代

KNN原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9670187.html 1. KNN原理 KNN(k-Nearest Neighbour):K-近邻算法,主要思想可以归结为一个成语:物以类聚 1.1 工作原理 给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的 k (k <= 20)个实例,这 k 个实例的多数属于某个类, 就把该输入实例分为这个类. https://w

AdaBoost原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9642899.html 基本思路 Adaboost体现的是“三个臭皮匠,胜过一个诸葛亮”,它是一种迭代算法,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).训练过程如下(参考Andy的机器学习--浅析Adaboost算法,他说得非常形象,贴切.) 简单的

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第32篇文章,我们来聊聊SVM. SVM模型大家可能非常熟悉,可能都知道它是面试的常客,经常被问到.它最早诞生于上世纪六十年代.那时候虽然没有机器学习的概念,也没有这么强的计算能力,但是相关的模型和理论已经提出了不少,SVM就是其中之一. SVM完全可以说是通过数学推导出来的模型,由于当时还没有计算机,所以模型当中的参数都是数学家们用手来算的.它有一个巨大的应用就是前苏联的计划经济体系,我们知道在计划经济当中,国家有

K近邻(K-nearst neighbors,KNN)是一种基本的机器学习算法,所谓k近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.比如:判断一个人的人品,只需要观察与他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出,即"近朱者赤,近墨者黑":KNN算法既可以应用于分类应用中,也可以应用在回归应用中. KNN在做回归和分类的主要区别在于最后做预测的时候的决策方式不同.KNN在分类预测时,一般采用多数表决法:而在做回归预测时,一般采用平均值法. KNN算法原理

“物以类聚,人以群分”, 所谓聚类就是将相似的元素分到一"类"(有时也被称为"簇"或"集合"), 簇内元素相似程度高, 簇间元素相似程度低. 常用的聚类方法有划分聚类, 层次聚类, 密度聚类, 网格聚类, 模型聚类等. 我们这里重点介绍划分聚类. 1. 划分聚类 划分聚类, 就是给定一个样本量为N的数据集, 将其划分为K个簇(K<N), 每一个簇中至少包含一个样本点. 大部分的划分方法是基于距离的, 即簇内距离最小化, 簇间距离最大化. 常

Adaboost原理 Adaboost(AdaptiveBoosting)是一种迭代算法,通过对训练集不断训练弱分类器,然后把这些弱分类器集合起来,构成强分类器.adaboost算法训练的过程中,初始化所有训练样例的具有相同的权值重,在此样本分布下训练出一个弱分类器,针对错分样本加大对其对应的权值,分类正确的样本降低其权值,使前一步被错分的样本得到突显,获得新的样本分布,在新的样本分布下,再次对样本进行训练,又得到一个分类器.依次循环,得到T个分类器,将这些分类器按照一定的权值组合,得到最终的强

1.什么是随机森林顾名思义,是用随机的方式建立一个森林,森林里面有很多的决策树组成,随机森林的每一棵决 策树之间是没有关联的.在得到森林之后,当有一个新的输入样本进入的时候,就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断,看看这个样本应该属于哪一类(对于分类算法),然后看看哪一 类被选择最多,就预测这个样本为那一类. 我们可以这样比喻随机森林算法:每一棵决策树就是一个精通于某一个窄领域的专家(因为我们 从M个特征中选择m个让每一棵决策树进行行学习),这样在随机森林中就有了了很多个精通不不同领 域的专家

看完了sparse coding,开始看ICA模型,本来ng的教程上面就只有一个简短的介绍,怎奈自己有强迫症,爱钻牛角尖,于是乎就搜索了一些ICA的介绍文章(都是从百度文库中搜来的),看完之后感觉这个略懂一二,遂写文以记之,一为加深印象,二为分享交流. 一:引言 ICA  IndependentComponent Analysis 又名独立分量分析. ICA是20世纪90年代发展起来的一种新的信号处理技术,它是从多维统计数据中找出隐含因子或分量的方法.从线性变换和线性空间角度,源信号为相互独立的

前言 PageRank是TextRank的前身.顾名思义,TextRank用于文本重要性计算(语句排名)和文本摘要等NLP应用,而Page最初是因搜索引擎需要对网页的重要性计算和排名而诞生.本着追本溯源.知其然要知其所以然的目的,而进行实践层面的研究和实现. 网上博客很多,但真正把一件事情讲懂,讲清楚的,一直很少.我来试试,把原理和编程实现一并说个明白. + 作者:Johnny Zen + 单位:西华大学 计算机学院 + 博文地址:https://www.cnblogs.com/johnnyze

深入浅出深度学习:原理剖析与python实践 目录: 第1 部分 概要 1 1 绪论 2 1.1 人工智能.机器学习与深度学习的关系 3 1.1.1 人工智能——机器推理 4 1.1.2 机器学习——数据驱动的科学 5 1.1.3 深度学习——大脑的仿真 8 1.2 深度学习的发展历程 8 1.3 深度学习技术概述 10 1.3.1 从低层到高层的特征抽象 11 1.3.2 让网络变得更深 13 1.3.3 自动特征提取 14 1.4 深度学习框架 15 2 Theano 基础 19 2.1 符

原文地址:10 Machine Learning Examples in JavaScript 在过去的每一年,用于机器学习(Machine Learning)的库在变得越来越快和易用.一直以来Python都是机器学习的首选语言,但现在几乎可将所有语言用于神经网络(neural networks),这里当然也包括JavaScript! 近几年,Web生态系统取得了很大进步,虽然JavaScript和Node.js的性能比Python和Java略差,但它们已足够处理许多机器学习问题.Web语言具有

 I.目的 缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的: 1.使得图像符合显示区域的大小: 2.生成对应图像的缩略图. 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上. 对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的. II.

转自:https://blog.csdn.net/stf1065716904/article/details/78450997 参考: http://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/46742339 http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/9028365         缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的

 Preface 我们今天来把第三本书从开局到现在讲的一大堆理论运用到我们的框架中,那么今天我们首先将原始的材质改为基于重要性采样原理的材质 这一篇是代码工程中进行MC理论应用的初步尝试篇  Ready 我们需要这几个重要的文件,我担心大家手上的文件可能不太对,所以再贴一下 /// rectangle.hpp // ----------------------------------------------------- // [author] lv // [begin ] 2019.1 //

缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的大小:2.生成对应图像的缩略图. 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上.对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的. 下采样原理:对于一

[机器学习]多项式回归原理介绍 [机器学习]多项式回归python实现 [机器学习]多项式回归sklearn实现 使用sklearn框架实现多项式回归.使用框架更方便,可以少写很多代码. 使用一个简单的数据集来模拟,只有几条数据. 代码 如果不用框架,需要自己手动对数据添加高阶项,有了框架就方便多了.sklearn 使用 Pipeline 函数简化这部分预处理过程. 当 PolynomialFeatures 中的degree=1时,效果和使用 LinearRegression 相同,得到的是一个

[机器学习]多项式回归原理介绍 [机器学习]多项式回归python实现 [机器学习]多项式回归sklearn实现 使用python实现多项式回归,没有使用sklearn等机器学习框架,目的是帮助理解算法的原理. 使用一个简单的数据集来模拟,只有几条数据. 代码 从数据集中读取X和y. 为X添加二次方项,用Z替换. 给Z添加 1 列,初始化为 1 ,用来求偏置项. 划分训练集和测试集. 将Z和y的训练集转换为矩阵形式. 和线性回归类似,使用正规方程法,先验证矩阵的可逆性. 去掉Z中全为1的列. 使

Day3 机器学习监督学习——决策树原理 一.决策树的原理 1.机器学习中分类和预测算法的评估: 准确率 速度 强壮型:有数据缺失或错误时算法的运行 可规模性:数量级规模比较大 可解释性 2.决策树(decision tree) 决策树是一个类似于流程图的树结构:其中,每个内部结点表示在一个属性上的测试,每一个分支代表一个属性输出,而每个树叶节点代表类或类分布.树的最顶层是根节点. 3.熵(entropy)概念: 信息比较抽象,度量信息,香农提出了“信息熵”的概念.变量的不确定性越大,熵也就越大