类别不平衡就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况 常用的做法有三种,分别是1.欠采样, 2.过采样, 3.阈值移动 由于这几天做的project的target为正值的概率不到4%,且数据量足够大,所以我采用了欠采样: 欠采样,即去除一些反例使得正.反例数目接近,然后再进行学习,基本的算法如下: def undersampling(train, desired_apriori): # Get the indices per target value idx_0 = train[tra

Infer.NET机器学习翻译系列文章将进行连载,感兴趣的朋友请收藏或关注             本博客所有文章分类的总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html 微软Infer.NET机器学习组件文章目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4329742.html 关于本文档的说明 本文档基于Infer.NET 2.6对Infer.NET User Guide进行中文翻译,但进行了若干简化和提炼,按照原网站

声明:以下内容转载自平行宇宙. Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy.其中Numpy是一个用python实现的科学计算包.包括: 一个强大的N维数组对象Array: 比较成熟的(广播)函数库: 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包: 实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数. SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模块有最优化.线性代数.积分.插值.特殊函数.快速傅里叶变换.信号处理和图像处理.常微分方程求解和其他科

本文汇编了一些机器学习领域的框架.库以及软件(按编程语言排序). 1. C++ 1.1 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口,并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统. 1.2 机器学习 MLPack DLib ecogg shark 2. Closure Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 3

spark-2.0.2 机器学习库(MLlib)指南 MLlib是Spark的机器学习(ML)库.旨在简化机器学习的工程实践工作,并方便扩展到更大规模.MLlib由一些通用的学习算法和工具组成,包括分类.回归.聚类.协同过滤.降维等,同时还包括底层的优化原语和高层的管道API. MLllib目前分为两个代码包: spark.mllib 包含基于RDD的原始算法API. spark.ml 则提供了基于DataFrames 高层次的API,可以用来构建机器学习管道. 我们推荐您使用spark.ml,

主讲人 网络上的尼采 (新浪微博: @Nietzsche_复杂网络机器学习) 网络上的尼采(813394698) 9:05:00  今天的主要内容:Markov Chain Monte Carlo,Metropolis-Hastings,Gibbs Sampling,Slice Sampling,Hybrid Monte Carlo. 上一章讲到的平均场是统计物理学中常用的一种思想,将无法处理的复杂多体问题分解成可以处理的单体问题来近似,变分推断便是在平均场的假设约束下求泛函L(Q)极值的最优化

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_641289eb0101e2ld.html Part 2总结一下一个粗略的建模过程: 首先,弄清楚问题是什么,能不能用机器学习的思路去考虑: 是否有pattern? 是否规则不明确? 是否有数据? 如果可以用,那么考虑,问题的学习目标是什么,有多少feature,有多少数据,应该用什么error measure(Learning from data 有一节专门讲这个,客户能提供吗?如果不能,我们找一个能说服自己的,或者找一个容易

期末终于过去了,看看别人的总结:http://blog.sina.com.cn/s/blog_641289eb0101dynu.html 接触机器学习也有几年了,不过仍然只是个菜鸟,当初接触的时候英文不好,听不懂课,什么东西都一知半解.断断续续的自学了一些公开课和书以后,开始逐渐理解一些概念.据说,心得要写下来才记得住.据说,心得要与人分享.这里是自己一点非常粗浅的感想或者遇到的问题,不一定对,请自带滤镜.有大牛的看到了请指出错误,求轻拍,求指导.   先说说台大这门课,总体来说偏理论一些.本来

这节课是最后一节,讲的是做机器学习的三个原则. 第一个是Occan's razor,即越简单越好.接着解释了什么是简单的hypothesis,什么是简单的model.关于为什么越简单越好,林老师从大致思想 上进行了解释:如果一个简单的模型能对数据分得很好,那说明输入的资料是有规律的资料(这被称为资料具有显著性significant):对于复杂的模型来说,不是资料怎么样,都可以分的较好,这样 的资料不具备显著性.那做机器学习的方向就是,先做简单的线性模型,不行再做其他的. 第二个是sampling

原文地址:[ZZ]计算机视觉.机器学习相关领域论文和源代码大集合作者:计算机视觉与模式 注:下面有project网站的大部分都有paper和相应的code.Code一般是C/C++或者Matlab代码. 最近一次更新:2013-1-29 一. 特征提取Feature Extraction: SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] PCA-SIFT [2] [Project] Affine-SIFT [3] [Project] SURF [4]

Yoshua Bengio教授(个人主页)是机器学习大神之一,尤其是在深度学习这个领域.他连同Geoff Hinton老先生以及 Yann LeCun(燕乐存)教授,缔造了2006年开始的深度学习复兴.他的研究工作主要聚焦在高级机器学习方面,致力于用其解决人工智能问题.他是仅存的几个仍然全身心投入在学术界的深度学习教授之一,好多其他教授早已投身于工业界,加入了谷歌或Facebook公司. 作为机器学习社区的活跃者,Yoshua Bengio教授在美国东部时间2月27日下午一点到两点,在著名社区R

转自: [基础]常用的机器学习&数据挖掘知识点 Basis(基础): MSE(Mean Square Error 均方误差),LMS(LeastMean Square 最小均方),LSM(Least Square Methods 最小二乘法),MLE(MaximumLikelihood Estimation最大似然估计),QP(Quadratic Programming 二次规划), CP(Conditional Probability条件概率),JP(Joint Probability 联合概

reference: http://qxde01.blog.163.com/blog/static/67335744201368101922991/ Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy.其中Numpy是一个用python实现的科学计算包.包括: 一个强大的N维数组对象Array: 比较成熟的(广播)函数库: 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包: 实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数. SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,S

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到

本文后面很多内容都是参考博客:http://www.cnblogs.com/xbinworld/p/4266146.html.本文主要用作学习交流备忘用. 1)简述: 随机模拟也可以叫做蒙特卡洛模拟,其中一个很重要的问题就是指定一个概率分布p(x),然后在计算机中生成它的样本. 2)MC核心思想: 当我们无法精确精算和或者积分时,可以把和或者积分视作某种分布下的期望,然后通过估计对应的平均值来近似这个期望.        3)产生的问题与改进 在上述式子中,我们依赖于基本分布p(x),而且该分部

本章通过一个例子,介绍机器学习的整个流程. 2.1 使用真实数据集练手(Working with Real Data) 国外一些获取数据的网站: Popular open data repositories: UC Irvine Machine Learning Repository Kaggle datasets Amazon's AWS datasets Meta portals (they list open data repositories): http://dataportals.o

这一章应该算是比价了理论的一章,我有些概率论基础,不过起初有些地方还是没看多大懂.其中有些公式的定义和模型误差的推导应该还是很眼熟的,就是之前在概率论课上提过的,不过有些模糊了,当时课上学得比较浅. Day2 第二章 模型评估与选择 2.1 经验误差与过拟合 通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率(error rate)”,即错误率E=a/m,m个样本中a个错误,1-a/m称为“精度(accuracy)”,我们把学习器的实际输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差(error)”

1. 偏差与方差 - 机器学习算法泛化性能分析 在一个项目中,我们通过设计和训练得到了一个model,该model的泛化可能很好,也可能不尽如人意,其背后的决定因素是什么呢?或者说我们可以从哪些方面去改进从而使下次得到的model更加令人满意呢? ”偏差-方差分解(bias-variance decomposition)“是解释学习算法泛化能力性能的一种重要工具.偏差-方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解. 假设测试样本为x,yd 为 x 在数据集中的标记(注意,有可能出现噪声使得 y

http://www-personal.umich.edu/~jizhu/jizhu/wuke/Friedman-AoS01.pdf https://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6667267.html https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7744987.html https://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6264004.html 1.简介 gbdt全称梯度下降树,在传统机器学习算法里面是对真

本章导读 机器学习(machine learning, ML)是一门涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多领域的交叉学科.ML专注于研究计算机模拟或实现人类的学习行为,以获取新知识.新技能,并重组已学习的知识结构使之不断改善自身. MLlib是Spark提供的可扩展的机器学习库.MLlib已经集成了大量机器学习的算法,由于MLlib涉及的算法众多,笔者只对部分算法进行了分析,其余算法只是简单列出公式,读者如果想要对公式进行推理,需要自己寻找有关概率论.数理统计.数理分析等方面的专

目录 I. 大师对人工智能和机器学习的看法 II. Introduction A. What is Machine Learning 什么是机器学习 B. Basic terms 基础术语 C. Inductive learning & Hypothesis space 归纳学习和假设空间 D. Inductive bias & NFL 归纳偏置和"天下没有免费的午餐定理" E. History III. 模型评估与选择 A. Overfitting & Und